Ad hoc网络的移动性、高度动态拓扑使得实时多媒体传输受到严重影响,为了解决多媒体通信中的传输不稳定和丢包问题,应用Markov过程提出了基于概率度的分簇算法(PD)。该算法首先在当前时刻预测下一时刻任意两点间链路的连通性,然后选取...
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Ad hoc网络的移动性、高度动态拓扑使得实时多媒体传输受到严重影响,为了解决多媒体通信中的传输不稳定和丢包问题,应用Markov过程提出了基于概率度的分簇算法(PD)。该算法首先在当前时刻预测下一时刻任意两点间链路的连通性,然后选取链路的连通概率较高的节点作为簇头。仿真结果表明,PD算法成簇数目少于最高连通度算法(HD),而且簇内节点无重叠,从而有效降低了分簇结构的维护开销。由于簇成员数量并不明显多于HD,因此说明PD算法效率较高,而且没因分簇数目减少给簇首增加负担。最后在此分簇基础上,结合UDP协议,给出了一种基于概率度分簇的ad hoc网络实时多媒体通信方案,不仅使得传输稳定,而且解决了数据包失序和丢包问题。
为了满足移动多媒体传输的需要,提出了一种新的移动模型——multimedia communication mobility model(MCM),该移动模型充分考虑了实际环境中存在障碍物和多媒体业务的特殊要求,利用MCM设计了针对多媒体业务的路由算法,并给出了算法的...
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为了满足移动多媒体传输的需要,提出了一种新的移动模型——multimedia communication mobility model(MCM),该移动模型充分考虑了实际环境中存在障碍物和多媒体业务的特殊要求,利用MCM设计了针对多媒体业务的路由算法,并给出了算法的详细描述。由于该算法考虑到了现实障碍物的影响,并借鉴了无线自组网基本路由协议,因此其不仅能获得满足业务要求的路由,而且能避免链路中断的影响,以便通过及时开启备用节点来提供备用路由。与目前已经提出的路由算法相比,该协议更适合于移动多媒体业务的需求。
局部Gabor二值模式直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸识别方法具有较高的识别率,但该方法的特征计算较复杂、耗时长,并且特征维数高、匹配速度慢.给出一个并行的HSLGBP方法(简称P-HSLGB...
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局部Gabor二值模式直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸识别方法具有较高的识别率,但该方法的特征计算较复杂、耗时长,并且特征维数高、匹配速度慢.给出一个并行的HSLGBP方法(简称P-HSLGBP),在多核PC机群上使用MPI实现了该方法,并使用该方法对ORL人脸库中的40人共400幅图像做了实验.理论分析和实验说明了P-HSLGBP方法具有较高的加速比和并行计算效率.在保证高识别率前提下,在由10个双核PC机组成的机群环境下的加速比达到17.同时,P-HSLGBP方法具有良好的可扩展性,适于大规模人脸库的快速识别.
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