一种单宿主用户异构无线网络选择算法

异构无线网络的资源管理是异构无线网络的关键技术之一.针对异构无线网络环境下的单宿主用户,提出了一种单宿主的网络选择算法.该算法在用户端利用层次分析法(AHP)确定网络属性的权重,然后利用逼近理想解法(TOPSIS)选择最优网络.仿真结果表明,该算法可有效降低系统阻塞率.同时能够更好保证高优先级用户的接入质量.

区域损失函数的孪生网络目标跟踪

针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神经网络提取深度特征,构成初始深度特征空间。通过区域损失函数构建特征和尺度选择网络,根据反向传播的梯度大小进行特征选择。对筛选后的特征进行拼接,融入到孪生网络中匹配跟踪。在OTB-2013、OTB-2015、VOT2016、TempleColor数据集上与其他算法对比。实验结果表明,该算法在快速运动、低分辨率等场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。

一种基于异构系统的实时调度算法研究

高效调度是异构系统中实现高性能计算的关键.调度问题已经被证明是NP完全问题,由于其关键性,调度问题已经被国内外研究机构广泛研究,并提出了多种算法.尽管在一些文献中提出了异构多处理器的调度算法,但是这些算法的调度成本较高,并且在较低的调度成本下无法提供高质量的调度.本文提出一种最小评分优先算法(HMSF),该算法是一种适用于异构系统的高性能、快速调度算法,通过和传统的HEFT算法和DLS算法进行试验对比发现,HMSF算法可以使调度长度更短.

一种抗几何攻击的数字水印算法

根据人类视觉系统的频率掩蔽特性,提出了一种抗几何攻击的水印自适应嵌入方案。首先对宿主图像进行归一化并确定感兴趣区,然后对感兴趣区实施Contourlet变换,选取Contourlet域的低频子带进行分块。由于每个块的特性不尽相同,所以对所有的块进行分类,不同类的块选择不同的量化步长,置乱后的水印信息自适应地嵌入到每个分块奇异值分解后的最大的奇异值上。实验结果表明,该方法含水印图像不可见性好,且该方法对几何攻击及常规图像攻击都具有较强的鲁棒性。

基于WebRTC技术的多媒体教学模式创新研究

随着移动互联网和智能终端的快速发展,利用WebRTC的实时通信技术和HTML5免安装插件的特点,提出了一种基于学生智能移动终端的新型多媒体实时在线的分布式移动流媒体教学模式,实现教学的移动化、教学内容的开放化、共享课程及名师资源的最大化利用,同时解决现有高校多媒体教室维护所消耗的大量人力、物力及财力等问题。