近似最近邻大数据检索哈希散列方法综述

近似最近邻检索已成为人工智能时代海量数据快速检索主要技术之一。作为高效的近似最近邻检索方法,哈希散列方法受到广泛关注并且层出不穷。到目前为止还没有文献对主流哈希散列方法进行全面地分析和总结。鉴于此,本文首先系统地介绍哈希散列的基本知识,包括距离计算、损失函数、离散约束和外样本计算等。然后,深入对比分析主流哈希散列算法优缺点,并在主流数据库上进行性能评估。最后,总结哈希散列技术目前存在的问题,并提出若干潜在的哈希散列研究方向。本文对设计高效的哈希散列方法具有重要借鉴意义。

自动图像拼接中的一种特征提取和匹配方法

在比较目前特征提取和匹配的几种方法的基础上,提出了一种基于改进特征提取和匹配的拼接方法,使得图像拼接的质量和速度得到提高.该算法首先利用改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)特征提取方法获得图像特征点,其次利用近似最近邻匹配进行特征匹配并引入随机抽样一致性(random sampleconsensus,RANSAC)算法去除误匹配对,最后根据匹配的特征点对得到的图像间的变换参数进行拼接和融合.该算法具有很强的鲁棒性,允许图像有缩放变换、旋转变换,不受图像噪声、色差的影响.实验证明,该方法可实现高质量快速的图像拼接.

我国企业对外直接投资对国内就业的影响——基于倾向得分匹配的经验分析

基于倾向得分匹配的双重差分模型,利用工业企业数据,从微观角度分析对外直接投资对国内就业的影响。分析结果表明,企业对外直接投资总体上没有明显降低我国国内就业,并从鼓励对外直接投资和促进国内就业两个角度提出了对策建议。

基于SURF的改进FLANN匹配算法

在计算机辅助骨科手术系统中应用增强现实技术能帮助医生准确地定位患者的病灶部位,而视频图像的目标跟踪匹配是实现增强现实的关键技术。针对视频图像匹配中SURF(speed up robust features)特征点性能和匹配效率不足的问题,提出一种改进的基于SURF特征点的FLANN(fast library for approximate nearest neighbors)匹配算法。提取SURF关键特征点,改进其描述符算子,使用改进的FLANN算法进行特征点匹配。通过实验分析比较改进与未改进算法的性能,结果表明该方法的稳定性及快速性较好,具有较强的鲁棒性。

一种改进的无控制DEM匹配算法

DEM配准是数据融合和超分辨率DEM重建的一个重要步骤,在一些地形条件极其复杂的地区,观测受到限制,很难在图上选取同名控制点进行匹配。在无控制DEM匹配中,ICP算法迭代收敛速度很快,但因计算距离复杂,整体计算效率不高,且对于存在尺度变换的数据无法正确匹配;LZD算法迭代收敛速度较慢,但计算量小,计算效率很高。针对两种经典无控制匹配算法存在的问题,提出一种融合ICP和LZD算法的改进无控制DEM匹配算法,并在最小二乘估计的基础上引入差分模型求模型的抗差解,削弱由于地表变形对匹配结果的影响。最后,通过实验对本文算法的可行性和可靠性进行了分析和验证。

基于SIFT算法的电动车充电孔双目视觉识别技术

基于双目视觉理论提出一种适用于不同光强、背景和任意形状充电插孔的高精度充电孔识别与定位方法。采用SIFT特征提取算法生成高斯差分金字塔进行尺度空间构建,应用机器学习最近邻搜索特征匹配算法获取匹配点映射集合,并配合半全局匹配方法进行视差计算得到高精度充电孔匹配和定位结果。通过试验验证了所提算法的有效性,得到了较为理想的匹配与测距结果。

一种基于SURF特征的零件识别算法

针对传统零件识别系统时间效率低等问题,提出基于SURF(Speeded-Up Robust Features)特征的零件识别算法。该算法首先对零件图像进行相关预处理,然后通过SURF算法得到零件图像的特征点和相应的特征向量,最后根据零件识别任务的特点,运用近似最近邻算法ANN(Approximate Nearest Neighbor)进行特征向量的匹配搜索,得到与模板图像最相似的图像序列。通过SURF算法和ANN算法的联合使用,解决了零件在旋转、尺度、模糊和光照变化后的识别难题,实现了算法的实时性和工业化要求。实验表明,相比于传统零件识别算法,该算法在算法效率及稳定性等方面都有显著性提高。

鲁棒KAZE算法的SAR图像配准

针对传统的SIFT算法及其改进算法在多波段SAR图像匹配性能低下,对非线性扩散滤波的KAZE特征检测算法分别从构建尺度空间和特征点检测两个方面进行改进,来提高多波段SAR图像匹配性能。尺度空间构建方面:提出采用高斯引导滤波取代KAZE算法中的非线性扩散滤波,充分利用高斯引导滤波的算法实时性、尺度不变性和良好的边缘保持性来克服非线性扩散滤波构建尺度空间的算法耗时较高的问题。特征点检测方面:提出采用引入指数加权均值比例算子(ROEWA)结合多尺度Harris角点检测的改进方法,充分利用ROEWA算子抑制相干斑噪声和多尺度Harris算子计算简单、旋转、尺度不变等优点,克服了传统的梯度差分方法检测SAR图像特征点时在SAR图像强散射纹理区造成大量错误率。描述符构建阶段,在梯度比例图像上采用原始的KAZE算法相同原理构建MSURF描述符。最后通过最近邻匹配和一致性倒数(RANSAC)进行错误匹配剔除。实验结果表明本文提出的改进KAZE算法应用于SAR图像配准优于原始KAZE特征算法。

尺度与颜色不变性图像特征描述

尺度不变特征变换是目前公认的鲁棒性最强的图像特征描述方法之一,在尺度不变性和几何不变性方面具有较好的特性,但该方法主要适用于灰度图像,对图像颜色的区分能力不强,因此,一些对象可能会因为颜色的不同而被错误的区分.另外,尺度不变特征变换对关键点局部范围内描述子主方向的依赖性非常强,直接决定了匹配的正确率,但是研究表明,主方向分配产生的误差仅有三分之二左右能控制在[-20。,+20。]范围内,因此部分特征会有三分之一的概率因为主方向分配的误差较大而不能正确匹配.针对以上两个问题,本文提出了一种具有颜色和尺度不变性的局部特征描述方法,颜色不变性通过将RGB图像转换到高斯颜色模型下实现,特征描述过程中不再分配主方向,而用局部相对方向,尺度不变性通过构建高斯金子塔实现.实验选取阿姆斯特丹数据集图像进行了测试,结果表明本文方法比传统尺度不变特征变换方法,在特征点的数目、分布均匀性以及匹配精度方面均有所提高.

基于目标分割与SVM的人数统计

该文实现了垂直摄像头下的实时人数统计。为减少场景中伪目标区域对人头检测的影响,首先利用背景建模法提取前景目标,并根据发色信息筛选前景目标。然后采用线性SVM训练得到的头部分类器识别头部,并将头部中心点作为运动人体的特征点,利用最近邻匹配法进行数据关联,完成行人的跟踪计数。不同场景下的视频测试结果表明,该方法能较准确地实现人数统计。

多孩农民工家庭子女随迁公平性的测度

测度各省中多孩农民工家庭的子女随迁公平性,有利于增进对各省农民工子女随迁状况的了解。基于反事实框架,文章提出了一种测度多孩农民工家庭子女随迁公平性的方法,并运用2015年全国流动人口动态监测调查数据进行实证研究。结果表明:以四川省为代表的八个地区的随迁公平性较低,而西藏、河南两地的随迁公平性较高;各地区对农民工随迁子女并不存在长幼次序上的歧视,但农民工父母在选择子女随迁时存在长幼次序方面的考虑。

基于特征聚类的轻量级图像搜索系统

在图像搜索的场景中,由于搜索请求的随机性,为了提高搜索速度,搜索算法运行时需要把整个数据集预先载入到运行内存。由于运行内存价格远高于同容量的硬盘价格,降低运行内存自然可以大大降低图像搜索服务的成本,但如果直接对数据进行压缩,往往会极大地损失搜索精度。在这种情况下,文中提出了一种基于图像内容特征的分块式图像搜索框架。先利用神经网络的方法来预先提取图片特征,在不对特征进行量化压缩的前提下,采用一种启发式的聚类方法对数据进行分块,同时保证每个数据块的数据之间有一定的相似性。对于每个数据块,采用基于图结构的HNSW算法来构建索引子图以加速图片查询。在该框架下,通过控制查询时访问的数据块的个数,可以在保证精度的前提下大大减少算法所需要的运行内存容量。

基于灰色Verhulst模型的音频频带扩展方法

受到传输带宽的限制,宽带音频的自然度和听觉质量会有所下降,因此,本文提出了一种基于灰色Verhulst模型的宽带向超宽带音频频带扩展方法.根据音频信号频谱包络序列的演变趋势,采用灰色Verhulst模型对高频频谱包络进行估计,并利用最近邻匹配方法对高频频谱细节进行预测,最后经过高频频谱包络的调整,所提方法能够有效地恢复7～14kHz频率范围内的高频成分.主客观测试表明,该方法改善了宽带音频的听觉质量,并且优于传统的基于高斯混合模型的音频频带扩展方法.

一种基于时空切片提取摄像机运动的方法

根据对视频时空切片的分析,提出了一种从视频中提取摄像机运动特征的方法:通过镜头突变检测,将视频分割为单镜头序列,再检测镜头中摄像机的运动。实验证明,该方法是鲁棒且有效的。

中国企业对外直接投资对国内就业的影响分析

对外直接投资是否降低了国内就业,这是当前社会各界关注的热点问题。基于配对基础上的双重差分模型研究发现:总体上看,没有明显证据说明中国企业对外直接投资会减少其国内的就业;但是具体来看,不同类型的对外直接投资对国内就业产生不同的影响。其中生产型对外直接投资会明显降低国内就业,而其他类型的对外直接投资并不能降低国内就业。

一种基于时空切片的镜头突变检测方法

根据对视频时空切片的分析,本文提出了一种视频镜头突变检测的方法。该方法能实现在很小虚检概率的条件下对镜头突变的无漏检检测,且算法复杂度很低。实验证明,该方法是鲁棒有效的。

基于局部特征的大视角图像匹配

针对全空间仿射不变(ASIFT)算法在解决大视角场景下的图像匹配问题时存在稳健性差、匹配效率低的缺点,提出了一种新的图像匹配算法。采用非线性扩散滤波代替高斯线性滤波对图像进行预处理,以提高检测到的特征点的稳健性;在图像模拟变换过程中采用掩模算子对有效区域进行标记,以提高特征点检测效率。根据视角模拟变换原理,提取特征点不同视角变换下的邻域信息,提出了多视角最近邻匹配与加权匹配规则,建立了多视角描述子,提升了匹配效率。实验结果证明,相比现有的特征匹配算法,所提算法不仅对视角变化具有很好的稳健性,还提高了图像匹配效率与准确度。

一种基于改进的SURF算法的静态手语字母识别方法

结合Kinect传感器提出一种改进的SURF(speeded up robust features)算法进行静态手语字母识别的方法。Kinect传感器采集深度图像进行手势分割可以克服光照变化、复杂背景带来的干扰;改进的SURF算法对实时图像与模板图像的积分图进行计算分析,提取两者的SURF关键点描述符,采用最近邻匹配算法对SURF算法自有的快速索引匹配的结果进行优化,克服了角度旋转变化对手语字母识别率的影响。实验证明,该方法在应对光照变化、复杂背景、角度旋转方面有很好的鲁棒性,平均识别率为97.7%。

身份、性别与幸福——基于家庭层面的分析

本文使用2013年中国综合社会调查(CGSS)数据探讨配偶的政治身份是否以及如何影响家庭内部个体的幸福感。结果表明,配偶的政治身份具有明显的家庭外溢效应,丈夫的党员身份提升了妻子的幸福感,尤其是"没有党员身份"的妻子的幸福感。然而,妻子的党员身份不仅对自身的幸福感没有影响,而且对丈夫的幸福感也没有显著影响。本文通过合理的作用机制解释以上结论,从而揭示了夫妻双方在性别角色定位和实现自我价值的心理预期上存在一定差异,传统的"男主外、女主内"的家庭分工思想并未因妻子地位提升而发生根本性的变化。

城市规模对劳动力工资的异质性影响——基于中国2017年流动人口调查数据的实证

本文基于2017年全国流动人口卫生计生动态监测调查数据,分析劳动力在不同城市规模下的个人特征、就业特征和流动特征分布现状,使用最近邻匹配法实证研究城市规模对劳动力工资的异质性影响。研究结果表明,城市规模在一定范围内对劳动力的工资水平确实具有显著的正向影响,但是,当城市规模超过1000万人口规模,其对工资的影响效应将会下降。据此,为有效缩小劳动力收入差距,引导流动人口有序流动,提出破除城市间的生产要素壁垒、逐步放开户籍限制、促进城市协调发展的政策建议。