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1. 基于非局部关注和多重特征融合的视频行人重识别

刘紫燕, 朱明成, 袁磊, 马珊珊, 陈霖周廷

计算机应用 2021, 41 (2): 530-536. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020050739

摘要（399）

PDF （1057KB）（389）

现有视频行人重识别方法无法有效地提取视频连续帧之间的时空信息，因此提出一种基于非局部关注和多重特征融合的行人重识别网络来提取全局与局部表征特征和时序信息。首先嵌入非局部关注模块来提取全局特征；然后通过提取网络的低中层特征和局部特征实现多重特征融合，从而获得行人的显著特征；最后将行人特征进行相似性度量并排序，计算出视频行人重识别的精度。在大数据集MARS和DukeMTMC-VideoReID上进行实现，结果显示所提出的模型较现有的多尺度三维卷积（M3D）和学习片段相似度聚合（LCSA）模型的性能均有明显提升，平均精度均值（mAP）分别达到了81.4%和93.4%，Rank-1分别达到了88.7%和95.3%；同时在小数据集PRID2011上，所提模型的Rank-1也达到94.8%。

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2. 对TCP-Friendly拥塞控制协议的一种改进

张达敏陈霖周廷

计算机应用

摘要（1222）

PDF （612KB）（706）

TCP友好速率控制(TFRC)是用于对非TCP流进行拥塞控制的一种机制。由于无线环境下数据传输的丢包不一定是网络拥塞引起的，因此采用原有的TFRC协议常常会导致误操作。采用有偏队列管理策略，这个策略可以添加到任何主动队列管理机制中去区分拥塞丢包和非拥塞丢包，减少不必要的拥塞控制，使无线网络的传输性能得以提高。通过网络模拟软件进行模拟实验，验证了此方法对无线网络传输速率的稳定性有明显改善，保证了应用层的QoS。

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3. 松弛算法在TCP友好速率控制中的应用

张达敏陈霖周廷

计算机应用

摘要（1581）

PDF （591KB）（963）

由于TCP友好速率控制（TFRC）机制在实时多媒体应用中，TFRC流的发送速率波动性明显，不利于实时多媒体流的传输。采用松弛算法对TFRC流的发送速率进行自适应约束，使TFRC流发送速率在与TCP流竞争中变得更加平缓、收敛。实验结果表明，松弛算法能够改善TFRC的性能，提高实时流媒体的传输质量。