基于分裂级联模型的多视角多姿态目标检测(英文)

提出将分裂级联模型用于多视角多姿态的目标检测任务,即通过使用从粗到细的自动集合划分策略,自动生成一个树形结构的分类器,树型分类器的每个节点都是一个具有拒绝功能的级联节点.该分裂级联模型可以使用任意的特征作为输入,并且有很大的适用范围,可用于通常目标而不仅仅是某类特定目标的检测.在INRIA行人库和多视角车辆库上的实验证明了算法的有效性.     

使用矢量量化技术压缩SAR原始数据

该文研究基于矢量量化技术的合成孔径雷达（SAR）原始数据压缩算法，提出了块自适应树型矢量量化（BATSVQ）算法和块自适应球形矢量量化（BASVQ）算法。与块自适应矢量量化（BAVQ）算法相比较，该文提出的算法采用约束型矢量量化技术，能够充分利用SAR原始数据经过自适应块处理后在较小的范围内具有稳定高斯分布的特性。采用以上算法对SAR实测数据进行了验证，并比较图像及其性能参数，结果表明BATSVQ算法和BASVQ算法能够获得算法性能和实现复杂度之间的合理折衷。     

一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法

利用树状小波分解结合人类视觉系统（HVS）的特性,同时运用线性混合的办法,在载体图像中自适应地嵌入多个数字水印副本;在提取水印时,在每个块中使用独立分量分析ICA的方法提取水印,并对提取出的多个水印副本图像进行融合操作,以提高水印的鲁棒性。仿真试验表明该方法是有效的、可行的。     

多自由度管系气柱固频振动消减树状算法研究

为了避免多自由度管路系统的气柱固有频率和机械固有频率的共振，基于小波分析、应用数学、数据结构等理论，提出了一种解决多自由度管路系统气柱固有频率振动消减的树状几何模型及树状算法．将由该算法设计的软件系统用于实际工程管路系统振动分析，证明其计算结果与实测结果吻合很好．本算法对于石油、化工、电力等行业的管路系统设计或用于老厂挖潜改造管路系统设计都具有一定的理论和实用价值．     

Incremental frequent tree-structured pattern mining from semi-structured data

The paper studies the problem of incremental pattern mining from semi-structrued data. When a new dataset is added into the original dataset, it is difficult for existing pattern mining algorithms to incrementally update the mined results. To solve the problem, an incremental pattern mining algorithm based on the rightmost expansion technique is proposed here to improve the mining performance by utilizing the original mining results and information obtained in the previous mining process. To improve the efficiency, the algorithm adopts a pruning technique by using the frequent pattern expansion forest obtained in mining processes. Comparative experiments with different volume of initial datasets, incremental datasets and different minimum support thresholds demonstrate that the algorithm has a great improvement in the efficiency compared with that of non-incremental pattern mining algorithm.     

基于树状分解隐马尔可夫树的纹理分类模型研究

遥感图像纹理信息丰富，要准确地进行纹理特征描述，必须尽可能地抓住其本质特征和属性。以小波域隐马尔可夫树模型为基础，并结合遥感图像特点，提出在全树状小波分解的基础上建立隐马尔可夫树模型，在子图选择上用图像熵作为判据，使分解更有针对性，并使计算效率得以提高。     

基于句法结构的神经网络复述识别模型

为解决已有复述语义计算方法未考虑句法结构的问题, 提出基于句法结构的神经网络复述识别模型, 设计基于树结构的神经网络模型进行语义组合计算, 使得语义表示从词语级扩展到短语级。进一步地, 提出基于短语级语义表示的句法树对齐机制, 利用跨句子注意力机制提取特征。最后, 设计自注意力机制来增强语义表示, 从而捕获全局上下文信息。在公开英语复述识别数据集Quora上进行评测, 实验结果显示, 复述识别性能得到改进, 达到89.3%的精度, 证明了提出的基于句法结构的语义组合计算方法以及基于短语级语义表示的跨句子注意力机制和自注意力机制在改进复述识别性能方面的有效性。     

树约束线性加工时间的单机排序问题

讨论工件具有线性加工时间,工件间优先约束为树约束的单机排序问题。当目标函数为极小化加权完工时间和时,问题比相应的经典排序问题复杂,在工件间优先约束为出、入树2种情况下,分别给出了该问题最优排序的多项式算法。     

汉语作为第二语言的声调认知发展模拟

该文提出了一个动态的生长型树型自组织特征映射网络,用以模拟英语母语者汉语声调的认知发展。该网络既克服了传统的Kohonen自组织特征映射网络的固定网络结构限制以及容量有限性,又克服了其他类似动态网络的较弱的拓扑映射特性,可以较好地模拟英语母语者汉语声调认知的发展。模拟结果跟实验结果呈现出非常好的一致性,既证明了行为实验中汉语声调的动态发展过程,也为汉语声调认知的机制研究提供了机理上的解释。     

基于聚类技术的XML文件代表性结构获取

XML文件可以利用树状结构来表示,于是把如何将XML文件做聚类看成如何对树状结构的数据作聚类.使用SOM聚类工具搭配上Jaccard 的距离测量公式来对XML 文件做聚类,然后在每个cluster 中利用GST(Graph Search Technique)算法从这些XML文件当中找出他们的最大序列,最后将这些最大序列融合起来成为共同的结构.