国家自然科学基金(61201179)
- 作品数：14 被引量：35H指数：4
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- 网络丢包对多视点3D视频质量的影响被引量：1
- 2013年
- 为研究网络传输差错对多视点立体视频质量的影响,分析多视点视频在丢包网络中的差错传播并推导多视点视频差错传播的理论计算公式,通过仿真实验研究丢包和误码对立体视频播放效果的影响。根据人眼所能忍受的图像质量和立体感减弱的程度,近似确定出可接受的立体视频在IP网络传输中的丢包率和错误率。
- 周圆侯春萍
- 关键词：多视点视频网络丢包视频质量网络传输
- 基于车载视频监控的乘客检测及跟踪算法被引量：4
- 2014年
- 针对公交车上乘客相互遮挡及光照变化明显的问题,提出一种基于头肩部边缘特征和局部不变特征的人体检测及跟踪算法。首先对待检测图像进行自适应阈值背景差分,实现乘客目标分割;然后用样本的梯度方向直方图(HOG)特征训练支持向量机(SVM)基础分类器,结合自适应增强(Ada Boost)算法提炼出最终的强分类器,对前景图像进行扫描实现乘客目标检测;最后提取目标区域和当前搜索区域的快速鲁棒性特征(SURF),通过特征点匹配实现乘客目标跟踪。实验表明,在乘客相互遮挡及光照变化明显的情况下,该算法仍具有高于80%的检测率和跟踪率,且满足系统实时性的要求,可用于客流计数。
- 谢璐金志刚王颖
- 关键词：车载视频监控
- 执勤行车时间的KMP-RBF融合预测方法被引量：1
- 2017年
- 针对执勤车辆沿某一路径行驶时长难以预测的问题,文中提出一种KMP-RBF融合方法,采用GPS定位、悉尼自适应交通控制系统(SCATS)线圈作为融合信号源,建立路况信息选择融合模型,将模糊推理知识表达、MAPSO算法寻优和RBF网络训练相结合,自适应优化系统关键参数,从训练数据库匹配适用时间、空间数据.实验中,使用交通监控系统实测实验用车行驶时长数据,并与预测数据进行对比,从误差率、算法迭代与精确度方面证明文中方法是高效而可靠的.
- 金杉金志刚刘永磊
- 关键词：模糊推理K-均值算法
- 基于双目视觉的聚合积分通道行人检测优化算法被引量：3
- 2016年
- 针对单目视觉下复杂室外场景及人体非刚性变化多样时行人检测效率及准确率较低的问题,提出了一种基于双目立体视觉的行人检测方法.首先采用非局部视差聚合匹配方获取稠密视差图;然后以粗细两阶段分割策略获取感兴趣区域,使用最小面积阈值获取潜在行人最小尺度;结合行人最小尺度自适应地减少检测所需数据量,最后基于聚合积分通道模型完成数据建模与行人检测.实验结果表明,该方法能有效利用双目视觉信息解决单目视觉下虚假干扰问题,在实现较高检测精度的同时有效提高检测速度.
- 金志刚赵明昕张瑞卫津津
- 关键词：行人检测双目立体视觉
- 基于模型遴选规则的汇率自适应组合预测被引量：1
- 2017年
- 文章阐述了组合预测模型遴选规则的产生机理,对此遴选规则的具体形式以及组建方式进行了研究分析。为了使构建于模型遴选规则基础之上的组合预测模型更具鲁棒性及更广的适用领域,通过基于NARX神经网络的自适应调节机制来提升遴选规则的学习能力,提高了组合预测的精度和稳定性。最后以一个汇率预测的实证分析证明了该模型的有效性。
- 蒋传进
- 关键词：组合预测自适应调节汇率预测
- 面向网络传输的立体视频QoE评价模型被引量：4
- 2016年
- 面向立体视频网络传输业务,分析影响用户感知质量的关键因素,提出了一种网络立体视频用户感知质量的多指标评价模型.该模型融合了网络服务质量因素、立体视频内容质量因素、用户互动质量因素及终端设备质量因素,利用模糊层次分析法对立体视频感知质量影响因素进行层次分析,建立评估指标体系.计算得到各指标权重,并建立最终的评价模型.通过网络仿真实验,并利用主观评测值,验证各个指标对网络传输中立体视频用户感知质量的影响.实验结果表明,此方法与用户主观评价值相关性较高,能够更全面地反映网络传输中立体视频的用户感知质量.
- 卫津津金志刚张瑞
- 关键词：立体视频模糊层次分析法
- 基于边缘提取与图像融合的压缩感知补偿算法
- 2016年
- 针对测量数据极稀疏情况下,某些压缩感知方法在多种类噪声干扰环境下进行图像传输存在重构效果模糊、图像细节欠佳的问题,提出1种基于图像边缘提取与融合技术的压缩感知补偿算法.首先,在发送端预提取图像边缘特征作为压缩感知测量值的重要补充,随后,在接收端进行边缘解码与压缩感知重构,最后,使用空间域方法实现2者融合.实验结果表明,该方法可以以较小的传输代价获得更加清晰、全面的图像细节特征,可增强原算法抵抗噪声、尤其是稀疏性噪声的能力,具有一定的应用价值.
- 赵明昕金志刚卫津津
- 关键词：图像传输压缩感知图像融合
- 内容感知的双视点立体图像缩放
- 2013年
- 为适应不同立体显示终端多样化尺寸的需求,需要对某些尺寸一定的立体图像进行缩放调整.对于双视点的立体图像而言,需要考虑左右两视点的一致性问题,以及视差大小的问题.为此,将视差和匹配引入立体图像的尺寸调整,提出了一种基于Seam Carving的立体图像缩放算法.该算法在选择左视点缝隙时将匹配算法和视差融入其中,在缝隙的选择方面,通过提出新的能量函数做出更精确的选择,从而在调整图像大小的同时,达到了保持图像内容,调整视差大小的目的,并且保证了左右视点缝隙的一致性.
- 阎维青侯春萍周圆
- 一种基于混合粒度的微博用户标签推荐模型被引量：6
- 2016年
- 针对已有的标签推荐模型在实际微博场景运用中存在的多样性、相关性较差等不足,提出了一种基于混合粒度的标签推荐模型。将微博用户的可分析资源分解成由用户信息、标签和微博正文组成的混合粒度,在不同粒度上分别进行个人信息过滤及个性标签分析,从而计算用户标签的熵值与内联度和分类标注标签词汇,提取微博正文主题等,最终为用户推荐具有较强关联性的个性化标签。与一般LDA模型的对比实验证明,该模型可以有效解决新用户的冷启动、标签推荐的准确度等问题,同时保证了推荐的多样性。
- 张瑞金志刚王颖
- 关键词：社会化标签主题提取社交网络多样性
- 基于自适应模糊广义回归神经网络的区域火灾数据推理预测被引量：3
- 2015年
- 针对基于反向传播(BP)神经网络和经典概率论及其衍生算法进行火灾损失预测时,存在系统结构复杂、依赖不稳定的探测数据、易陷入局部极小值等缺点,提出一种基于自适应模糊广义回归神经网络(GRNN)的区域火灾数据推理预测算法。在网络输入层使用改进模糊C-聚类算法,对初始数据进行权重修正,减少了噪声和孤立点对算法造成的影响,提高了预测值的逼近精度;引入自适应函数优化GRNN算法,调整迭代收敛的扩展速度、变化步长,找到全局最优解,改善了过早收敛问题,提高了搜索效率。实验结果表明,该算法代入已确定火灾损失数据,解决了依赖不稳定探测数据问题,并且具有良好的泛化能力、非线性逼近能力。
- 金杉金志刚
- 关键词：自适应广义回归神经网络
