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视频时空联合模型与去噪研究: 视频信号是客观事物连续采样的结果，相邻视频像素间具有很强的相关性，利用这种相关性可以为视频处理带来性能的提升。为分析视频语义，提升视频处理的效果，人们引入时空联合来描述这种复杂的时域与空域的相关性。随着视频信号处理技术的...; 唐权华; 关键词：视频信号处理流体模型中值滤波目标跟踪; 文献传递

成长性身份认证被引量：4: 2004年; 传统身份认证过程中所依据的主要是用户口令等相对固定的信息,本文提出了利用用户的系统行为信息进行身份认证的成长性身份认证的概念。与现有的身份认证机制相比,成长性身份认证可以解决密钥分发时的管理员漏洞,使侦听与监视、重放攻击等难以得手,有利于入侵检测,适用于对身份认证安全性要求较高的系统。; 唐权华金炜东; 关键词：信息加密信息安全身份认证用户口令

基于三维直方图降维和重建的快速最小误差阈值法被引量：3: 2014年; 3维最小误差阈值分割法(3D-MET)的抗噪性很强,但计算复杂度非常高。其快速递推方法(3D-RMET)通过构建查找表去除了大量冗余操作,但其速度仍然不能满足实际工程要求。该文采用直方图降维和分级策略提出新的快速实现方法。该方法首先将3D-MET的最优阈值判别式进行分解,并给出新的阈值计算公式,将阈值搜索的空间维度从3维降到1维;然后将3维直方图进行分组和重建,进一步提高了算法处理速度。最后给出了3D-MET,3D-RMET及本文方法的分割结果,并采用量化指标对结果进行对比分析。实验及量化对比结果表明,该文方法保持了原3D-MET法的强抗噪性,且将其时间复杂度降为O(L1/2)。与3D-RMET相比,该文方法快了6个数量级,较有效地解决了原方法时间复杂度高的问题。; 刘金唐权华余志斌金炜东; 关键词：图像处理图像分割阈值选取

一种预测群体用户访问行为的算法: 2014年; 在电子商务发展中,商家需要理解用户访问网站的行为,为用户提供个性化服务,从而吸引用户购买商品。挖掘用户访问网站的行为是商家一个急需解决的问题,通过对Web日志进行挖掘是解决该问题的重要研究方法。提出了网页兴趣信息素的新概念,它是由页面相对浏览时间和点击率构建而成,利用兴趣信息素设计了基于蚁群算法的群体用户访问路径挖掘算法,根据挖掘结果预测用户访问行为。实验结果表明,兴趣信息素可以有效地预测用户的兴趣变化,能准确地反映用户访问模式,提高了预测群体用户访问行为的准确率。; 刘清华黄明和唐权华王渊; 关键词：蚁群算法 WEB日志挖掘

基于Memetic算法的两级车辆路径优化被引量：9: 2017年; 针对传统两级车辆路径优化过程,存在的精度不高,收敛时间过长的问题,提出一种基于Q学习理论和差分进化的Memetic算法。首先,对两级车辆路径优化问题进行研究,利用最优分割法获得第一级配送方案,以此确定中转站配送数量,然后求解第二级多配送中心车辆路径问题配送方案,获得两级优化问题的总里程及总配送车辆数量;其次,针对第二级MDVRP配送方案求解,利用Q学习理论和差分进化算法,设计新的Memetic算法,来实现对多配送中心车辆路径问题配送方案的全局优化;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。; 陈立伟唐权华; 关键词：Q学习差分进化 MEMETIC算法车辆路径优化

基于蚁群算法的离散救援问题出救点选址研究被引量：4: 2010年; 为解决应急物流中的出救点选址问题,建立了相应数学模型,引入蚁群算法解决问题。多数应急物流可以归为点对点的支援问题,出救点的设置应该在保证出救有效的条件下使出救点最少、救援时间最短,属于双层规划问题。双层规划问题是NP难题,可以应用蚁群算法解决。出救点选址问题在蚁群算法中可以视为蚁群的聚类,通过对信息素衰减及相邻蚂蚁的吸引作为启发因子,可以得到蚁群的聚类效果。实验结果表明,基于蚁群算法的选址问题解决方案能获得理想的选址效果,收敛速度较快。; 陈立伟唐权华; 关键词：应急物流蚁群算法

基于多特征融合和深度学习的商品图像分类被引量：18: 2017年; 针对现有单一特征描述及浅层结构分类算法分类精度不高等问题,提出一种基于图像内容特征的深度置信网络(DBN)商品图像分类算法。对于从图像中提取到的颜色、纹理和形状等特征进行融合,构建5层DBN分类器对所得的特征数据进行学习训练和分类。采用京东商城提供的商品图像库,通过训练权重进行测试,测试结果表明,该算法在时效性和精确度方面优于使用单一特征的分类算法以及其它主流分类算法。; 曾志吴财贵唐权华余嘉禾李雅晴高健; 关键词：多特征融合图像处理

基于视频流体模型的图像超分辨率重建被引量：1: 2015年; 为解决监控视频分辨率不足的问题,在视频流体模型的基础上,提出一种图像超分辨率重建方法。视频流体模型记录了视频对象的整体区域,及区域内各像素的时域对应关系,利用流体区域在不同时刻的像素值进行滤波和拼接,达到去噪、扩展分辨率的目的,基于等色线构建视频流体模型,使用视频流体模型实现去噪,以起始帧作为参考图像,并依次在各帧中选择补入流纹,根据补入流纹的相邻流纹计算补入流纹在初始帧的位置,如果所得位置非整数,对参考图像插值拉伸,采用补入流纹中的值代替相关坐标的像素值。实验结果表明,将添加噪声的CIF格式视频重建到2CIF格式,该方法的重建结果比最大后验估计与投影方法、梯度投影等方法的峰值信噪比提高1 d B^4 d B。; 毕国堂唐权华陈立伟; 关键词：超分辨重建中值滤波

基于粗集的图像混合噪声滤波算法被引量：10: 2009年; 实际应用中图像常受到不同类型噪声的同时干扰,为解决混合噪声图像的去噪问题,提出了一种基于粗集的图像滤波算法。该算法将粗集理论应用到图像滤波中,利用粗集理论的等价关系分离出不同噪声点及非噪声点,根据图像被污染的情况,选取不同的去噪策略对噪声进行滤除。实验结果表明,该算法在抑制混合噪声时性能优于传统中值滤波、均值滤波等方法,同时也能较好地保护细节信息。; 毕国堂王晓辉周艳唐权华; 关键词：图像滤波混合噪声粗集中值滤波均值滤波

自适应高斯遍历和声搜索物联网射频识别均衡优化: 2016年; 针对物联网射频识别过程中存在的数据量过大、传统算法计算复杂度较高和识别准确率较低的问题,提出了自适应高斯遍历和声搜索(Gauss traversal and harmony search algorithm,GTHS)物联网射频识别优化算法.首先,基于和声搜索算法进行网络优化设计,针对标准HS在优化精度和计算复杂度等方面存在的问题,利用高斯函数的遍历特性对算法即兴创作过程引入控制参数,提高前后期搜索的针对性,并给出参数选取的理论分析;其次,对物联网射频识别优化模型进行研究,提出改进的自适应优化目标,实现性能指标的均衡优化;最后,将该算法与RPSOAS、CDE以及C-MC算法进行了实验对比分析,结果表明,所提GTHS算法在区域大小为1 000 m×1 000 m、标签数量为100 000的大型物联网RFID(radio frequency identification network)实验对象中,收敛精度为7.215 6,收敛精度提高29.6%以上.; 陈立伟唐权华; 关键词：物联网射频识别和声搜索自适应

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唐权华

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