一种有效的视频镜头检索方法研究

镜头检索是基于内容的视频检索的重要内容。本文首先尝试将组合相似性用于镜头检索。与现有方法相比,本文提出的方法强调把镜头看作一个整体,全面客观地度量两个镜头的相似度。把两个镜头的相似度度量建立在组合相似性上:镜头看成由帧序列作为样本的组合,通过核方法,在高维空间假设特征向量表示的帧序列服从高斯分布,利用概率距离公式计算出两分布之间的距离,以此作为两个镜头的相似度。考虑到检索速度问题,给出了Chernoff距离和KL散度两种概率距离的改进算法。实验对比结果证实了本文所提方法在镜头检索中的优异表现。

Space-time spreading and space-time coding for correlated frequency-selective channel in the presence of interference

The space-time spreading （SIS）, superimposed training sequences and space-time coding （STC） are adopted to obtain a closed-form of average error probability upper bound and maximum likelihood esti- mation expression for multiple input and multiple output （MIMO） correlated frequency-selective channel in the presence of interference （colored interference）. Moreover, the correlation at both ends of the wire- less link that can be incorporated equivalently into correlation at the transmit end is derived. Finally, the mean square error （MSE） of the maximum likelihood estimate is also derived.

基于单粒子的量子投票方案

提出了一个量子投票方案。投票者利用局域幺正操作进行投票,计票员可根据测量的结果计算出投票的结果。通过对方案的正确性和秘密性进行分析,表明该方案是安全的。而且,与采用N维量子纠缠态的量子投票方案相比,该方案只涉及二维量子态,测量较为简单,这在现有的技术条件下是更易于实现的。

基于Chernoff上界的多类问题特征选择优化迭代算法

本文提出正态分布条件下面向不同分布的多类问题基于Chernoff上界的特征选择优化迭代算法。该算法由两重迭代组成:首先在设定的原始空间和特征空间Chernoff参数s条件下,通过解矩阵方程的迭代算法求得变换矩阵的最优解;然后,在变换矩阵确定的特征空间中搜索最佳的参数s使错误概率上界最小;最后采用折半法修正设定的Chernoff参数s及其迭代步长。通过分析和实例可见基于Chernoff上界特征选择是面向不同分布的多类问题的最佳特征选择方法。

一种改进的分布式数据Chernoff融合方法

提出了在实际分布式数据融合问题中可用于未知相关性概率密度函数的广义融合算法。在由于信号存在统计相关性引起谣言传播问题的分布式传感环境中,该算法能进行任何数量的概率密度函数的数据融合。分布式传感系统间的互操作要求限定了系统无法对输入进行预处理以确保统计的独立,而协方差交叉算法和快速协方差交叉算法只适合处理高斯信号等独立的输入信号。在未知相关性概率密度函数的情况下,通过使融合概率密度函数的Chernoff信息最小化,可达到任意数量非高斯输入的融合目的。仿真结果表明,该算法融合效果较好。

多维度战略数据的Chernoff脸谱图表示方法与实证研究

针对实际需要,提出一种将经过适度简化的Chernoff脸谱图应用于多维度战略数据分析的方法,在脸谱图的指标变量分配方面提出基于熵权的最重要指标分配法。以此Chernoff脸谱图为可视化工具,对珠江三角洲地区惠州、中山、江门三个地级市2008年度的主要经济战略指标数据进行实证对比分析,验证该方法的有效性与实用性。