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1. 多维时间序列异常检测算法综述

胡珉, 白雪, 徐伟, 吴秉键

《计算机应用》唯一官方网站 2020, 40 (6): 1553-1564. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101805

摘要（1391）

PDF （930KB）（2567）

随着信息化技术不断提高，时序数据规模呈指数级增长，为时间序列异常检测算法发展提供了契机和挑战，也使其逐步成为数据分析领域新增的研究热点。然而，这一方面的研究仍处于初步阶段，研究工作的系统性不强。为此，通过整理和分析国内外文献，将多维时间序列异常检测的研究内容按照逻辑顺序分为“维数约简”“时间序列模式表示”和“异常模式发现”三个方面，并对其主流算法进行梳理和归纳，以全面展现当前异常检测的研究现状和特点。在此基础上，还指出了多维时间序列异常检测算法的研究难点和研究趋势，以期对相关理论和应用研究提供有益的参考。

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2. 结合快速鲁棒性特征改进ORB的特征点匹配算法

白雪冰, 车进, 牟晓凯, 张英

计算机应用 2016, 36 (7): 1923-1926. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.07.1923

摘要（752）

PDF （626KB）（396）

针对定向二进制简单描述符（ORB）算法不具备尺度不变性的问题，提出一种结合快速鲁棒性特征（SURF）算法和ORB的改进算法。首先，利用Hessian矩阵检测特征点的方法，使得提取出的特征点具有尺度不变性；然后，用ORB生成特征描述子；接着采用 K-近邻算法进行粗匹配；最后，通过比率测试、对称测试、最小平方中值（LMedS）定理进行提纯。尺度变化时，该算法比ORB的匹配精度提高了74.3个百分点，比SURF的匹配精度提高了4.8个百分点；旋转变化时，该算法比ORB的匹配精度提高了6.6个百分点；匹配时间高于SURF低于ORB。实验结果表明，改进算法不仅保持了ORB的旋转不变性，而且具备了尺度不变性，在不失速度的前提下，匹配精度得到较大提高。

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3. 基于梯度方向直方图与高斯金字塔的车牌模糊汉字识别方法

刘军, 白雪

计算机应用 2016, 36 (2): 586-590. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0586

摘要（583）

PDF （832KB）（1024）

针对现有车牌识别方法中对模糊车牌识别率不高的问题,提出一种结合高斯金字塔与梯度方向直方图(HOG)特征的车牌识别算法。利用金字塔模型多尺度表达的方法,首先对车牌模糊汉字图像建立两层高斯金字塔模型,第一层描述了模糊汉字的细节特征,通过对第一层作平滑处理并向下采样得到第二层,在描述模糊图像细节特征的基础上突出主体特征;然后对两层高斯金字塔模型提取HOG特征,拓展图像的特征维数,提高特征对模糊汉字的识别能力;最后采用BP神经网络分类器进行模糊且互为形近字间的汉字分类识别。仿真结果显示,在相同的样本空间下,与HOG特征法、K-L变换法相比,所提算法在识别率方面均有提高,能提高视频监控中对模糊汉字的有效识别率。

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4. 基于粘贴和2-臂DNA模型的层次聚类算法

白雪任晓玲刘希玉

计算机应用 2013, 33 (02): 308-315. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00308

摘要（811）

PDF （555KB）（442）

为了充分利用DNA分子在生物计算中的高度并行性和强大的存储能力，将DNA计算引入层次聚类实现对数据集的全局搜索。提出了粘贴模型与2-臂DNA分子相结合的混合模型求解最近邻层次聚类的DNA算法。针对二维数据空间，算法首先基于最小生成树思想产生图的边的所有组合链;其次筛选含n-1条边的链，基于边附着顶点，并选择包含全部顶点的复合链;再将复合链末尾连接相应边的权值片段，电泳出最短链;最后通过荧光分析法读解，得到最终的聚类结果。与已有文献同类算法对比表明，该算法在保持多项式操作时间下，更充分考虑连接边的长度，并将读解步骤数限定为常数步。