改进的SIFT特征人脸识别方法ADSIFT

针对光照、表情、噪声等因素容易造成误识别的问题,提出一种改进的SIFT特征人脸识别方法.对每个训练图像,先提取得到SIFT特征向量集合,利用每个SIFT特征向量,并选择阈值构造一个弱分类器.利用一种基于Adaboost的算法从每个训练图像的弱分类器集合中选出一部分,确定其对应的阈值和权重,然后构造出该训练图像的相似度函数.根据相似度函数可计算出目标图像与每个训练图像的相似度,从而求出目标图像与每个类的训练图像的平均相似度,则目标图像属于平均相似度最高的类.实验表明在ORL人脸数据库上则可达到98%识别率,优于现有的方法.     

基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.     

基于密度的稀疏最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机对训练样本内噪声比较敏感和其稀疏性差的问题,提出基于密度k-近邻向量的训练样本裁剪算法。对训练样本的各个样本类进行聚类,删除噪声数据,提高支持向量机的训练精度。通过计算出每个样本类的平均相似度和平均密度,得到样本的类相似度阈值;根据相似度阈值,将小于类相似度阈值的样本进行合并,减少训练样本总数。实验结果表明,该算法在保证训练精度的情况下,减少了支持向量数目。     

基于相似度的快速网页排序算法

将经典的PageRank算法和汉明距离相似度算法结合,提出一种新的网页排序方法。通过结合汉明距离(Hamming distance)相似度算法,计算检索词和网页文本相似度,提高搜索查准率;在增加检索词的同义词的搜索过程中,通过改进汉明距离相似度算法,提高搜索查全率。实验结果表明,该方法与PageRank算法相比,拥有了更好的效果。     

本体概念相似度加权综合计算模型

针对现有本体映射过程中相似度计算方法的精度及效率的不足,提出一种新的综合概念相似度算法模型,该算法分别对本体概念的名称、属性和实例相似度进行计算,过程中融合了信息增益和聚类集方法,并最终对三种相似度量结果加权综合。实验表明,算法得出的概念相似度计算结果在合理性和准确率上都有所提高。     

集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法。该算法应用模糊数学的方法计算测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度,运用阈值判别及经验概率法则给出模糊联合互联概率的计算方法,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法的状态估计模型。对该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者提高了43.7%,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越。     

基于特征词匹配的政策文本分类算法研究与实现

在基于特征词遍历匹配的文本分类算法中,字符串匹配算法的选取及相似度阈值控制对文本分类结果起着决定性的作用。针对三种常用的字符串匹配算法做了分析及对比实验,选取了最适合政策文本分类的一种字符串匹配算法。并通过研究政策文本具有的特征提出了一种基于特征词加权的相似度阈值计算方法,经实验证明相似度阈值符合分类要求。     

集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法。该算法应用模糊数学的方法计算测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度,运用阈值判别及经验概率法则给出模糊联合互联概率的计算方法,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法的状态估计模型。对该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者提高了43.7%,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越。     

Minwise Hash动态双重阈值过滤器

结合二项分布和小概率原理进行理论推导,提出了Minwise Hash的动态双重阈值过滤器,将比对过程划分为多个比对点,并设置各比对点的动态阈值,过滤相似度低于下界阈值TL(k)的文档,输出相似度高于上界阈值TU(k)的文档.该提前过滤的方法减少了后续的比对次数,降低了工作量,并设计了多组实验,结果显示过滤器在选取了适当的参数时,计算时间仅为原Minwise Hash的31%或原b位Minwise Hash的36%,较大地提升了原算法的时间效率.动态双重阈值过滤器不仅能应用于Minwise Hash,也能用于它的变种算法(如b位Minwise Hash),乃至所有符合二项分布的估计子.     

不均衡数据集中KNN分类器样本裁剪算法

针对KNN算法在分类时的样本相似度计算开销大,在处理不均衡数据集时少数类分类误差大的问题,提出一种在不均衡数据集下基于密度的训练样本裁剪算法。对训练样本的各个样本类进行聚类,删除噪声数据并计算每个样本类的平均相似度和样本平均密度,以此获得样本类裁剪的相似度阈值,然后将样本类内相似度小于类相似度阈值的样本进行合并,减少训练样本总数。实验表明,此样本裁剪算法能够在保持KNN算法分类性能基本稳定的前提下,有效地减少分类计算开销,并能在一定程度上提高少数类的分类性能。     

基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法

针对图像拼接算法中计算量大的问题,提出了一种基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法。该算法采用迭代阈值分割法对图像进行边缘检测,并对检测出的边缘进行扩展相位相关计算,得出图像间的平移、旋转和尺度变化。利用这些参数拼接图像,用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法能够简化计算,并有效地实现图像的拼接。     

一种改进的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是目前个性化推荐系统中应用比较广泛的一种算法,但也同样面临着数据稀疏性、冷启动、可扩展性等问题.本文主要针对数据稀疏性问题和冷启动问题导致的推荐效果不精确,提出了一种改进的数据填充方式和相似度计算方法.首先根据用户评分习惯对用户进行层次聚类,其次利用用户基本信息如年龄初步计算用户之间的相似度,并将共同评分项所占比值作为权重得到用户相似度,最后利用Slope-one算法计算前K个相似用户的填充值,加入相似度的权重以获得最终填充值.计算相似度寻找近邻集时,将用户基本属性作为相似度权重,并且引入Sigmoid函数来添加时间戳对相似度的影响,并得到最终的相似度计算方法. 实验结果表明,推荐精度得到了显著提高,数据稀疏性问题和冷启动问题得到了改善.     

采取阶段性改进的全新ViBe目标检测算法

针对ViBe (Visual Background extractor)算法在目标检测过程中易产生鬼影问题和检测目标不完整问题,从ViBe算法处理过程的主要阶段出发,提出一种全新的ViBe目标检测算法.首先,在模型初始化阶段,利用前m帧视频序列对应像素点的均值构建背景模型,同时将原算法的8邻域改为24邻域进行样本选取以及动态调整匹配半径;然后,在目标检测阶段,引入最大类间方差法来计算当前图像帧的最佳分割阈值,进而对前景像素进行二次判别;其次,在背景模型更新阶段,根据背景变化快慢程度动态地调整更新因子;最后,对获得的前景图像进行形态学处理得到最终的前景目标.实验结果表明,改进后的ViBe算法使鬼影问题得到有效解决,目标检测的准确度和完整度也有大幅提高.     

基于《知网》的文本相似度研究

计算文本相似度常用的方法是计算以VSM表示的文本之间的夹角余弦值,但这种方法并没有考虑文本中词语之间的语义相似度.另外由于计算余弦值时要考虑VSM向量对齐,从而导致计算的高维度、高复杂性.《知网》作为一个汉语常用的知识库得到广泛的研究,利用该知识库能方便地求得汉语词语之间的相似度.利用《知网》计算每篇文本中词语之间的相似度,对VSM进行改进,用少量特征词的TF/IDF值作为改进后的VSM向量中的权重,进而计算文本之间的相似度.通过比较改进前后的VSM的维数、召回率和准确率,结果显示,改进后的算法明显降低了计算的复杂度并提高了召回率和准确率.     

基于褒贬倾向的句子相似度计算

首先简单介绍了基于《知网》的词语相似度的计算,指出不足,并对其进行改进,在其计算过程中增加词语褒贬倾向因素.接着给出句子相似度计算步骤:①先分词;②采用匈牙利算法求解最优匹配词语;③用改进的方法计算词语相似度,进而求解句子相似度.最后给出实验结果.结果表明:在词语相似度的计算上考虑其褒贬倾向,将会使计算结果更加合理.     

基于句向量的文本相似度计算方法

为进一步提高文本相似度计算的准确性,提出基于句向量的文本相似函数(part of speech and order smooth inverse frequency, PO-SIF),从词性和词序方面优化了平滑反频率(smooth inverse frequency, SIF)计算方法,SIF算法的核心是通过加权和去除噪声得到句向量来计算句子相似度。在具体计算时,一方面通过增加词性消减因子调节SIF句向量计算权重参数,获得带有词性信息的句向量,另一方面通过将词序相似度与SIF句向量相似度算法进行线性加权优化句子相似度得分。实验结果表明,增加词性和词序的方法可以提升算法准确率。     

基于数据包负载的网络入侵检测

通过分析正常的网络数据流负载的字节统计分布,提出了一个基于网络数据包负载的异常检测模型,模型的产生完全是自动的、无监督的和高效的.模型训练阶段,针对特定主机的每一个端口,计算经过该端口的数据包负载的字节出现频率的平均值和标准差,根据计算结果产生统计分布检测模型.检测阶段,利用马氏距离计算新的数据和训练阶段产生的统计模型的相似性,根据计算结果和距离临界值的比较检测入侵.使用1999 DARPA IDS数据集对所建模型进行测试,结果显示该模型对于检测某些针对特定的端口的攻击有效,特别是在检测80端口的数据包时,正确率几乎达到100%,而错误率为0.1%.     

基于AST的程序代码相似性度量研究

针对程序代码相似性检测度量忽略程序语义、出现无效度量的问题, 提出一种基于抽象语法树(AST：Abstract Syntax Tree)的程序代码相似性度量方法。通过预处理去除生成AST时的冗余信息, 再进行词法语法分析, 得到相应的AST; 然后通过自适应阈值的选取方式, 利用AST遍历得到的程序属性、 方法序列, 对AST进行相似度计算, 最终判定是否抄袭, 生成相似度检测报告。实验结果表明, 该方法能有效检测Java程序代码的多种抄袭行为。     

移动通信中继系统中减少反馈调度的算法研究

对于多用户中继系统中上行反馈量过大的问题,研究提出了一种基于多门限减少反馈的半分布式调度算法.该算法在基站与中继分别设置反馈门限,依据在多门限假设下可以得到总反馈用户数表达式,进而算出多个门限值;又根据中断概率算得一个门限,将该门限值作为多门限的下限.将两种门限值相结合以限制用户反馈量.对AF(Amplify and Forward)协议下采用该算法的反馈用户数及系统容量等性能指标给出了理论推导.仿真结果表明,该算法可较单门限算法进一步地减少反馈量,并降低系统的反馈中断概率,增大了系统容量.