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1. 基于pinball损失的结构模糊多分类支持向量机算法

李凯, 李洁

《计算机应用》唯一官方网站 2021, 41 (11): 3104-3112. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010062

摘要（596）

HTML （39）

PDF （816KB）（218）

针对多分类支持向量机（MSVM）对噪声较强的敏感性、对重采样数据的不稳定性以及泛化性能低等缺陷，将pinball损失函数、样本模糊隶属度以及样本结构信息引入到简化的多分类支持向量机（SimMSVM）算法中，构建了基于pinball损失的结构模糊多分类支持向量机算法Pin-SFSimMSVM。在人工数据集、UCI数据集以及添加不同比例噪声的UCI数据集上的实验结果显示：所提出的Pin-SFSimMSVM算法与SimMSVM算法相比，准确率均提升了0~5.25个百分点；所提出的算法不仅具有避免多类数据存在不可分区域和计算速度快的优点，而且具有对噪声较好的不敏感性以及对重采样数据的稳定性，同时考虑了不同数据样本在分类时扮演不同角色的事实以及数据中包含的重要先验知识，从而使分类器训练更准确。

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2. 共享转换矩阵的胶囊网络及其融合视角特征的跨视角步态识别

李凯, 岳秉杰

计算机应用 2021, 41 (1): 157-163. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060890

摘要（332）

PDF （1194KB）（470）

步态识别具有非接触性、非侵犯性、易感知等优势，然而，在跨视角的步态识别中，行人的轮廓会随人的视角的变化而不同，从而影响步态识别的性能。为此，提出了共享转换矩阵的胶囊网络及其改进的动态路由算法，从而减少了网络训练参数。在此基础上，通过融合视角特征，利用Triplet损失与Margin损失提出了融合视角特征的跨视角步态识别模型。在CASIA-B数据集上的实验结果表明，使用共享转换矩阵的胶囊网络提取步态特征是有效的，在正常行走、携带背包、穿戴外套条件下，所提融合视角特征的模型在识别准确率上比基于卷积神经网络的跨视角步态识别方法提高了4.13%，且对跨较大视角的步态识别具有更好的性能。

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3. Virtex-5 GTP和Virtex-6 GTX间匹配通信研究及应用

李凯何松华欧建平

计算机应用 2014, 34 (2): 325-328.

摘要（506）

PDF （732KB）（477）

针对Virtex-5 RocketIOTM GTP和Virtex-6 RocketIOTM GTX之间的差异性，需对预/去加重和接收均衡值、接收终端电压以及发送差分电压值等参数作出灵活调整，才能适应二者间的数据通信。利用ChipsCope Pro_IBERT测得的实际通信参数来设置GTP/GTX的收发端，再通过自定义通信协议定义数据帧结构，设计出一种新的RocketIO数据收发接口控制器。分析了接收端高频时钟的不稳定以及漂移等不确定性因素引起的前后字节错位的现象，并在自定义协议中加入了数据错位校正模块，大大降低了数据传输误码率。通过实验表明：Virtex-5 RocketIOTM GTP和Virtex-6 RocketIOTM GTX间可实现数据的高速串行匹配通信，同时该数据收发接口控制器具有数据传输稳定、误码率低、通用性好等优点。

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4. 基于SIFT抗几何攻击的数字水印算法

高虎明李凯捷王英娟

计算机应用 2013, 33 (03): 748-751. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00748

摘要（816）

PDF （746KB）（479）

针对数字水印信息易遭几何攻击的问题以及水印算法的不可见性与鲁棒性的平衡性问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的图像局部特征点的数字水印算法。首先利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,再以局部特征点确定多个满足一定条件的圆形局部特征区域(LFA),经LFA正规化后将水印嵌入到LFA的离散余弦变换(DCT)域的中频系数中。其中,考虑到水印信息对图像质量的影响,嵌入强度根据Watson人类视觉模型进行动态调整。实验结果表明,该算法得出的峰值信噪比(PSNR)和水印相似度数值较高,说明该算法不仅保证了较好的水印不可见性,并且在一定的几何攻击下表现出较强的鲁棒性。

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5. 基于具有对称性不可分小波的多聚焦图像融合

李凯刘斌

计算机应用 2012, 32 (05): 1283-1285.

摘要（1316）

PDF （2291KB）（771）

针对可分小波多聚焦图像融合方法存在的不足,提出一种基于四通道不可分小波的多聚焦图像融合方法。首先根据不可分小波理论，构造出一组二维四通道4×4具有对称性的不可分小波滤波器组；然后利用此滤波器组对参加融合的图像进行滤波，低频部分采用简单的加权平均算法，高频部分采用局部窗口能量取大的融合算法对分解后的系数图像进行融合；最后对图像进行重构，并采用熵、平均梯度等指标对融合结果图像进行了评价。实验结果表明，该方法对多聚焦图像的融合有较好的融合效果，与采用相同融合算法的基于可分小波的融合方法相比，能更好地突出低频域边缘细节信息,得到更为清晰的融合结果图像。

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6. 非线性降维算法及其在医院绩效考核上的应用

李凯黄添强余养强郭躬德

计算机应用 2010, 30 (4): 1004-1007.

摘要（1415）

PDF （803KB）（1134）

流形学习算法中的等距嵌入算法（ISOMAP）具有对离群点敏感的瑕疵，针对此问题，提出利用基于共享近邻的距离度量方式，并充分利用了流形上对象的局部密度信息，有效改善了算法的性能，提高了算法的健壮性。同时，首次尝试将该改进的流形学习算法应用于医院绩效考核。人工数据与真实数据上的实验表明，改进的算法健壮且有效，在绩效考核上应用成功。