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第二届全国图象图形联合学术会议

作者：赵忠冯国灿邹小林朱洁华中山大学数学与计算科学学院广东广州510275 广东省计算科学重点实验室广东广州510275 肇庆学院广东肇庆526000 Georgia Southem University StatesboroGA 30460-8093USA

近十几年以来,人们提出了不少数据降维的方法.降维后的数据可以作为特征用于模式分类.在实际应用中,有时候需要把降维后的结果映射回原始空间中,即重构原始数据.但不足的是,大部分的降维算法只提供降维算法而不提供重构算法.本文基于流... 详细信息

近十几年以来,人们提出了不少数据降维的方法.降维后的数据可以作为特征用于模式分类.在实际应用中,有时候需要把降维后的结果映射回原始空间中,即重构原始数据.但不足的是,大部分的降维算法只提供降维算法而不提供重构算法.本文基于流形的假设,提出了一种混合模型的算法,用于高维数据重构.与已有的重构算法对比,本文算法有两个显著优势.其一是本文算法与降维算法独立,即对于大部分降维算法,由其降维得到的低维数据,基本都可以通过本文算法将其原始高维数据恢复出来.其二是本文算法对存储空间的要求比较低.重构高维数据时只需要存储用于重构的函数映射,而不需要保留训练样本,所以空间复杂度低.本文在三个数据集上做了实验,实验结果表明本文算法在这三个数据集上能有效地重构原始高维数据.

关键词：图像处理数据降维法流形重构算法混合模型

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选择粗化函数优化并行稀疏矩阵向量乘法

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中山大学学报（自然科学版） 2012年第5期51卷 50-53页

作者：叶纬材中山大学数学与计算科学学院//广东省计算科学重点实验室广东广州510275

讨论了如何分划稀疏矩阵的非零元素以减少并行矩阵向量乘法的通信代价。通过以粗化函数为工具,统一现有的数据分划方法;提出一种基于行列分划为初解的粗化函数选取方法,在理论上的证明其运行效率与分划质量不逊于一维数据分划方法;实验... 详细信息

讨论了如何分划稀疏矩阵的非零元素以减少并行矩阵向量乘法的通信代价。通过以粗化函数为工具,统一现有的数据分划方法;提出一种基于行列分划为初解的粗化函数选取方法,在理论上的证明其运行效率与分划质量不逊于一维数据分划方法;实验数据表明,该方法产生分划质量超过一维数据分划方法的结果,接近甚至超过二维细粒度方上法的结果。

关键词：选择粗化函数数据分划并行稀疏矩阵向量乘法

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基于2D-WLDH和最大类间方差的图像阈值分割及其快速递推算法

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光电工程 2012年第3期39卷 144-150页

作者：邹小林冯国灿肇庆学院数学与信息科学学院广东肇庆526061 中山大学数学与计算科学学院广州510275 广东省计算科学重点实验室广州510275

本文提出了一个新的二维直方图(2D-WLDH),同时提出了基于2D-WLDH和最大类间方差的图像阈值选取方法,并导出相应快速递推算法。新提出的2D-WLDH在区域划分时可以避免传统直方图区域划分时面临的不合理的假设,通过计算比较小的归一化的WL... 详细信息

本文提出了一个新的二维直方图(2D-WLDH),同时提出了基于2D-WLDH和最大类间方差的图像阈值选取方法,并导出相应快速递推算法。新提出的2D-WLDH在区域划分时可以避免传统直方图区域划分时面临的不合理的假设,通过计算比较小的归一化的WLD值来准确估计目标和背景的概率。本文实验结果表明:与现有的有关算法相比,本文提出的阈值选取快速递推算法不仅使分割后的图像区域内部更均匀、边界形状更准确、抵抗噪声稳健,而且同时其运行时间还减少了约84.93%。

关键词：图像分割阈值选取 2D-WLDH 最大类间方差 WLD

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一阶复结构形变中产生Hodge数跳跃的障碍公式的解析证明

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中山大学学报（自然科学版） 2012年第6期51卷 17-20页

作者：林洁珠叶轩明广州大学数学与信息科学学院∥数学与交叉学科广东普通高校重点实验室广东广州510006 中山大学数学与计算科学学院广东广州510275

设X为一个紧致复流形,考虑X的任一复结构形变族π∶χ→B,则X的微分形式层的上同调群Hp(Xt,ΩpX t)的维数在此变化过程中可能产生跳跃现象。相关文献作者通过研究X各阶形变中微分形式层的上同调群等价类元素在延拓过程中的障碍来研究这... 详细信息

设X为一个紧致复流形,考虑X的任一复结构形变族π∶χ→B,则X的微分形式层的上同调群Hp(Xt,ΩpX t)的维数在此变化过程中可能产生跳跃现象。相关文献作者通过研究X各阶形变中微分形式层的上同调群等价类元素在延拓过程中的障碍来研究这一跳跃现象,得到了产生此障碍的公式。文中将给出1阶障碍公式的另一个用Dolbeault上同调计算的证明。

关键词： Hodge数复结构形变障碍 Kodaira Spencer类

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基于正则割(Ncut)的多阈值图像分割方法

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计算机工程与应用 2012年第19期48卷 174-178页

作者：邹小林冯国灿肇庆学院数学与信息科学学院广东肇庆526061 中山大学数学与计算科学学院广州510275 广东省计算科学重点实验室广州510275

在图像处理与目标识别中广为应用的阈值法是图像分割的一种重要方法,因此如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,把图像的一维灰度直方图的灰度级L和对应灰度级L的概率P视为二维平面上的点(L,P),采用新的相似... 详细信息

在图像处理与目标识别中广为应用的阈值法是图像分割的一种重要方法,因此如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,把图像的一维灰度直方图的灰度级L和对应灰度级L的概率P视为二维平面上的点(L,P),采用新的相似度函数来定义这些点之间的相似度,从而构建基于灰度级的相似度矩阵,然后使用正则割(Ncut)进行分类,根据分类结果确定图像的分割阈值。算法用基于灰度级的权值矩阵代替基于像素级的权值矩阵来描述图像像素的关系,因而需要的存储空间及实现的复杂性大大减少;与现有的阈值分割方法相比,该算法能够单阈值和多阈值分割图像,因此具有更为优越的性能。

关键词：图像分割多阈值谱聚类相似度一维直方图

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一种基于静态和动态特征的步态识别新方法

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计算机科学 2012年第4期39卷 261-264页

作者：刘志勇冯国灿邹小林中山大学数学与计算科学学院广州510275 广东省计算科学重点实验室广州510275 深圳职业技术学院工业中心深圳518055 肇庆学院数学与信息科学学院肇庆526061

最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(Gait EnergyImage,GEI)是一种有效的步态表征方法。把步态能量图分解为身体相关能量图(Body-Related GEI,BGEI)、步态相关能量图(Gait-Related GEI,G... 详细信息

最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(Gait EnergyImage,GEI)是一种有效的步态表征方法。把步态能量图分解为身体相关能量图(Body-Related GEI,BGEI)、步态相关能量图(Gait-Related GEI,GGEI)、身体步态相关能量图(Body-Gait-Related GEI,BGGEI)3部分,利用傅立叶描绘子对身体相关能量图(BGEI)、身体步态相关能量图(BGGEI)进行描述,利用Gabor小波提取步态相关能量图(GGEI)的幅值特征,分别研究了它们的识别能力,并在Rank层和Score层融合步态相关能量图(GGEI)、身体步态相关能量图(BGGEI)这两部分信息用于步态识别。该算法在CASIA数据库上进行的试验取得了较高的正确识别率。

关键词：步态能量图静态特征动态特征融合步态识别

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基于谱聚类的多阈值图像分割方法

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计算机科学 2012年第3期39卷 246-248,259页

作者：邹小林陈伟福冯国灿刘志勇汤鑫中山大学数学与计算科学学院广州510275 肇庆学院数学与信息科学学院肇庆526061 广东省计算科学重点实验室广州510275 深圳职业技术学院工业中心深圳518055

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常... 详细信息

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于图像像素级的权值矩阵描述图像像素的关系,因而算法需要的存储空间及实现的复杂性与其它基于图的图像分割方法相比大大减少。实验表明,该方法分割图像的时间少,且能够单阈值和多阈值分割图像,与现有的阈值分割方法相比,其具有更为优越的分割性能。

关键词：图像阈值分割多阈值谱聚类 Dcut

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CC$:一种面向分布式众核平台的并行编程语言

CC$:一种面向分布式众核平台的并行编程语言

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2012全国高性能计算学术年会

作者： WU Jun-Feng 吴峻峰 XU Yue-Sheng 许跃生 ZHANG Yong-Dong 张永东 JIANG Ying1 江颖 YE Wei-Cai 叶纬材 School of Mathematics and Computational Science Sun Yat-sen UniversityGuangzhou 510275China Guangd 中山大学数学与计算科学学院广州 510275 中山大学广东省计算科学重点实验室广州 510275

本文提出一种并行编程语言CC$,尝试解决分布式众核并行计算机的编程困难.CC$的编程模型以Multi-BSP模型为基础,将分布式众核并行计算机的硬件架构抽象为三层.数据按照存储的层次和共享范围分为五类,以便在不同层次上提供共享.CC$还提出... 详细信息

本文提出一种并行编程语言CC$,尝试解决分布式众核并行计算机的编程困难.CC$的编程模型以Multi-BSP模型为基础,将分布式众核并行计算机的硬件架构抽象为三层.数据按照存储的层次和共享范围分为五类,以便在不同层次上提供共享.CC$还提出一类虚拟指令解决不同层次之间的数据交换,实现数据访问的逻辑化描述.并行程序按照三层Multi-BSP超步嵌套执行.测试表明,CC$程序的运行效率高,易学易用,大幅地缩短了开发周期.

关键词：并行编程语言编程模型并行计算机

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基于概率图模型的图像纹理模型

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中山大学学报（自然科学版） 2011年第2期50卷 6-10,15页

作者：杨关冯国灿陈伟福罗志宏中山大学数学与计算科学学院广东省计算科学重点实验室广东广州510275

纹理作为一种视觉特征,它广泛应用于图像分析。概率图模型由于其自身特点可以很好地描述纹理。高斯图模型结构可根据局部马尔科夫性和高斯变量的条件回归之间的关系来学习。高斯图模型可用一个邻域系统、一个参数集和一个噪声序列表示... 详细信息

纹理作为一种视觉特征,它广泛应用于图像分析。概率图模型由于其自身特点可以很好地描述纹理。高斯图模型结构可根据局部马尔科夫性和高斯变量的条件回归之间的关系来学习。高斯图模型可用一个邻域系统、一个参数集和一个噪声序列表示。利用惩罚正则化方法,可以选择高斯图模型的邻域并估计参数,然后提取纹理特征进行纹理合成和分类。实验结果显示基于高斯图模型的纹理特征更加有效。

关键词：高斯图模型模型选择惩罚正则化纹理合成纹理分类

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图模型在彩色纹理分类中的应用

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计算机科学 2011年第10期38卷 273-277页

作者：杨关张向东冯国灿邹小林刘志勇中原工学院计算机学院中山大学数学与计算科学学院广东省计算科学重点实验室河南省理工学校

纹理分析中往往将彩色图像转换为灰度图以降低计算复杂度,这样就忽略了颜色信息。而利用主成分分析的方法来降维彩色纹理,则可以尽可能地保留颜色和纹理信息。高斯图模型(Gaussian Graphical Models,GGM)可以很好地描述有交互作用的高... 详细信息

纹理分析中往往将彩色图像转换为灰度图以降低计算复杂度,这样就忽略了颜色信息。而利用主成分分析的方法来降维彩色纹理,则可以尽可能地保留颜色和纹理信息。高斯图模型(Gaussian Graphical Models,GGM)可以很好地描述有交互作用的高维数据,因此可用来建立图像纹理模型。根据局部马尔可夫性和高斯变量的条件回归之间的关系,可将复杂的模型选择转变为较简单的变量选择。通过惩罚正则化方法,其邻域选择和参数估计可同步进行,然后提取纹理特征进行彩色纹理分类,实验显示其具有很好的效果。因此,结合主成分分析和高斯图模型来构建彩色纹理模型有很好的发展前景。

关键词：高斯图模型变量选择 L1-惩罚正则化彩色纹理分类

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