检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2015年第1期35卷 239-247页

作者：李厚杰邱天爽宋海玉王培昌王鹏杰大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024 大连民族学院信息与通信工程学院辽宁大连116605 大连民族学院计算机科学与工程学院辽宁大连116605

针对交通标志出现互连现象导致检测率下降的问题,提出了一种基于曲率尺度空间(CSS)角点检测的交通标志分离算法。使用基于红绿蓝(RGB)归一化的彩色分割算法和区域特征判决准则自动识别多标志互连候选区域,并对提取的目标区域进行边缘平... 详细信息

针对交通标志出现互连现象导致检测率下降的问题,提出了一种基于曲率尺度空间(CSS)角点检测的交通标志分离算法。使用基于红绿蓝(RGB)归一化的彩色分割算法和区域特征判决准则自动识别多标志互连候选区域,并对提取的目标区域进行边缘平滑和轮廓跟踪。利用基于全局和局部曲率特性的CSS角点检测器对提取的轮廓进行角点检测,并依据角点凸凹性判定准则及分离点对匹配条件,从角点中提取标志间的分离点对。利用Bresenham算法寻求分离点对间的分离线,实现标志的最终分离。实验结果验证了算法的有效性,与现有基于分水岭变换的标志分离算法以及改进的自适应分离算法相比,克服了标志过度分离问题,提高了标志检测整体性能。

关键词：图像处理机器视觉交通标志分离曲率尺度空间角点检测自适应分离

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MapReduce框架下的实时大数据图像分类

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计算机辅助设计与图形学学报 2014年第8期26卷 1263-1271页

作者：张晶冯林王乐刘胜蓝大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院大连116024 大连理工大学创新实验学院大连116024

图像数据作为大数据的重要组成部分蕴含着丰富的知识,且图像分类有着广泛的应用,利用传统分类方法已经无法满足实时计算的需求.针对此问题,提出并行在线极端学习机算法.首先利用在线极端学习机理论得到隐层输出权值矩阵;其次根据MapRed... 详细信息

图像数据作为大数据的重要组成部分蕴含着丰富的知识,且图像分类有着广泛的应用,利用传统分类方法已经无法满足实时计算的需求.针对此问题,提出并行在线极端学习机算法.首先利用在线极端学习机理论得到隐层输出权值矩阵;其次根据MapReduce计算框架的特点对该矩阵进行分割,以代替原有大规模矩阵累乘操作,并将分割后的多个矩阵在不同工作节点上并行计算;最后将计算节点上的结果按键值合并,得到最终的分类器.在保证原有计算精度的前提下,将文中算法在MapReduce框架上进行拓展,以人脸图像为例对大规模图像数据进行分类的结果表明,该算法能够针对大数据图像进行快速、准确的分类.

关键词：大数据 MapReduce 在线极端学习机人脸识别

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高维数据中鲁棒激活函数的极端学习机及线性降维

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计算机研究与发展 2014年第6期51卷 1331-1340页

作者：冯林刘胜蓝张晶王辉兵大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院辽宁大连116024 大连理工大学创新实验学院辽宁大连116024

极端学习机(extreme learning machine,ELM)训练速度快、分类率高,已经广泛应用于人脸识别等实际问题中,并取得了较好的效果.但实际问题中的数据往往维数较高,且经常带有噪声及离群点,降低了ELM算法的分类率.这主要是由于:1)输入样本维... 详细信息

极端学习机(extreme learning machine,ELM)训练速度快、分类率高,已经广泛应用于人脸识别等实际问题中,并取得了较好的效果.但实际问题中的数据往往维数较高,且经常带有噪声及离群点,降低了ELM算法的分类率.这主要是由于:1)输入样本维数过高;2)激活函数选取不当.以上两点使激活函数的输出值趋于零,最终降低了ELM算法的性能.针对第1个问题,提出一种鲁棒的线性降维方法(RAF-global embedding,RAF-GE)预处理高维数据,再通过ELM算法对数据进行分类;而对第2个问题,深入分析不同激活函数的性质,提出一种鲁棒激活函数(robust activation function,RAF),该激活函数可尽量避免激活函数的输出值趋于零,提升RAF-GE及ELM算法的性能.实验证实人脸识别方法的性能普遍优于使用其他激活函数的对比方法.

关键词：极端学习机线性降维鲁棒激活函数高维数据神经网络

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星图S_4的交叉数

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大连理工大学学报 2014年第4期54卷 469-476页

作者：吕波徐喜荣杨元生张科郑百功大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院辽宁大连116024

研究网络拓扑结构图星图S4的交叉数问题.首先构造星图S4好的画法,得到了S4交叉数的上界,然后给出了S4交叉数下界的数学证明,最终得到S4的交叉数的精确值为8.同时给出了与其具有同构关系的图S4,3和图A4,3的交叉数.

关键词：交叉数画法 Star图 (n,k)-Star图 Arrangement图

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基于径向对称变换的自适应交通禁止标志检测

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光电子．激光 2014年第3期25卷 532-539页

作者：李厚杰邱天爽宋海玉王培昌贺建军大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024 大连民族学院信息与通信工程学院辽宁大连116605 大连民族学院计算机科学与工程学院辽宁大连116605

提出一种基于径向对称变换的自适应交通禁止标志的检测算法。采用RGB归一化阈值分割算法对交通图像进行二值化处理,构造和利用区域轮廓特征矢量,判决和提取候选标志区域。对于标志互相遮挡候选区域,提出采用基于分水岭变换的自适应标志... 详细信息

提出一种基于径向对称变换的自适应交通禁止标志的检测算法。采用RGB归一化阈值分割算法对交通图像进行二值化处理,构造和利用区域轮廓特征矢量,判决和提取候选标志区域。对于标志互相遮挡候选区域,提出采用基于分水岭变换的自适应标志分离算法进行标志分离;然后,对于低维的标志候选区域,根据其自身尺度特征提出一种参数自适应的径向对称圆形检测器和检测算法,最终确定禁止标志。本文算法在标准交通标志数据集(GTSDB)进行了实验验证。实验结果表明,与现有方法相比,本文算法有效提高了算法执行效率和检测性能,降低了算法复杂度;并且,对交通标志尺度、亮度和天气变化、运动模糊以及标志互相遮挡等有着良好的鲁棒性。

关键词：区域轮廓特征分水岭变换径向对称变换参数自适应性交通禁止标志检测

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基于分水岭变换的互相遮挡交通标志自适应分离

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大连理工大学学报 2014年第1期54卷 100-105页

作者：李厚杰邱天爽宋海玉贺建军大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024 大连民族学院信息与通信工程学院辽宁大连116600 大连民族学院计算机科学与工程学院辽宁大连116600

针对交通标志检测中标志互相遮挡导致检测性能下降的问题,提出一种基于分水岭变换的互相遮挡标志自适应分离算法.基于RGB归一化阈值分割算法对标志图像进行二值化处理,然后构造区域轮廓特征矢量对二值图像中各个兴趣区域进行匹配,确定... 详细信息

针对交通标志检测中标志互相遮挡导致检测性能下降的问题,提出一种基于分水岭变换的互相遮挡标志自适应分离算法.基于RGB归一化阈值分割算法对标志图像进行二值化处理,然后构造区域轮廓特征矢量对二值图像中各个兴趣区域进行匹配,确定并提取互相遮挡标志候选区域Blob.对提取的低维数Blob进行形态学膨胀处理,使不连续的边缘趋于连续,然后利用欧氏距离变换和分水岭变换寻求标志间分水岭脊线,利用脊线实现标志的自适应分离.实验结果表明算法取得较好的分离效果,在整个标志检测应用中,与现有算法相比,检测率提高了6.1%,处理速度提升了近3倍.

关键词：分水岭变换交通标志互相遮挡区域特征自适应分离

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一种基于压缩感知的邻域优化算法

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计算机应用研究 2014年第9期31卷 2841-2845,2849页

作者：吕志超闫德勤刘胜蓝刘德山辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081 大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024

非线性降维方法是目前对降维研究有着重要影响的方法,但在降维过程中经常会遇到局部邻域信息量不足、短路和噪声干扰等问题,严重影响降维效果,很难广泛应用于真实数据的处理中。对以上问题分析发现,其主要原因在于经典降维算法都是采用... 详细信息

非线性降维方法是目前对降维研究有着重要影响的方法,但在降维过程中经常会遇到局部邻域信息量不足、短路和噪声干扰等问题,严重影响降维效果,很难广泛应用于真实数据的处理中。对以上问题分析发现,其主要原因在于经典降维算法都是采用全局固定的邻域大小。提出了一种基于压缩感知的邻域优化算法,运用压缩感知技术对高维空间目标点近邻进行压缩采样,构建"收—放"模型,自适应得到最优子空间,同时优化邻域组成元素,使得数据的整体降维效果更加稳定。通过手工流形和真实数据集的实验,验证了算法的有效性和稳定性。

关键词：流行学习非线性压缩感知优化邻域降维

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一种邻域线性竞争的排列降维方法

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计算机应用研究 2014年第1期31卷 99-101页

作者：闫德勤吕志超刘胜蓝辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081 大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机学院辽宁大连116024

局部线性嵌入算法以及局部切空间排列算法是目前对降维研究有着重要影响的算法,但对于稀疏数据及噪声数据,在使用这些经典算法降维时效果欠佳。一个重要问题就是这些算法在处理局部邻域时存在信息涵盖量不足。对经典算法中全局信息和局... 详细信息

局部线性嵌入算法以及局部切空间排列算法是目前对降维研究有着重要影响的算法,但对于稀疏数据及噪声数据,在使用这些经典算法降维时效果欠佳。一个重要问题就是这些算法在处理局部邻域时存在信息涵盖量不足。对经典算法中全局信息和局部信息的提取机制进行分析后,提出一种邻域线性竞争的排列方法(neighborhood linear rival alignment algorithm,NLRA)。通过对数据点的近邻作局部结构提取,有效挖掘稀疏数据内部信息,使得数据整体降维效果更加稳定。通过手工流形和真实数据集的实验,验证了算法的有效性和稳定性。

关键词：流行学习线性化局部线性嵌入降维稀疏数据

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一种不确定数据集上频繁模式挖掘的近似算法

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计算机应用研究 2014年第3期31卷 725-728页

作者：王水祝孔涛王乐宁波大红鹰学院信息工程学院浙江宁波315175 南阳理工学院软件学院河南南阳473000 大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院辽宁大连116024

为提高不确定数据集上频繁模式挖掘的效率,针对已有算法在判断是否需要为头表中的某项创建子头表时的计算量比较大的问题,给出一个近似挖掘策略AAT-Mine,以损失小部分频繁项集为代价,提高整个算法的挖掘效率。采用三个不同的典型数据集... 详细信息

为提高不确定数据集上频繁模式挖掘的效率,针对已有算法在判断是否需要为头表中的某项创建子头表时的计算量比较大的问题,给出一个近似挖掘策略AAT-Mine,以损失小部分频繁项集为代价,提高整个算法的挖掘效率。采用三个不同的典型数据集进行了算法的测试,分别与目前最好的算法和典型算法进行性能对比。实验结果验证了近似算法AAT-Mine的时空效率都得到了提高。

关键词：数据挖掘频繁模式频繁项集不确定数据集近似算法

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包含收益的多时间序列频繁模式挖掘模型

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中国科技论文在线精品论文 2014年第1期7卷 62-69页

作者：王水王乐宁波大红鹰学院信息工程学院浙江宁波315175 大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院辽宁大连116024

现有的频繁模式挖掘模型不包含对时间序列时间因素的考虑,也缺乏对模式中可变动"收益"因素的考量.针对此问题,提出多时间序列上包含收益的高效用时序频繁模式挖掘模型;给出宏事务和宏模式的形式定义;以归类函数作为事件"... 详细信息

现有的频繁模式挖掘模型不包含对时间序列时间因素的考虑,也缺乏对模式中可变动"收益"因素的考量.针对此问题,提出多时间序列上包含收益的高效用时序频繁模式挖掘模型;给出宏事务和宏模式的形式定义;以归类函数作为事件"相似"的判据,定义宏模式之间的相似关系.并以股票数据为例,给出简化的归类函数表示.该模型为进一步的研究和计算提供了概念基础.

关键词：数量经济学多时间序列归类函数宏模式相似宏模式宏频繁模式

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