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1. 基于智能手机无线信号和图像距离感知融合的室内定位算法
侯松林, 杨凡, 钟勇
计算机应用    2018, 38 (9): 2603-2609.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030557
摘要652)      PDF (1155KB)(301)    收藏
针对于目前面向个人使用的手机室内定位精度低、效果差,且成本较高难以拓展的问题,提出了一种利用普通智能手机作为硬件设备,融合Wi-Fi无线信号和图像数据,通过双层过滤的方式对用户进行高精度室内定位的算法。算法分为线下阶段和线上阶段。在线下阶段,对目标场地建立坐标系,在坐标系多个目标位置进行Wi-Fi采样并建立指纹库,同时对环境进行拍照取样并抽取图像特征。在线上阶段,通过实时获取的Wi-Fi信息进行第一层过滤,以确定当前用户可能的位置区间;然后,结合提出的一种距离补偿算法对用户手机当前捕获的图像进行特征提取,在第一层过滤的基础上,确定用户的精准位置。在实际场地进行的实验表明,相比传统Wi-Fi及二维图像定位方法,该算法能够在探测接入点(AP)数量较少及室内场景相似的情况下提高室内定位精度,可以应用于一般室内定位应用或结合基于位置的服务(LBS)应用。
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2. 一种基于学习的非线性人脸图像超分辨率算法
黄东军 侯松林
计算机应用    2009, 29 (05): 1339-1341.  
摘要1100)      PDF (532KB)(1161)    收藏
提出了一种单幅人脸图像的超分辨率重构算法。该算法采用马尔可夫网络模型描述重构机制,对输入的低分辨率图像,以及训练用高分辨率图像和对应的低分辨率图像进行分块,并使图像基本对齐,构造训练图像集。针对简化马尔可夫网络计算的需要以及训练集人脸图像的差异,在采用块坐标限位操作的基础上,使用了一种非线性样本搜索算法,降低了搜索空间复杂度,提高了匹配效率和相关性。算法利用搜索到的高分辨率图像分块样本,直接输出超分辨率图像。分析和实验表明,与传统学习算法相比,该方法具有输出质量好、效率高的特点。
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