河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520367)
- 作品数：11 被引量：44H指数：3
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- 相关机构：郑州轻工业学院开封大学南阳理工学院更多>>
- 发文基金：河南省教育厅科学技术研究重点项目国家自然科学基金河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Haar小波和极大似然估计的Hurst参数估计法
- 2013年
- Hurst参数是表征网络业务自相似性的一个重要参数,在一定的观察时间内对突发业务的Hurst参数进行快速、准确的估计是高速宽带网络实施流量控制和缓冲资源分配的前提.本文提出一种基于Haar小波和极大似然估计的Hurst参数估计法.该方法首先使用Haar小波对DFBM序列的增量DFGN序列进行小波变换,然后再利用极大似然估计来估计Hurst系数.仿真生成的DFBM和真实自相似网络业务数据的计算结果均表明,该方法提高了Hurst参数估计的效率和准确性,比传统方法具有更好的性能.
- 武莹李俊州
- 关键词：HAAR小波HURST参数极大似然估计
- 基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法
- 2015年
- 近年来,视频序列图像中的运动目标检测在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等许多领域中的应用越来越广泛.论文提出了一种基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法,该算法采用视频序列中提取的关键帧作为背景,通过关键帧统计平均实现背景更新,结合矩阵像素差分和阈值判定来进行运动目标的检测.通过实验表明,本文提出的方法与典型的背景差检测相比,能够在一定程度上减少噪声的影响,提高运动目标检测的准确度.
- 黄敏剧雷鸣刘谦朱颢东
- 关键词：关键帧运动目标检测
- 基于K-Means和Apriori算法的多层特征提取方法被引量：3
- 2015年
- 根据科技文献的结构特点,论文提出了一种四层挖掘模式,并结合K-means算法和Apriori算法,构建一个新的特征词提取方法——MultiLM-FE方法.该方法首先依据科技文献的结构将其分为4个层次,然后通过K-means聚类对前3层逐层实现特征词提取,最后再使用Aprori算法找出第4层的最大频繁项集,并作为第4层的特征词集合.该方法能够解决K-means算法不能自动确定最佳聚类初始点的问题,减少了聚类过程中信息损耗,这使得该方法能够在文献语料库中更加准确地找到特征词,较之以前的方法有很大提升,尤其是在科技文献方面更为适用.实验结果表明,该方法是可行有效的.
- 钱慎一朱艳玲朱颢东
- 关键词：特征提取K-MEANS算法APRIORI算法
- 基于Hadoop的图像纹理特征提取被引量：3
- 2015年
- 随着数字图像规模的不断增加,图像纹理特征提取已成为制约数字图像处理性能的一个关键步骤.Hadoop是一个性能卓越的开源大数据处理云平台,其向用户提供了MapReduce,HDFS等模块.首先对Hadoop平台、编程框架和Tamura纹理特征进行了介绍,然后将图像纹理特征提取过程在Hadoop平台上进行了实现.在这个过程中,每个Map任务对应一个图像文件,各节点可以同时提取集合内图像的纹理特征.实验表明:在图像数量较少和分辨率较低的情况,Hadoop不同节点数量所用时间并无太大差异.在图像分辨率较高且数量较多的情况下,Hadoop平台表现出较高的计算效率.
- 赵进超朱颢东申圳李红婵
- 关键词：HADOOP图像处理特征提取
- 基于Haar小波变换和关联加权的LDA方法被引量：1
- 2014年
- 线性判别分析（LDA）是人脸识别系统中用来降维的主要技术之一,但却受到小样本问题的限制,从而使其不能有效发挥其性能.本文通过把权值的概念引入LDA之中,使关联加权LDA方法有效地改善了小样本问题,但是它的分类效果却并不理想.为了解决这个问题,本文提出了基于Haar小波的关联加权LDA方法,该方法在Haar小波子带基础上,应用关联加权LDA方法,既解决了小样本问题,又改善了分类的效果.利用ORL及FERET两大人脸数据库进行了实验,其结果表明与最先进的几种方法相比较,HWRW-LDA方法具有更好的识别性能.
- 武莹李俊州
- 关键词：线性判别分析人脸识别HAAR小波
- 基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划被引量：25
- 2016年
- 针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。
- 朱颢东孙振吴迪申圳
- 关键词：移动机器人蚁群算法路径规划
- 基于Hu修正不变矩的商标识别被引量：4
- 2014年
- 商标是商品的重要标识,代表着商品的质量与生产厂家的信誉,因而商标的自动识别具有重大意义和广泛的应用前景.在各种识别算法中,最为关键的是目标特征提取,由于矩特征具有较好的不变特性而得到普遍应用.为此,本文将采用Hu修正不变矩对商标图像进行形状特征提取,并利用最小距离分类器来进行特征匹配,以此为基础对商标进行识别.仿真实验表明该方法不但满足不变矩的特征,而且还具有较高的识别率,有利于商标识别.
- 黄敏马亚琼朱颢东宫秋萍
- 关键词：特征提取
- 综合多特征的图像检索方法
- 2014年
- 基于内容的图像检索技术利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,成为当今图像检索领域的一个研究热点.由于图像内容的多样性,不同的图像其侧重点有所不同,为此,论文提出了一种综合多特征的图像检索方法.在该方法中,用户可根据对颜色、纹理或形状信息的敏感程度,调节相应的权值来进行检索,并对检索出的图像按相似度大小给出排名.实验结果表明该方法与采用单一特征的检索方法相比效果有较大改善.
- 黄敏马亚琼宫秋萍朱颢东
- 关键词：图像检索相似度归一化
- 求解VRPSDP的多邻域导向局部搜索算法
- 2015年
- 针对有运输容量约束的车辆路径问题,提出一种基于多邻域的导向局部搜索算法.该算法首先利用最近邻法构造初始可行解,然后再从该可行解出发同时在多个邻域内进行局部搜索,当陷入局部最优解时找出解中惩罚效用最大的弧并修改惩罚特征系数和目标函数,在选择当前的最优解后从新的目标函数出发重新进行局部优化.通过对54个算例的求解,仿真结果表明了该算法在解决卸装一体化车辆路径优化问题上是一种可行有效的方法.
- 赵进超李红婵朱颢东
- 关键词：车辆路径问题
- 基于余弦定理和K-means的植物叶片识别方法被引量：7
- 2014年
- 为了提高植物叶片识别准确率,提出一种基于余弦定理和K-means的识别方法.该方法首先通过提取叶片的Hu不变矩和形状特征得到叶片的综合特征向量,然后使用K均值聚类(Kmeans)对各类叶片训练样本的特征向量集合进行聚类以获得聚类中心特征向量,紧接着使用余弦定理计算目标叶片和训练样本的相似度并排序.仿真实验表明:在Flavia植物叶片数据库中进行测试,该文方法以96.03%的概率在前5位发现目标,优于KNN、BP神经网络方法,因此,该方法具有一定的实用价值.
- 朱颢东申圳
- 关键词：HU不变矩余弦定理K均值聚类
