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1. 融合显著性因子的行人纹理提取

马强, 王文伟

计算机应用 2015, 35 (11): 3293-3296. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3293

摘要（470）

PDF （634KB）（659）

针对基于纹理信息的行人特征提取算法中存在特征信息冗余度大,无法刻画人眼视觉敏感性的不足,提出一种融合人类视觉感知特性的基于显著性局部二值模式(SF-LBP)的行人纹理特征提取算法.该算法首先采用显著性计算方法提取感兴趣区域得到各部分的显著性因子;然后将显著性因子权值与行人纹理特征根据核函数相融合,生成基于SF-LBP算子的特征向量;接着统计不同区域的特征向量,形成特征直方图;最后结合自适应AdaBoost分类器构建实验平台进行实验.INRIA数据集中的实验结果显示,SF-LBP特征在检测准确率上比梯度直方图(HOG)特征、Haar特征高出2%~3%,达到97%,召回率达到90%,提高了2%左右,表明SF-LBP算子能够准确描述行人的纹理特征,提高行人检测系统的准确率.

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2. 基于分组特性的冗余流量消除算法

郑鸿邢玲马强

计算机应用 2014, 34 (6): 1541-1545. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.06.1541

摘要（445）

PDF （712KB）（739）

针对大量数据片段冗余传输造成网络传输效率降低的问题,在协议无关冗余消除技术的基础上,提出了一种基于分组特性的冗余流量消除(PFRTE)算法。该算法以对数据包大小分组为基础,动态统计和分析网络流量的双峰特性和分组特性,以对冗余消除贡献大的数据包为阈值,利用滑动窗口计算数据块的边界点,对两个边界点间的数据块计算其指纹并进行指纹匹配。对重复传输的数据块进行简单编码,用编码数据替换重复传输的数据片段,再对消除冗余流量的数据包进行传输。与基于最大值选择和基于静态查找表选择等冗余流量消除算法相比,PFRTE算法动态统计网络流量分组特性,能够大大减少服务器端和客户端的CPU运行时间,同时冗余消除字节节省了8%~40%,证明了该算法的有效性。

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3. 基于张量神经网络的音频多语义分类方法

邢玲贺梅马强朱敏

计算机应用 2012, 32 (10): 2895-2898. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02895

摘要（873）

PDF （624KB）（576）

音频特征向量已广泛应用于音频分类的研究,该表示形式虽能有效体现音频的固有特性,但无法表示音频信息多语义特性及各语义间的相关性。提出了基于张量统一内容定位（TUCL）的音频语义表征方式,将音频语义描述表示为三阶张量,并构建多语义张量空间。在此空间中,张量语义离散度（TSD）能有效聚集具有相同语义的音频资源,通过计算各音频资源的TSD来完成对音频资源的分类,并构建了RBF张量神经网络（RBFTNN）来自适应学习分类模型。实验结果表明,在多语义分类的情况下,TSD算法的分类性能明显优于当前典型的高斯混合模型（GMM）算法；通过与支持向量机（SVM）学习模型相比可知,基于TSD的RBFTNN模型分类学习的准确率明显优于基于TSD的SVM模型。

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