学习带边信息专家意见的在线投资组合策略

针对以往学习专家意见的在线投资组合策略中专家策略并未考虑有助于提高投资者收益的边信息的不足,选取在相同边信息状态下投资相同单只股票、不同边信息状态下可能投资不同单只股票的策略为专家意见,基于指数加权平均算法(EWA)提出了学习带边信息专家意见的在线投资组合策略(EWAES).然后,从理论上证明了对任何的股票价格序列该策略都能够追踪最优专家意见.最后,采用中美金融市场实际股票数据对EWAES策略进行了数值分析,结果说明了该策略的有效性.

新闻推荐系统中的边信息融合Transformer

推荐系统中对多模态的数据处理方式是业界长期关注的重点,基于各类数据的特点设计模型,可以有效利用信息,从而提升推荐效率。文章针对新闻推荐系统提出SIA-Transformer结构,在传统Transformer的基础上结合了新闻的边信息。通过多组内积的形式,将单词特征与边信息特征在多头注意力层中进行交叉,提高了边信息利用率的同时,也丰富了文本特征提取的语义,使得基于SIA-Transformer的新闻文本特征提取方法获取到更多信息,从而提高了推荐的效果。文章基于微软MSN开放的大型新闻数据集MIND进行了实验,验证了模型的效果。

边信息传播修正的半监督维数约减方法

现有基于边信息的半监督维数约减算法大都是直接将保留边信息和数据拓扑结构的目标函数相加,因此数据拓扑结构中的错误连接不会因已知的边信息而得到修正.提出通过边信息传播及修正机制将边信息融入到数据拓扑结构图中的方法,从而在保留边信息的同时保留更为真实的数据拓扑结构信息.实验结果表明本文所提出的算法较之其它算法,对数据降维后用于分类时可取得较高的准确率,且算法对创建的KNN图中的参数K最具鲁棒性.

DMDVC中基于可靠性评估的边信息融合算法

边信息质量是影响基于深度图的多视点分布式视频编码(DMDVC)系统压缩效率的关键因素之一。为了充分利用时域边信息、空域边信息及深度图来提升DMDVC系统的边信息质量,提出一种基于可靠性评估的融合算法。首先采用运动补偿时域内插(MCTI)算法生成时域边信息,然后采用基于深度图的视点绘制(DIBR)技术生成空域边信息。针对场景中物体快速运动会影响时域边信息质量以及利用DIBR技术生成空域边信息时会产生空洞等问题,有选择地对时域边信息的运动剧烈区域或空域边信息的空洞及边缘区域进行修正。实验结果表明,该算法可以有效地融合时域边信息和空域边信息,较参考文献[4]的融合算法最高可提升5.6 d B。

分布式视频编码中边信息的多策略优化

分布式视频编码器中边信息的重建质量直接影响整个编码器的率失真(Rate Distortion,RD)性能。为了提高分布式视频编码的边信息重建质量,从而优化其RD性能,在介绍最基本的边信息内插算法基础上,提出了3种策略对边信息帧进行重建优化:在利用传统单向运动估计得到运动矢量初始值后,首先利用交叠对称双向运动估计、自适应加权运动场滤波对运动场进行优化重建,然后通过加权交叠运动补偿减少边信息帧的方块效应。实验结果表明所提出的算法相对于其他边信息重建算法在不改变编码端的运算复杂度的情况下,明显提升了视频编码系统的RD性能。

利用边信息嵌入的CDMA水印信道性能研究

稳健性是数字水印的重要指标之一.为了改善水印稳健性,CDMA技术已被引入到数字水印中.但是,目前基于CDMA扩频技术的水印算法基本都是通过实验方式来确定嵌入强度以及相关参数.本文分析了把载体作为边信息情况下CDMA水印信道的性能.研究了PSNR值,嵌入强度参数β,正交码码长N以及用户数K之间的关系,给出了PSNR关于这三者的显式表达式.根据PSNR值,给出了水印嵌入强度参数β的估计算法,仿真实验结果表明估计的有效性.并指出CDMA水印信道中,用户数不影响PSNR值的大小,实验结果有力地支持了这个结论.通过分析CDMA水印信道的误码形成过程,给出了信道误码率表达式,并得出,在给定PSNR值的情况下,CDMA正交扩频码码长N的选择不影响信道误码率值.

Wyner-Ziv视频编码中边信息生成算法研究

在Wyner-Ziv视频编码系统中,针对生成边信息容易出现块效应和重影现象的问题,提出了一种基于原始图像相关性的重叠块双向运动补偿算法。在编码端计算原始图像相关性,并将相关性数据发送到解码端辅助运动估计,得到较精确的运动矢量,最后通过重叠块双向运动补偿生成边信息。实验结果表明,与现有的双向运动补偿内插算法相比,提出的算法生成边信息的平均PSNR可以提高1.5~3dB,且边信息的主观质量也有明显改善。

Wyner-Ziv视频编码中边信息估计算法改进

与传统视频编码方法相比,DVC(distributed video coding)在编码性能方面还存在着较大差距。边信息估计是其中的关键技术之一,在很大程度上决定着编码效率。为缩短性能差距,改善边信息估计效率,提出一种针对像素域Wyner-Ziv视频编码系统的改进算法,在解码端改善了关键帧之间的运动矢量获取以及采用重叠块运动补偿来生成边信息。通过对大量测试序列的实验,验证了改进算法的率失真性能得到改善。

DVC中基于亚像素MCI的边信息重建

为了提高边信息重建质量从而提升分布式视频编码的压缩性能,在引入一种基于整像素运动补偿内插(MCI)的边信息重建算法的基础上,提出基于1/2像素和基于1/4像素的亚像素MCI边信息重建算法。实验结果表明,2种算法能有效提高边信息质量,在不改变编码端复杂度的情况下,明显提升视频编码系统的率失真性能。

基于边信息估计的JPEG图像隐写方法

基于JPEG图像的隐写方法通常利用原始图像的边信息来提高隐写安全性.然而现有的JPEG图像隐写方法在使用边信息时需要提前获取未压缩的原始图像,当原始图像不可获得时,往往不能把边信息用于设计隐写方法.文中提出了一种在不具有未压缩的原始图像的情况下,通过估计图像的边信息来提高JPEG图像隐写安全性的方法.首先,使用卷积神经网络对JPEG载体图像进行恢复,得到估计的原始图像;其次,通过得到的估计图像计算取整误差;然后利用取整误差来控制嵌入过程中离散余弦变换(DCT)系数的修改方向;最后结合DCT系数的失真代价和STC编码来实现隐写嵌入.文中提出的边信息估计方法能够应用于现有的JPEG图像自适应隐写方法,如JC-UED和J-UNIWARD.实验结果表明,该方法能较好地恢复图像的边信息,并能显著提高现有JPEG图像自适应隐写方法的安全性.

一种有效的自适应边信息帧内插算法

分布式视频编码是一种新的编码结构,它主要是在解码端利用信源的统计特性获得有效的压缩。在分布式视频编码中,边信息质量对整个系统编码效率的提高起着至关重要的作用。在研究了现有边信息构造方法基础上,提出了一种有效的自适应边信息帧内插方法。利用相邻关键帧与当前帧的时间相关性,按一定的准则计算相应的帧间和块间的时间相关系数,然后根据时间相关性不同采用不同加权系数的运动补偿帧内插算法提高边信息的质量。实验结果表明在几乎不增加编码器负担的情况下重建边信息的质量平均提高了2.47dB。

基于混合运动模型的边信息生成算法

为提高不规则运动视频序列的边信息质量,提出基于混合运动模型的边信息生成算法。对曲线运动假设理论进行研究,分析二次函数和指数函数的理论原理,在此基础上设定阈值,将对称运动矢量和采用二次函数和指数函数的曲线运动估计相结合,建立采用混合运动模型的边信息生成算法的步骤和流程。利用3个视频序列进行实验测试仿真,实验结果表明,该算法特别适用于运动剧烈的视频序列,得到的边信息更准确,所需码率明显减少。

块分类的双向估计加权边信息生成算法

针对分布式视频编/解码中运动估计产生的预测重叠问题,提出了一种块分类的双向估计加权边信息生成算法。根据前后相邻关键帧对应块的相关性,将像素块分为保留块类和运动块类。对保留块类直接作保留处理;对运动块类中的像素块采用改进的双向运动补偿算法找到对应匹配块,并通过加权判决模块生成边信息。实验结果表明,在不增加编码端复杂度的情况下,算法有效提高了边信息质量。

基于多假设运动补偿去噪的迭代边信息改进算法

在分布式视频压缩系统中,边信息的质量对编码效率有至关重要的作用。利用已解码图像信息提高边信息质量是近年来研究的热点之一。根据边信息和已解码信息与原始信息之间的噪声关系,该文提出了一种基于多假设运动补偿去噪的迭代边信息改进算法。首先对原始边信息进行多假设运动补偿去噪,生成质量更好而不仅是相似的补偿图像,然后利用每个码平面的解码信息对边信息进行迭代改进。实验结果表明,该算法能减少码流,显著提高Wyner-Ziv(WZ)帧质量,从而有效的改善分布式视频压缩的率失真性能。

Wyner-Ziv视频编码中边信息估计改进算法

首先简要介绍了分布式编码基本原理和一种典型的分布式编码方案——Wyner-Ziv视频编码。然后在Wyner-Ziv视频编码中提出了一种改进边信息估计算法,该算法中运动估计采用加权MAD准则。实验仿真结果表明,采用该文算法得到的运动矢量场更为准确,同时在相同输出码率时PSNR比原始算法平均提高0.7dB。

基于可变块运动矢量的边信息生成算法

在分布式视频编码系统中，针对图像中细节丰富的区域易造成严重的块效应，提出了一种基于可变块运动矢量的边信息生成算法。根据前后相邻关键帧对应块的相关性，将像素块分为保留块和运动块。对保留块直接作保留处理，对运动块中的像素块继续进行分割并计算子块的初始运动矢量。再将全部块的运动矢量通过加权自适应运动补偿得到边信息。实验结果表明，对于运动较剧烈复杂的视频序列，该算法能够提高边信息生成质量，并且使得改进后的边信息PSNR值提高了0．98～1．33dB。

分布式视频编码中边信息的产生

阐述了分布式视频编码中边信息的产生原理,介绍了几种主要的边信息产生方法,提出了一种新的算法,即基于对称运动矢量和hash码字的运动补偿内插法。最后,对不同的边信息产生方法进行了计算机仿真,仿真结果表明,提出的方法可明显提高边信息的精度。

基于全搜索的煤矿井下视频序列边信息生成算法

针对煤矿井下视频分布式编码中图像照度低和清晰度低等特点,提出了基于全搜索的煤矿井下视频序列边信息生成算法。该算法对已解码的关键帧进行扩编,并对全搜索时每个参考帧对应像素块的均方误差函数值通过阈值进行分析和判断,保留低于阈值的运动矢量,提高边信息生成质量。理论分析和仿真结果表明,本文提出的算法可以实现煤矿井下视频序列的高质量边信息的生成,为将分布式编码广泛应用于煤矿井下视频监控和通信提供了基础。

用于带边信息人脸数据的半监督维数约减算法

提出了一种基于测地线距离的半监督维数约减算法,并将其用于带边信息的人脸数据的维数约减,此算法可以充分利用边信息和数据点之间的测地线距离,从而在保留边信息的同时保留更为真实的数据拓扑结构信息。在人脸数据库上的实验结果表明,本文所提出的算法对数据降维后用于分类时可取得比其他算法更高的准确率,且对创建的KNN图中的参数K最具鲁棒性。

DVC边信息估计中块匹配准则算法的研究

对在采用插值法生成边信息的过程中通常用到的块匹配算法进行了分析,指出了常用算法存在的问题即对于运动比较剧烈的视频序列或采用的搜索步长比较大的情况下,通常的匹配准则方法估计出来的运动矢量与实际的运动矢量之间存在较大的偏差,因此为了提高运动矢量的精度,采用一个平滑系数将运动矢量的代价值应用到加权SAD中作为新的块匹配的估计准则,实验结果表明,该方法能有效去除图像的方块效应并能提高边信息的质量。