认知Mesh网络的动态分层图路由模型及路由策略

该文提出了在认知无线电Mesh网络环境下的动态分层图路由模型,该模型将节点感知范围内的信道可用性用两状态离散时间马尔可夫链建模,建立认知无线电Mesh网络拓扑和连通性的动态模型。基于该模型提出了一种跨层设计的动态接口分配方案。仿真结果表明,动态分层图模型在适应接入频谱的动态变化和描述认知无线电Mesh网络的拓扑结构方面,表现出比静态分层图模型更加优异的性能。     

活动轮廓模型目标跟踪算法综述

目标跟踪是当前计算机视觉领域最活跃的研究主题。首先对基本的跟踪类型进行了介绍;然后讨论了基于活动轮廓模型的图像分割,重点分析了参数活动轮廓模型的梯度矢量流模型（Gradient Vector Flow,GVF）,以及几何活动轮廓模型中的模型;并讨论了基于粒子滤波的目标跟踪算法的研究现状,最后展望了这一领域未来研究的热点。     

无线信道中一种新的瑞利波形仿真模型

该文提出了一种新的简单的产生满足任意自相关特性的瑞利波形的仿真模型,在此基础上得出无线信道中瑞利衰落波形的产生方法。该方法可以容易地产生多个相互独立的瑞利衰落波形,从而为研究各种频率分集无线通信系统提供了可能。仿真结果表明该模型能够有效地产生符合小尺度无线信道特征的瑞利衰落波形,满足自相关特性及平稳性的要求。     

TDMoIP E1多路复用器实现方案研究

通过对TDM over IP技术总体结构和各项关键技术的深入研究、分析,探讨用于IP和以太网环境下的E1多路复用器的实现方案,为开发相关技术开展预先研究.     

基于视频的车辆检测与跟踪算法综述

首先介绍了交通检测系统,指出视频交通检测技术日益成为计算机视觉领域中备受关注的前沿方向。在此基础上,分别讨论了常用的车辆检测算法,基于模型的车辆检测算法,车辆跟踪的基本类型,以及基于模板匹配、卡尔曼滤波和粒子滤波的车辆跟踪算法,同时分析比较了各种算法的优缺点。最后,展望了这一领域未来研究的热点。     

基于粒子滤波和GVF-Snake的目标跟踪算法

提出了一种基于粒子滤波和GVF-Snake的自适应目标跟踪算法.该算法首先采用背景差分法获取目标初始轮廓,利用改进的GVF-Snake的强大搜索能力,使Snake收敛至运动目标的真实轮廓;然后根据控制点的距离增删控制点,达到自适应地跟踪运动和变形目标的目的;最后通过结合粒子滤波和改进的GVF-Snake,得到一种能量粒子滤波(EPF)目标跟踪算法,并利用提出的的跟踪策略,改进其抗遮挡能力.实验结果表明,被跟踪目标在遮挡情况下也能够保持良好的跟踪效果.     

Turbo码在无线视频传输的误码保护及方案

由于无线信道的时变、高误码等特性,要求信道编码方式有较强的抗误码能力,而且能够自适应无线信道状态的变化。码率匹配删余Turbo码能实现这样的编码要求,并使用tr-s交织器,使其对视频流进行保护。本文介绍了Turbo码在移动通信信道的应用,并讨论了新的自适应调制及不等差错保护方案。     

实现网络视频流多分类的迁移学习算法

在现实世界中,可用的训练数据通常较少,且很容易过时,所以需要不断采集和标记大量新的数据集;针对此问题,提出一种基于SAMME和TrAdaBoost算法的迁移学习分类方法。该方法的核心思想是：从老视频流数据集中筛选出有用的样本来帮助模型识别新的未知视频流集样本,这里新老视频流数据集的样本特征分布是不相同的。同时该方法结合SAMME算法将TrAdaBoost算法从只可实现两分类扩展至多分类。实验结果表明,与现有方法比较,该方法能更好地实现对六种类型视频流的精细分类,并减少大量已标注老数据集的浪费。     

生物特征识别技术综述

通过对各种生物特征识别技术的基本原理和关键技术进行分析比较，探讨了生物特征识别技术的研究前景——多生物特征识别。生物特征识别技术作为一种身份识别手段具有独特的优势，是近年来国际上的研究热点，对信息安全等有重要意义。     

一种高效执行并行图像旋转的新方法

本文提出了一种在分布式并行机上有效地执行二维图像旋转的方法.算法的开发是在高级图像抽象的框架下进行的.文中阐述了利用在二维可分旋转技术的基础上新开发的高级抽象表达式,可以简捷地表示并行图像旋转,并可在分布式存贮并行体系结构上有效地执行.本文还对二维可分运算进行了误差分析,并提出了减小误差的补偿方案.