幂律变换和IGLC算法的显著性目标检测方法

针对显著性检测方法生成显著图存在对比度低、目标区域细节不明显、检测区域不准、背景抑制效果不足的问题,提出幂律变换和IGLC算法的显著性目标检测方法。利用幂律变换函数优化IG算法,彻底抑制显著图的背景区域。经二值化处理的显著图在原图像分割,得到感兴趣目标分割图;LC算法优化感兴趣目标分割图,得到细节佳的显著图;利用自适应烟花算法增强显著目标区域的对比度,生成最终的显著图。对标准测试数据集MSRA10K和PASCAL-S数据集中的图像进行显著性目标检测实验,且与目前较流行的6种显著性目标检测方法进行主观和客观的对比分析,分析结果均优于对比方法。该算法得到的显著图既具有对比度和细节增强的效果,又具有背景抑制效果更好的优点。

字符串相似度度量中LCS和GST算法比较

就字符串相似度度量算法的LCS和GST在概念、实现、效率方面进行比较分析,简要探讨了两种算法的应用领域。

LCS算法与编辑距离算法的研究

随着计算机网络技术的发展,检索成为互联网中一项重要的技术。字符串搜索系统允许用户提供一段字符串作为查询条件,系统将查询条件中提取的字符串与数据库中所有的数据逐一进行比较,计算它们之间的相似度,并根据相似度值的高低排序,返回相似度值最高的字符串。根据字符串相似度度量算法的最长公共子串LCS算法和编辑距离算法的基本原理,将两种算法进行实现,并在特定的简谱字符比较应用中进行实例分析,评价两种算法的应用特点。

基于GPU的LCS算法加速机制研究与实现

协议特征识别技术中用到了一种重要的LCS算法,它是一种字符串比对算法,提取出字符串中的最长连续公共子串。然而,通过理论分析和实验表明:这个查找过程是一个时间复杂度较高的运算过程,如果输入的数据分组比较大,那么运行的时间将会非常长,为此不得不控制输入数据分组的大小和数量,这严重限制了所采用样本集的大小。提出了基于GPU对LCS运算实现加速的方法。在此基础上搭建和配置了CUDA平台,在此平台下研究并实现了LCS算法的并行性。通过对LCS算法在CUDA下并行性的研究,有效地加快了LCS算法的运行速度。实验结果表明,GPU下LCS算法的运行效率比CPU有了显著的提高。

基于LCS算法的EDL可视化比对工具研究

本文设计并开发了针对EDL文件特点的按行比对工具,以LCS最大公共子串比对算法执行EDL文件比对功能;同时使用Qt Creator进行比对结果可视化开发的设计方案,实现了EDL文件读取、异动比对、比对结果可视化及文本输出功能,为后期环节剪辑、特效、调色各部门间变动素材整理提供了一种解决方案,可提高数字电影后期制作流程中各部门协同工作的效率.

分区域收敛的快速码书训练算法

该文提出分区域收敛的快速码书训练算法LC,它与LBC算法相比,结构简单、速度快,用典型的测试图像Lena和Barbara做实验,表明LC算法峰值信噪比只比LBG算法少2％左右,但运行速度东LBG的4.61-13.6倍。在比特率为0.375 bpp条件下,LC算法与LBG算法的重建图像质量无明显差别。

OFDM系统的比特分配次优化算法性能分析

针对OFDM系统中的几种比特分配的次优化算法进行仿真分析,尤其对具有代表性的Chow算法、LC算法进行了性能的分析、比较以便能够了解这几种算法在传输功率、复杂度等性能上的差异。在此基础上,将得出在不同的要求下选用不同的比特分配次优化算法的选择方案。

基于修正饱和度特征的过曝光区域检测算法

本文提出了利用颜色特征、亮颜特征和边界邻域特征并加入了新提出的修正饱和度特征的过曝光检测算法。首先使用LC检测算法标记已转入CIE-Lab彩色空间的图像,将过曝光区域都标记好的图像作为训练图像,提取出融合了上述四种特征的特征向量组用于分类。再使用L2正则化逻辑非线性回归算法得到分类器模型参数。然后用该模型实现对输入图像过曝光区域的识别与标记。

改进的LCS方法在测试脚本序列比对中的应用

在自动化测试中,需要对录制和回放过程中的请求序列进行解析和比对,帮助用户进行脚本的修正和完善。为了实现请求序列的比对,采用最长公共子序列(LCS)算法对录制和回放的序列进行比较,其核心思想是把序列对比转化成图论问题,通过二维矩阵寻路来找到最优的匹配方式。文中对算法的原理和实现做了详细描述,并对算法的性能进行测试和分析,最后将算法应用到软件脚本修改器中,验证算法在自动化测试实际应用中的效果。结果表明,LCS算法可以高效地对序列进行解析和比对,提高了自动化测试的效率。

基于图像信息融合的焊缝无损探伤研究

射线检测可以检测管道焊接过程中出现的裂纹、夹渣等焊接缺陷,但是存在劳动强度大、效率低等不足。本文提出基于图像信息分层融合的管道焊缝无损探伤的检测方法,能够有效地解决射线检测中的不足,并较之前的算法有了快速性上的改进。论文采用基于LC的显著性特征区域提取方法获得底层信息的粗略显著图,结合小波分割算法得到中层次信息的粗略显著图。再进行归一化处理,最后利用信息融合算法完成特征区域的融合,获得最终的显著图,为后续焊缝缺陷的快速高效识别提供基础。仿真结果表明:利用图像底层信息显著性的LC方法,可以比FT方法或AC方法的检测速度高10倍以上,具有对缺陷区域检测的快速性,进而提高整体检测的速度。

基于转弯点聚类的航空器飞行轨迹分析

为满足进场航线设计适应实际运行需求,在分析实际运行航迹数据特征基础上,提出了通过转弯点聚类策略分析航空器飞行轨迹的方法.并设计基于转弯点最长公共子序列的航迹聚类模型,同时给出了改进的平均轨迹构建算法,实现了盛行交通流的识别.将该方法应用于上海浦东机场进港航班雷达轨迹分析,仿真结果表明,提出的方法可以有效地从庞杂的雷达轨迹信息中识别盛行交通流.

基于应用层负载均衡策略的分析与研究

介绍了Round Robin(RR),Weighted Round Robin(WRR),Least Connection(LC)和Weighted Least Connection(WLC)四种负载均衡算法,对这四种算法进行性能仿真。根据模拟得到的相关数据绘制各个算法的负载均衡度性能曲线,并对每个算法进行了性能分析。在此基础上设置三种不同的模拟模型,对四种算法进行更深入的测试和性能比较。

基于图神经网络和通用漏洞分析框架的C类语言漏洞检测方法

现有的自动化漏洞挖掘工具大多泛化能力较差,具有高误报率与漏报率。文章提出一种针对C类语言的多分类漏洞静态检测模型CSVDM。CSVDM运用代码相似性比对模块与通用漏洞分析框架模块从源码层面进行漏洞挖掘,代码相似性比对模块运用最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS)算法与图神经网络对待检测源码与漏洞模板实施代码克隆与同源性检测,根据预设阈值生成漏洞相似度列表。通用漏洞分析框架模块对待检测源码进行上下文依赖的数据流与控制流分析,弥补了代码相似性比对模块在检测不是由代码克隆引起的漏洞时高假阴性的缺陷,生成漏洞分析列表。CSVDM综合漏洞相似度列表与漏洞分析列表,生成最终的漏洞检测报告。实验结果表明,CSVDM相较于Checkmarx等漏洞挖掘工具在评价指标方面有较大幅度提升。

基于网格纵横局部二值模式的三维人脸识别

提出一种基于网格纵横局部二值模式的三维人脸识别方法。为了充分体现人脸表面的细节差异,有效表示出由表情引起的局部形状变化,本文首先在人脸网格表面的半刚性区域内检测关键点集,并且由关键点确定中心面片,由中心面片及其周围有序环确定关键点邻域;其次将网格上中心面片及其周围有序环看成一个整体,从纵向(相邻环上对应面片之间)和横向(同一环上相邻标号面片之间)分别提取网格纵向局部二值模式描述符和网格横向局部二值模式描述符;然后对这两者进行特征融合得到网格纵横局部二值模式描述符;最后利用LC-KSVD2字典学习算法在Bosphorus数据库和FRGC v2.0数据库上完成识别实验。在Bosphorus数据库上各表情的平均Rank-1识别率为97.6%,在FRGC v2.0数据库上的Rank-1识别率为97.9%,该实验结果充分表明本文所提算法具有较高的识别精度,并且对表情变化具有一定的鲁棒性。

基于最长公共子序列的微博谣言溯源研究

手机等移动设备的普及,使得微博等社交网络成为信息发布和共享的重要渠道。但同时,大量的反动、虚假、色情信息充斥着整个网络,谣言的恶劣影响日益突出,一些谣言的出现已经严重影响了人们对网络信息的获取和正常使用。如何对网络中的各类谣言进行检测,挖掘出谣言的源头及传播方式成为当前公安网信部门亟需解决的问题。本文以微博谣言为例,根据现有的LCS最长公共子序列算法在构造序列表格时做了相应的改进,并根据改进的LCS算法比对分析微博谣言。初步实验表明,改进后的算法可以更高效地对微博谣言进行比对溯源,从而帮助公安机关发现微博谣言源头。

智能阅读器——迅搜

随着大数据时代的到来,信息过载的问题越来越严重,传统的电子阅读器不能帮助用户解决难以从文本中快速找出自己需要的信息的问题。针对这种现象,开发一款智能交互电子阅读器,用户可以语音或文本输入自己的问题,阅读器会快速为用户找出答案,其中主要研究内容包括语音识别和语音生成的实现,基于LCS(Longest Common Subsequence)算法与LSTM(Long Short-Term Memory)算法的精准答案搜索功能,最后将算法集成到树莓派中,构建一款智能交互电子阅读器。

代码对比与动态规划

程序员几乎每天都在借助代码比较的工具来完成代码对比工作,粗浅地介绍了代码对比中的LCS问题以及通过动态规划来计算LCS。

针对SSL/TLS协议的模糊测试框架实现

随着网络攻击的多元化、复杂化、智能化,网络安全面临的挑战日益严峻。本文使用LCS(最长公共子序列)算法对网络通信协议数据格式进行识别,针对网络上应用较为广泛的SSL/TLS通信协议,在模式测试平台PEACH框架的基础上进行了改进。

基于文本智能解析变换器的值守机器人控制方法

利用智能机器人开展配电站无人化值守作业需要对云平台系统下发的传统的运维作业操作票进行翻译,将文档内容转换为机器人提前约定的可识别的操作指令。针对这一问题,设计将运维文本转换为机器语言的变换器。变换器对语料进行分词预处理,基于doc2vec进行词句向量化,并结合K-means++算法进行语料聚类,将聚类的结果通过LCS(Longest Common Subsequence)算法以及seq2seq模型处理,最后基于历史语料库构建得到操作规则库及翻译模型。以江苏省某市的操作票运维文本进行实验,结论表明变换器对文本聚类的结果满足实际情况且通过LCS算法可以得到一个通用的匹配规则,使用变换器构建的翻译框架可以将作业指令准确变换为机器人可以识别的语言,进而控制机器人完成配电运维任务。