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基于解析字典的图像压缩方法被引量：4: 2018年; 随着高分辨率图像采集技术的发展,采集图像的数据量大幅增加给图像的压缩、存储和传输带来了严重的挑战。近年来,压缩感知理论以能够通过少量观测信号高精度重建原始信号的优势给图像压缩带来了新的思路。目前压缩感知理论的研究主要集中于综合模型,然而综合模型下图像数据的稀疏表示却存在着计算量大、耗时长的问题。提出了基于解析字典的图像压缩模型。在分析综合模型字典学习方法的基础上介绍了解析模型字典学习的流程,然后详细分析了基于解析字典的图像压缩的总流程。以标准测试库自然图像为数据对模型的重构质量和系统耗时进行了分析,结果表明,本文所提模型在采样率相同的情况下,相对其他模型不仅能够缩短系统的耗时,也提高了图像重构的准确性。; 冯宗伟种衍文郑炜玲潘少明; 关键词：解析模型图像重构

云计算下的空间统计数据点云聚类压缩算法被引量：3: 2014年; 为提高海量空间数据访问形成的空间统计数据传输服务质量,提出一种云计算环境下空间统计数据的点云聚类压缩算法.空间统计数据包含空间数据信息及其被访问的次数信息,先将空间数据信息映射成空间点云,空间数据的访问次数信息映射成点云向量,然后利用空间点云聚类梯度算法剔除偶发性访问形成的离散点,并通过空间聚类提取对空间统计数据进行压缩,同时给出了聚类梯度和聚类距离参数的选择方法.实验测试结果表明:算法能有效剔除偶发性访问形成的空间统计数据,且压缩率较高.; 潘少明李红汤戈; 关键词：云计算数据压缩聚类算法梯度法点云

智慧城市云存储系统中的副本量控制策略研究被引量：4: 2016年; 传统分布式文件系统中的副本量控制策略,主要是从内部资源的角度考虑副本的创建,未考虑外部需求的变化。这种策略不适合部署在以服务为基础、内部存储资源丰富的智慧城市云存储中心上。提出了一种结合数据安全(最小副本量)和服务需求(最优副本量)的副本量控制模型。模型中采用基于双时间粒度预测算法预测文件流行度,依据文件的流行度和系统资源动态调整云中副本数量。仿真实验结果表明,本文采用的动态副本机制在应对突发的大规模并发访问方面有显著优势;同时,相比常规的基于访问频率的动态副本,本文策略的存储资源占用量更少。; 刘小俊胡志华潘少明; 关键词：动态副本智慧城市

空间数据访问规律的动态统计算法被引量：2: 2013年; 根据日志信息得到的静态访问分布,不能真实反映系统当前的访问特征,而大规模分布式节点环境下,简单的复制和分发将带来不可承载的网络流量。为此,提出一种基于P2P的海量空间数据访问分布动态统计融合算法。通过节点映射和优选算法,充分利用节点闲置资源,优先选择服务能力"好"的节点进行统计信息的融合。实验表明,该算法能满足大规模节点下空间数据访问分布的动态融合要求,且效率较高。; 潘少明徐正全刘小俊; 关键词：空间数据动态统计 P2P

基于Kinect深度数据的人体胸围测量方法被引量：1: 2015年; 三维人体扫描测量技术由于设备昂贵,难以大范围普及,RGB照相人体测量技术容易受到环境因素的影响,实际应用时准确性不高、适应性不广。针对这些问题,提出一种基于Kinect深度数据进行人体骨骼信息计算的人体测量技术。实验结果表明,该方法可以较准确得对人体胸围尺寸进行估计测量,较传统测量方法效率高,不易受环境因素影响,适用性较广,可应用于快速获取人体表面尺寸信息。; 王莹莹种衍文潘少明王泽文; 关键词：KINECT 深度图像人体骨骼胸围

一种读写分离的分布式元数据管理方法——以“数字城市”应用为例被引量：1: 2013年; 针对动态"数字城市"的海量存储需求,在分析其存储负载特征的基础上,提出了一种读写分离的分布式元数据管理方法。该方法将目录子树分区和Hash两类算法融合在一起,一方面充分开发了目录的存储局部性,另一方面保障了系统的负载均衡。同时,在分离的两类元数据服务器之间采取基于服务需求的发布控制算法以保证系统写性能。实验表明,该方法在提高系统性能、均衡元数据分布等方面具有明显的优势。; 刘小俊徐正全潘少明; 关键词：元数据管理 HASH 数字城市

瑞士学徒制STW过渡风险规避策略研究与思考: 2015年; 瑞士现代学徒制因其斐然的成绩得到了全社会的广泛关注和认可,然而,在学徒制的STW(School to Work)过渡过程中,出现了多种风险,对学徒的平稳过渡产生了潜在威胁。为了应对STW过渡风险,作为瑞士现代学徒制三大参与主体的政府、企业和学校通力合作,从多个角度出发,采取了多种风险规避措施,并取得了举世瞩目的成就。瑞士现代学徒制STW过渡风险的规避举措对我国现代学徒制的建设和良好发展,具有积极的借鉴意义。; 李赟林祝亮曹振新王泽文; 关键词：现代学徒制 STW

云环境下的时空数据小文件存储策略被引量：7: 2014年; 云环境下的网络应用中存在着海量的时空数据小文件,针对HDFS处理小文件效率不高的问题,提出了一种结合用户访问规律与数据自身属性的数据处理方案。该方案将用户访问转化为数据请求序列,根据数据的时空属性提取并构建特征序列,通过模板匹配找到用户在不同访问模式下的特征模板,发现模板内文件之间的访问相关性,合并相关文件。实验结果表明,该方案有效地提高了系统对小文件的存储读取效率,减小了网络应用的响应时间。; 熊炼徐正全王涛顾鑫; 关键词：时空数据特征提取

基于图卷积神经网络的跨域行人再识别被引量：10: 2020年; 针对由源域训练的行人再识别模型通常在目标域的泛化能力不强的问题,提出基于图卷积神经网络的跨域行人再识别方法,将源域数据学习到的整合邻居样本信息的能力迁移至目标域数据.首先,为经过特征提取后的源域数据建立亲属子图,并将源域数据特征和亲属子图作为所设计的图卷积神经网络模块的输入,以基于源域的监督信息训练图卷积神经网络模块;然后,对经过特征提取后的目标域数据建立亲属子图,将训练过的图卷积神经网络模块应用于目标域数据,为目标域数据赋伪标签;最后,联合源域数据和目标域数据训练得到一个泛化能力强的行人再识别模型.分别在两个大规模公开数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上对所提出方法进行实验验证,结果表明所提出的方法与所选择的基准模型相比使得Market-1501的rank-1准确率和平均准确率均值(mAP)分别提高了7.4%和9.2%,而DukeMTMC-reID的rank-1准确率和m AP分别提高了14.2%和14.9%.; 潘少明王玉杰种衍文

一种多特征自适应融合的粒子滤波红外目标跟踪方法被引量：8: 2016年; 提出了一种自适应融合颜色特征和边缘特征的粒子滤波跟踪算法。首先,利用粒子滤波的天然框架,选择在红外条件下最能代表目标信息的颜色特征和边缘特征构造目标的多特征模型;然后,根据不同特征对目标与背景的可分性,对多特征模型中各特征分量的权值进行自适应调节;最后,借助动态空间模型,对粒子滤波跟踪算法进行改进,预测粒子的运动状态,从而克服环境突变对跟踪稳定性的影响。实验结果表明,本文算法能克服各种背景杂波及噪声的干扰,并能很好地解决目标在复杂背景下的尺度变化和突变运动带来的困难,保证了跟踪的鲁棒性和稳定性。; 种衍文王泽文陈蓉王莹莹; 关键词：红外多特征融合粒子滤波目标跟踪

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国家自然科学基金(41271398)

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