表情的非对称搜索:有关局部特征及情绪性的探索

考察了表情的非对称搜索现象是否基于表情的整体特征 (群组特征 )。实验一中 1 6名被试 (男女各半 )在分别包含 1、6和 1 2幅表情照片的画面中搜索一个指定的靶子。画面有 4类 :A类的靶子是正性表情 ,干扰项是中性表情 ;B类的靶子是中性表情 ,干扰项是正性表情 ;C类的靶子是倒立正性表情 ,干扰项是倒立中性表情 ;D类的靶子是倒立中性表情 ,干扰项是倒立正性表情。结果显示 ,对正性表情的反应时快于对中性表情的反应时 (F(1 ,2 3) =2 2 1 1 9,P <0 0 0 0 ) ,且与正立或倒立无关并表现出“倒脸效应”。实验二中另 1 6名被试做了类似的搜索任务 ,但是将正性表情换为负性表情。结果显示 ,对负性表情的反应时较快 (F(1 ,2 3) =34 2 9,P <0 0 0 0 ) ,且与正立或倒立无关同样表现出“倒脸效应”。两个结果表明 ,对表情的搜索基于表情面孔的局部特征而非群组特征且受环境的影响。此外 ,还分析讨论了非对称现象是否具有“情绪性”特点 ,认为表情面孔的局部特征激活的情绪性反应可能是导致搜索非对称现象的一个主要原因。

非对称双十字形运动估计搜索算法研究与实现

视频序列运动矢量分布的中心偏移特性在运动估计中发挥重要的作用,但忽视了运动矢量分布的方向性。该文提出了非对称双十字形搜索(UDCS)算法,给出了在搜索的初始阶段使用小十字搜索模型对小的运动矢量搜索并在相继的搜索过程中使用具有方向性的十字形搜索模型对大运动矢量进行搜索的步聚。介绍了该算法的实现结构,并分析了该算法搜索性能。

一种改进的非对称可搜索加密方案

云服务器端在缓解用户本地存储压力的同时,也存在对数据进行窃听的隐患,用户往往选择把数据的密文形式上传到云服务器端。然而,经典的数据加解密算法均未提供搜索功能,影响用户的使用效率。为此,提出一种非对称可搜索加密方案。该方案针对任何人均可生成陷门、密文可随意篡改、密钥对由用户各自生成、对身份进行加密、S形同虚设等5个漏洞作改进。分析结果表明,该方案在延用原方案类似框架的基础上,解决了原方案中的上述5个漏洞,使通信双方的信息语义得到保障。

基于非对称的三步搜索算法的运动估计

针对运动估计过程中传统的三步搜索算法的时间复杂度高的问题,提出了基于非对称的三步搜索算法的运动估计研究.首先将每帧图像按16×16的大小划分宏块作为压缩基本单元;然后,以当前宏块的中心点为中心,用非对称三步搜索算法搜索最佳匹配块的中心点,得到运动矢量;最后,对运动矢量进行编码作为压缩存储数据.实验表明:此算法与传统的全搜索、三步搜索算法相比,图像恢复后的信噪比相当;搜索时间比全搜索平均节约了67%,比三步搜索算法平均节约了40%;搜索点数比全搜索平均减少了89%,比三步搜索算法平均减少了6.5%.

可搜索加密研究综述

为了有效解决数据隐私保护和安全搜索等问题,可搜索加密技术应时而生。可搜索加密是一种保护数据隐私的加密技术,允许在加密的状态下进行搜索和查询。可搜索加密的研究主要包括对称可搜索加密和非对称可搜索加密等,其基本原理包括对关键词进行编码和加密,设计相应的索引结构和搜索算法。可搜索加密技术在云计算、医疗健康、金融和物联网等领域具有广泛的应用潜力。研究者致力于提供效率更高、安全性更好、扩展性更强的可搜索加密方案。介绍了可搜索加密的相关研究历史以及2种可搜索加密技术,从安全性和关键词猜测攻击分析了可搜索加密技术的实用性,还指出了该领域存在的亟需解决的问题和今后的研究方向,在推进可搜索加密的进一步研究方面发挥了作用。

可搜索加密技术研究综述

从可搜索加密的两类基本问题出发,回顾了相关研究历史.介绍了可搜索加密的分类,包括其应用场景和应用模型,并探讨了相应的解决策略,从构造角度,将其分为对称可搜索加密和非对称可搜索加密.基于这种分类,围绕基本定义、典型构造和扩展研究,对可搜索加密相关工作进行了综述.最后,总结和展望了待解决的关键性问题和未来的研究方向.这些工作将对可搜索加密的进一步研究起到一定的促进作用.

基于块匹配的运动估计搜索算法研究与实现

为了满足运动矢量概率分布特性,提出了非对称双十字形搜索(UDCS)算法,给出了在搜索的初始阶段使用小十字搜索模型对小的运动矢量搜索并在相继的搜索过程中使用具有方向性的十字形搜索模型对大运动矢量进行搜索的步骤。介绍了该算法的实现结构,并分析了该算法搜索性能。

可搜索加密研究进展综述

随着云计算的迅速发展,为保护用户外包数据的安全和用户隐私,越来越多的企业和用户选择将数据加密后上传。因此,对云服务器上加密数据的有效搜索成为用户关注的重点。可搜索加密技术是允许用户对密文数据进行检索的密码原语,利用云服务器的强大计算资源进行关键词检索。根据使用密码体制的不同,介绍了可搜索加密的分类,将其分为对称可搜索加密和非对称可搜索加密。基于这种分类,首先介绍了典型方案,之后从可搜索加密的语句表达能力和安全性2方面进行介绍,并指出了该领域当前研究中急需解决的问题及未来研究方向。

基于边界约束的样品视频非对称运动估计方法

针对常规运动估计方法应用到样品视频编码时存在无效搜索点冗余搜索、有效搜索点遗漏的问题,提出基于边界约束的非对称运动估计方法。首先,在原有预定搜索范围的基础上,采用定点统计运动参量的方法对科学仪器的样品视频运动性能进行测试统计,根据统计结果,对视频运动范围设定边界,减少运动搜索点数;然后提出了基于边界约束的非对称搜索模型,依据样品视频的运动特征,优化搜索算法。来自电子探针和电子显微镜的不同样品视频编码实验表明,与多方向搜索算法(MDS)比较,所提方法的运动估计时间缩短了约33%,编码性能保持甚至超过了多方向搜索算法。

一种利用预测运动矢量改进的H.264快速运动估计算法

针对H.264标准推荐使用的快速运动估计算法——非对称十字型多层次六边形格点搜索(Unsymmetrical cross multi-hexagon grid search,UMHexagonS)算法搜索速度慢的问题,提出了一种改进算法。在起始搜索点的预测环节,建立预测矢量集,并根据预测矢量集的长度信息决定后续的搜索策略;在全局搜索环节,利用预测运动矢量之间的相关性适当跳过某些搜索步骤,并更换一些搜索模板;并且,根据整数变换和量化的特性检测全零系数块,提前终止运动估计过程。实验结果表明,在量化步长为28时,本文算法比UMHexagonS算法平均减少了34.80%的运动估计时间,同时编码性能基本不变。该算法在不同量化步长的条件下能够适应不同运动强度的视频序列,是一种适合H.264的速度快且性能好的快速运动估计算法。

UMHS运动估计算法的优化研究

运动估计技术是H.264的关键技术,其消耗整个编码时间80%左右。提出了一种更加合理的模板策略,该策略可以更快地接近最优运动矢量;引入了运动类型判断机制以避免不必要的搜索。在UMHS算法上应用了这两种策略,保持了原有图像质量的同时有效地节省了运动估计时间。实验结果显示,优化后的算法与原UMHS算法和EPZS算法相比,在重建图像质量和码率接近的情况下,运动估计时间分别节省了约30%和15%,特别是当视频内容比较剧烈时分别节省了约40%和25%。

NEW LIMITED MEMORY SYMMETRIC RANK ONE ALGORITHM FOR LARGE-SCALE UNCONSTRAINED OPTIMIZATION

A new limited memory symmetric rank one algorithm is proposed. It combines a modified self-scaled symmetric rank one （SSR1） update with the limited memory and nonmonotone line search technique. In this algorithm, the descent search direction is generated by inverse limited memory SSR1 update, thus simplifying the computation. Numerical comparison of the algorithm and the famous limited memory BFGS algorithm is given. Comparison results indicate that the new algorithm can process a kind of large-scale unconstrained optimization problems.

H.264运动估计算法研究

在H.264视频编码算法中,运动估计的运算精度和效率会直接影响输出码流的质量和流量。为提高H.264运动估计算法精度和效率,利用磁力跟踪器获取摄像头运动矢量,并与非对称十字六边形搜索算法获取的运动矢量进行合成。实验结果表明,改进算法在保持运动估计性能的同时,可提高场景发生改变时运动估计的精度。

使用动态模型的UMHexagonS算法优化

H.264取得了很好的编码效率,但是也具有很高的计算复杂度。对H.264中的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法(UMHexagonS)进行了优化,分别对提前终止阈值、搜索窗口大小以及搜索模式提出了3种动态模型,提高了算法的自适应性。对六种不同运动程度的视频序列进行了测试,实验结果表明,优化后的算法相对于原来的UMHexagonS算法平均减少了21.67%的编码时间以及47.49%的运动估计时间,同时只有0.02的峰值信噪比下降以及1.69%的比特率增加。

H.264视频压缩快速运动估计算法UMHexagons改进

为了提升H.264编码器中运动估计UMHexagonS(unsymmetrical cross hexagon grid search)算法的效率,在深入研究算法的基础上对其做了改进。引入了一种新的早期结束搜索阈值,根据初始预测向量偏置性对粗搜索阶段的混合模板进行了区域划分和改进,针对不同大小的宏块应用不同的搜索模板,以上优化降低了运动估计算法的复杂度,极大的节省了运动估计时间。通过不同运动类型的视频序列测试实验表明,改进的算法与原算法相比,运动估计时间平均节省了17.93%,同时保持相近的码率和图像质量,总体提高了编码器的性能。

基于H.264的快速运动估计算法

H.264视频编码采用UMHexagonS运动估计算法,在此基础上提出了一种新的快速搜索算法。该算法在预测起始点处又增加了一个自适应的阈值判断,来判断是否可以立即停止搜索。对于不同的块类型,采用不同的搜索模板,保证搜索精度与速度的一致性。实验结果表明:改进算法与原算法相比,搜索时间减少了7%～43%,而码率和信噪比几乎不变。

采用块匹配的多视点视频编码算法的改进

利用相邻已编码宏块的模式对当前编码宏块的模式选择进行优化,减少部分细化小块的分割及搜索.然后结合传统单视点视频编码中的简化非对称十字型多层次六边形格点搜索,对运动估计搜索算法进行改进.实验表明:在保证其重建视频质量及码率开销的前提下,两种改进算法使不同特性的视频序列的编码时间平均减少78%.

一种基于自适应模板的运动估计算法

在对H.264参考模型JM10.2中采用的非对称十字多重六边形网格搜索(UMHexagonS)运动估计算法进行详尽分析的基础上,提出了针对非对称动态十字搜索、5×5模板搜索和非均匀多层次六边形格点搜索模式三方面的改进措施来优化算法。该自适应模板运动估计算法可显著减少运动估计所需搜索点数,实验表明,本文算法可在图像质量和码率基本不变的前提下平均可节省30%运动估计时间。

初探视觉搜索和网页设计的关系

本文从视觉搜索的平行、系列搜索观,以及视觉搜索的眼动和非对称现象几个方面与网页的设计的关系作初步探讨,并得出相应的设计原则。