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1. 基于近邻图改进的块对角子空间聚类算法

王丽娟, 陈少敏, 尹明, 许跃颖, 郝志峰, 蔡瑞初, 温雯

计算机应用 2021, 41 (1): 36-42. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020061005

摘要（308）

PDF （1491KB）（613）

块对角表示（BDR）模型可以通过利用线性表示对数据有效地进行聚类，却无法很好地利用高维数据常见的非线性流形结构信息。针对这一问题，提出了基于近邻图改进的块对角子空间聚类（BDRNG）算法来通过近邻图来线性拟合高维数据的局部几何结构，并通过块对角约束来生成具有全局信息的块对角结构。BDRNG同时学习全局信息以及局部数据结构，从而获得更好的聚类表现。由于模型包含近邻图算子和非凸的块对角表示范数，BDRNG 采用了交替最小化来优化求解算法。实验结果如下：在噪声数据集上，BDRNG能够生成稳定的块对角结构系数矩阵，这说明了BDRNG对于噪声数据具有鲁棒性；在标准数据集上，BDRNG的聚类表现均优于BDR，尤其在人脸数据集上，相较于BDR，BDRNG的聚类准确度提高了8%。

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2. 分布式视频编码的自适应图像组结构研究

尹明章云程良伦蔡述庭

计算机应用 2010, 30 (05): 1356-1358.

摘要（333）

PDF （463KB）（947）

分布式视频编码以其较低编码复杂度引起了人们广泛关注，边信息质量是影响其率失真性能的关键因素之一。针对采用固定图像组(GOP)结构不便于解码端充分利用帧间冗余，导致边信息生成质量降低，通过分析块纹理能量，判别其细节程度，提出自适应图像组结构方案，动态调整编码的时域结构。实验结果表明，在不增加编码复杂度的情况下，算法能有效改善系统性能，相比固定长度GOP模式，峰值信噪比(PSNR)平均提高1.8~2dB。