湖南省教育厅科研基金(13C1070)
- 作品数：7 被引量：14H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 分布式集群环境下基于并行计算的图聚类信息高效处理方案被引量：2
- 2016年
- 针对人工智能领域图聚类数据分析与处理能力无法适应于日益复杂的分布式集群环境等问题,提出一种基于并行计算的高效率图聚类信息处理方案。在分布式集群计算环境下对超大规模、超大区域范围图数据信息的稀疏化分析与处理机制上,通过对Minhash算法以Map Reduce架构理论进行改进,使其实现对数据的并行化分析处理,确保能够在日益复杂的分布式集群计算环境下高效处理图聚类数据信息。实验表明,改进方案不仅可行,而且能够对图聚类数据信息进行快速稀疏化处理,具有一定的高效性。
- 张博
- 关键词：数据挖掘
- 云计算辅助教学的协作式教学环境构建与研究被引量：10
- 2015年
- 发挥云计算辅助教学,以及云计算在高校实验教学中的应用优势,结合大学计算机基础课程教学改革,提出了云计算环境下实验教学的设计与实现方案。该方案构建基于云计算的实验教学环境,开展基于云计算的实验教学改革模式,并以基于云计算的协作学习模式为实践案例,提高了实验教学效果和教学质量,有利于培养学生的创新实践能力,对资源节约型实验环境建设、课程改革和创新实验教学模式具有重要的意义。
- 张博
- 关键词：云计算云计算辅助教学实验教学创新教学模式
- 多证据信息融合的行人运动状态识别模型
- 2015年
- 采用粒子滤波的方式对人的运动情况进行分析的时候,进行数据采集的时候经常会产生数据不够,造成系统运行结果差强人意,鲁棒特性较差。基于这样的问题,算法结合了色彩、空间和细节特征等多方面的数据信息来完成外观模型的建立,在对其时域特性和详细特征进行分析之后,使用RGB颜色模式完成对应的模型;经过LBP处理之后,对进行优化的TD-LBP模型进行进一步说明,除去亮度小范围变化给纹理区分带来的影响;并且,引入了空间概念,目的在于依据人的特点,同时通过亮度的方式将一定的区域进行进一步划分,成为3个子区域,接着把不同子区域内的证据信息进行提取。经过实验证明之后,采用的这个模型在综合了直方图作为辅助之后,能够完成复杂情况下的行人跟踪分析,所采用的TD-LBP算法也比LBP算法更加的精准。
- 张博
- 关键词：纹理特征采样
- 基于NSCT变换的车牌定位算法研究被引量：1
- 2015年
- 在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。为了实现对车牌区域的精确定位,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的车牌定位算法。首先,对图像进行非下采样Contourlet变换,得到车辆图像的8个方向的高频分量子图;然后,通过一定的结合规则将这些高频子图合成一幅能突出车牌区域的高频图;最后,运用数学形态学和连通域分析定位出车牌。实验结果表明,其算法不仅能成功提取车牌图像边缘,而且能很好地滤除噪声,从而实现准确车牌定位。
- 张博
- 关键词：车牌定位非下采样CONTOURLET变换数学形态学车牌识别系统
- 学习原型超平面融合线性判别边信息的人脸识别算法
- 2014年
- 针对现实环境中姿势、光照、表情及场景较大变化严重影响户外人脸识别算法识别性能的问题,提出了一种学习原型超平面(PHL)融合线性判别边信息(SILD)算法。首先,利用支持向量机(SVM)将弱标记数据集中的每个样本表示为一个原型超平面中层特征,使用学习组合系数从未标记的通用数据集中选择支持向量稀疏集;然后,在SVM模型组合稀疏系数的约束条件下,借助于Fisher线性判别准则最大化未标记数据集的判别能力,并使用迭代优化算法求解目标函数;最后,利用SILD进行特征提取,用余弦相似性度量完成最终的人脸识别。在户外标记人脸(LFW)和YouTube两大通用人脸数据集上,对PHL+SILD方法和低层特征+SILD方法在强度、LBP、Gabor特征和Block Gabor特征,平均精度、曲线下方面积(AUC)和等差率(EER)进行了比较。实验验证了所提算法的有效性及可靠性。
- 张博
- 关键词：支持向量机
- J2ME中CLDC平台执行并发多任务的研究和实现
- 2014年
- J2ME为移动无线设备带来了Java语言的平台无关性,能够动态地、安全地以各种类型的网络向移动无线设备传送交互内容和应用程序,并可以按用户的需求定制应用程序。首先介绍了J2ME平台,接着介绍了CLDC,同时对CLDC环境下多线程程序的开发及应用进行了深入探讨。最后对给出的解决方案进行了讨论并指出其实用性。
- 张博
- 关键词：多任务多线程
- 基于Trace变换和支持向量机的车牌字符识别新方法被引量：1
- 2014年
- 为了提高车牌上的字符识别准确率,提出一种结合Trace变换和支撑矢量机(SVM)的字符识别方法。在字符识别方面,以Trace变换方法提取字符特征,并运用支持向量机对字符进行模式分类。将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度。
- 张博
- 关键词：车牌识别系统字符识别支持向量机特征提取
