H.264中树状结构运动估计的连续消除算法

为减少视频编码标准 H.2 6 4中树状结构运动估计的高运算复杂度 ,将连续消除算法 (SEA )应用于树状结构的运动估计中。在性能完全相同的条件下 ,与 H.2 6 4整像素运动矢量全搜索算法相比 ,其块匹配运算量减少到原来的 1%～ 2 0 %。利用不同大小块之间因部分重叠 ,其运动矢量具有更强相关性的特点。提出了一种简单有效地确定运动矢量搜索初值的方法 ,并应用两种快速的目标运动矢量判定方法 ,改进了 SEA算法。在性能损失可以忽略的情况下 ,进一步将基本 SEA运算量降低到全搜索块匹配运算量的 0 .3%～4 %。     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

基于压缩感知的多角度合成孔径雷达成像

多角度合成孔径雷达（syntheticapertureradar,SAR）成像是实现多SAR信息融合的重要方式．对提高成像分辨率．重构目标轮廓进而提高雷达目标检测或分类性能具有基础性价值．由于各传感器发射信号和测量位置的多样性,实现多角度SAR成像具有挑战性．如何在噪声干扰情况下快速实现多角度SAR成像是一个新问题．本文建立了基于压缩感知的多角度SAR测量模型．通过对测量矩阵的分析,证明多角度SAR测量角度范围、发射信号载频和空间采样位置是影响成像性能的关键因素,研究了目标空间离散间隔对成像质量和分辨率的影响．以上述分析为基础,本文对多角度SAR发射信号载频和测量位置进行设计,构建满足约束等距性的测量矩阵．针对测量矩阵阶次较高的问题,文章提出用分段正交匹配追踪（stagewiseorthogonalmatchingpursuit,STOMP）进行模型求解,在测量矩阵欠定严重的情况下,该算法可以迅速求得模型最优稀疏解．在实验环节．通过分析多角度SAR参数对成像性能的影响,进一步验证了本文结论．实验验证了模型和相应求解算法的有效性和鲁棒性．     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.     

一种使用混合匹配的有限服务自动组装算法

提出了语义企业服务总线的概念,并给出了相应的原型设计及实现该总线所涉及的技术.针对语义Web服务的自动组装问题,设计了一种使用混合匹配的有限服务自动组装算法,相比手工和半自动的组装方法,该算法能实现语义Web服务的全自动组装.     

IPv6与路由查表算法

核心路由器的路由查表速度已经成为转发速度的瓶颈,IP地址结构也会向着IPv6转换,对于现有的查表算法提出了新的挑战。本文主要综合分析了各种路由查表算法,比较其优缺点,给出一些辅助策略。     

具有多层现象的非线性奇摄动边值问题

利用匹配渐近展开法,讨论了一类边界层内有两个特异极限的具有多层现象的非线性奇摄动边值问题,得出了该问题的一致有效的零次渐近多层解.     

KBe_2BO_3F_2的晶体角度调谐

基于三波耦合的能量、动量守恒条件和KBe2BO3F2(KBBF)晶体最新的色散方程,研究了共线Ⅰ类、Ⅱ类相位匹配和非共线Ⅰ类相位匹配KBBF晶体的角度调谐曲线;并比较了共线相位匹配和非共线相位匹配的特点.     

基于压缩感知的自适应匹配追踪算法优化

针对基于压缩感知的稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法运行效率低的问题,给出了一种优化的自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit,MAMP)算法.该算法在支撑集选择过程中对稀疏度进行了初步估计,并优化了迭代停止的条件.实验表明,该算法相比于SAMP有更快的收敛速度,并且实现更优的重建效果.     

基于Arc-LSTM的人职匹配研究

提出了一种基于改进的长短时记忆神经网络(Arc-LSTM)和词嵌入(Word2Vec)模型相结合的自动匹配方法.首先采用连续词袋(continuous bag of words,CBOW)模型提取中文简历文本特征,从而构建词向量,提出一种基于ArcReLU激活函数和LSTM深度神经网络优化的Arc-LSTM网络,利用该...