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基于EMD的融合特征快速多示例人脸识别算法

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四川大学学报（工程科学版） 2012年第2期44卷 99-104页

作者：邓剑勋熊忠阳曾代敏重庆大学计算机学院重庆400044 重庆大学数理学院重庆400044

在基于五官模版技术的人脸识别中,因光照、角度及缺少整体性考虑等情况,易产生异常示例,影响了算法精度。而适合多示例检索的EMD距离寻优路径较长,导致在人脸识别中应用受限。为此提出一种基于EMD距离的快速融合特征多示例人脸识别算法(... 详细信息

在基于五官模版技术的人脸识别中,因光照、角度及缺少整体性考虑等情况,易产生异常示例,影响了算法精度。而适合多示例检索的EMD距离寻优路径较长,导致在人脸识别中应用受限。为此提出一种基于EMD距离的快速融合特征多示例人脸识别算法(IIFEMD-MIL)。针对异常点的问题,通过引入结合整体特征的融合多示例技术以及距离阀值,从而减少异常示例的产生并对超过阈值的示例予以平滑处理;针对寻优路径长的问题,将人脸五官之三结合整体示例为模版构建四示例的一一匹配,并进一步提出了融合快速EMD-MIL框架,缩短了寻优遍历路径。在ORL和MIT图像集上进行的比对实验表明,该算法执行效率和分类准确性优于其他同类算法。

关键词：多示例学习(MIL) 人脸识别推土机距离(EMD) 距离阈值融合特征

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含正负项目的基于位串频繁项集挖掘算法研究

控制与决策 2010年第1期25卷 37-42页

作者：张玉芳熊忠阳王灿刘春泳重庆大学计算机学院重庆400030 重庆大学电气工程博士后流动站重庆400030 华为技术有限公司成都研究所成都610040

对频繁模式树中的每个节点引入一个位串存储前缀路径,提出了包含正负项目的频繁模式树的构造方法,它不需要反复遍历节点就可获得包含正负项目的频繁项集.与直接使用FP-growth算法相比,无需对原始数据库进行负项目的扩展,也不用再构造并... 详细信息

对频繁模式树中的每个节点引入一个位串存储前缀路径,提出了包含正负项目的频繁模式树的构造方法,它不需要反复遍历节点就可获得包含正负项目的频繁项集.与直接使用FP-growth算法相比,无需对原始数据库进行负项目的扩展,也不用再构造并销毁额外的数据结构,只需在原始的频繁模式树上修改,因而在时空开销上都具有一定的优势.实验表明,所提出的算法比现有的同类挖掘算法和直接FP-growth算法具有更好的效率.

关键词：负项目关联规则频繁模式树频繁项集

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动态反馈的异构集群负载均衡算法的实现

重庆大学学报（自然科学版） 2010年第2期33卷 73-78页

作者：陈伟张玉芳熊忠阳重庆大学计算机学院重庆400044

虚拟服务技术(LVS)的集群负载调度系统中的加权调度算法权值是静态的,没有动态调整机制,不能依据真实服务器处理能力进行动态的任务分配;给出了一种通过量化调度器和真实服务器的实时反馈负载信息指标,采用服务器负载率和分配权值为计... 详细信息

虚拟服务技术(LVS)的集群负载调度系统中的加权调度算法权值是静态的,没有动态调整机制,不能依据真实服务器处理能力进行动态的任务分配;给出了一种通过量化调度器和真实服务器的实时反馈负载信息指标,采用服务器负载率和分配权值为计算指标,引入临界回归因子,利用动态反馈临界加速回归的算法思想,实现基于动态反馈机制的动态反馈临界加速回归分配算法。该算法能根据负载均衡调度器和业务处理服务器的实时反馈信息,及时进行负载调度,实现负载动态平衡,进一步提高服务器的利用效率和集群系统的吞吐率,并在LVS的负载平衡调度集群系统中进行了应用性的实验验证。测试结果表明,该算法可实时反馈负载信息,动态进行负载调度,整体上较好的实现了负载动态平衡,提高了服务器的利用效率和集群系统的吞吐率。

关键词： LVS虚拟服务技术异构动态均衡回归反馈

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基于谱聚类矩阵的改进DNALA算法

吉林大学学报（工学版） 2018年第3期48卷 903-908页

作者：邓剑勋熊忠阳邓欣重庆大学计算机学院重庆400044 重庆电子工程职业学院软件学院重庆401331 重庆邮电大学计算机学院重庆400065

针对传统DNALA算法运行效率低、最终数据挖掘结果精度不理想等问题,提出了一种基于谱聚类矩阵的改进DNALA(DNALA-I)算法,提高了时间效率以及结果精度。该算法通过频谱聚类方法中的计算距离矩阵方法对传统DNALA算法中通过多序列比计算距... 详细信息

针对传统DNALA算法运行效率低、最终数据挖掘结果精度不理想等问题,提出了一种基于谱聚类矩阵的改进DNALA(DNALA-I)算法,提高了时间效率以及结果精度。该算法通过频谱聚类方法中的计算距离矩阵方法对传统DNALA算法中通过多序列比计算距离矩阵的方法进行改进,在不降低数据挖掘精度的前提下能够有效减少对齐序列所花费的时间,提高算法的运行效率。仿真实验结果表明:本文算法相较传统的DNALA算法不仅提高了时间效率,并且保证了实验结果的计算精度。

关键词：计算机应用隐私保护数据挖掘 DNALA算法频谱聚类矩阵

基于OSEK/VDX操作系统的任务管理机制设计

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计算机工程 2006年第12期32卷 82-84页

作者：陈卓熊忠阳李银国重庆大学计算机学院重庆400044 重庆邮电学院自动化学院

在汽车电子仿真控制平台开发领域,通常需要遵循OSEK/VDX规范集,而该规范集的核心之一便是OSEK/VDX操作系统规范。要设计一个符合该规范的微实时操作系统,任务管理机制是保证其实时性的重要方面。该文提出一种符合OSEK/VDX操作系统规范... 详细信息

在汽车电子仿真控制平台开发领域,通常需要遵循OSEK/VDX规范集,而该规范集的核心之一便是OSEK/VDX操作系统规范。要设计一个符合该规范的微实时操作系统,任务管理机制是保证其实时性的重要方面。该文提出一种符合OSEK/VDX操作系统规范的任务管理机制,以满足OSEK/VDX操作系统的需要。

关键词： OSEK/VDX 实时操作系统嵌入式系统

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融合智能检测的DNA序列预处理新方法

重庆大学学报（自然科学版） 2011年第6期34卷 132-136页

作者：刘君熊忠阳王银辉重庆大学计算机学院重庆400044 重庆广播电视大学理工学院重庆400052

提出一种融合智能检测的DNA序列预处理新方法。该方法不需要预先给出载体序列、剪接位点和克隆适配片段等信息,通过统计分析、随机搜索和构建图操作等方法自动发现并定位垃圾信息。以Zebrafish DNA序列为样本进行的预处理实验结果证明... 详细信息

提出一种融合智能检测的DNA序列预处理新方法。该方法不需要预先给出载体序列、剪接位点和克隆适配片段等信息,通过统计分析、随机搜索和构建图操作等方法自动发现并定位垃圾信息。以Zebrafish DNA序列为样本进行的预处理实验结果证明该方法能够显著提高DNA序列预处理的效率和准确性,在处理超长序列时更稳定、错误率更低。

关键词： DNA序列预处理智能检测载体污染清除

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信息系统权限管理新方法及实现

重庆大学学报（自然科学版） 2003年第11期26卷 91-94页

作者：祖峰熊忠阳冯永重庆大学计算机科学与技术学院重庆400044

提出了一种新的以基于角色的权限管理方法为主的信息系统权限管理方法(DERBAC),解决了现有权限管理方法存在适用情况限制的问题,使之比基于角色管理的模型具有更高的灵活性,弥补了基于角色管理的模型在系统规模较小时显得比较繁琐的不足... 详细信息

提出了一种新的以基于角色的权限管理方法为主的信息系统权限管理方法(DERBAC),解决了现有权限管理方法存在适用情况限制的问题,使之比基于角色管理的模型具有更高的灵活性,弥补了基于角色管理的模型在系统规模较小时显得比较繁琐的不足,也克服了自主访问控制方法给系统规模扩大造成的不便。当信息系统规模发生变化时,能很好地提供有效的应用级权限管理。同时,还详细讨论了如何利用关系数据库来实现的方法。

关键词：信息系统基于角色访问控制自主访问控制权限管理

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采用自适应先验表观模型的目标跟踪方法

四川大学学报（工程科学版） 2013年第5期45卷 69-75页

作者：孙建中熊忠阳张玉芳重庆大学计算机学院重庆400030 商丘师范学院河南商丘476000

为有效解决可变目标在跟踪过程中的"漂移"问题,提出一种基于自适应先验表观模型的目标跟踪方法。该方法首先在一致架构内融合HDP-EVO演化聚类模型和在线Boosting学习。以Dirichlet过程为先验分布,对总体表观示例进行聚类分析,获得随时... 详细信息

为有效解决可变目标在跟踪过程中的"漂移"问题,提出一种基于自适应先验表观模型的目标跟踪方法。该方法首先在一致架构内融合HDP-EVO演化聚类模型和在线Boosting学习。以Dirichlet过程为先验分布,对总体表观示例进行聚类分析,获得随时间自适应演化的表观类先验知识,进而利用共享的表观类混合比例的权重平滑约束各时刻的表观模型。改进Gibbs抽样过程,使之能融入目标示例的分类误差,并交替迭代地从数据中自主学习聚类和表观分类器。最后,根据表观模型中各表观类的权重系数组合它们的分类评分去定位目标位置。仿真实验表明新方法学习的表观模型能较鲁棒地自适应于目标的表观变化,提高了跟踪精度。

关键词：表观模型自适应先验层次Dirichlet过程聚类分析分类器

基于时间Dirichlet过程混合模型的在线目标跟踪

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系统仿真学报 2013年第6期25卷 1155-1160页

作者：孙建中熊忠阳张玉芳重庆大学计算机学院重庆400030 商丘师范学院商丘476000

针对目标跟踪过程中,可变目标表观的特征数据会发生"分布漂移"的问题,提出一种基于非参贝叶斯多模表观模型的目标跟踪方法。首先,以时间Dirichlet过程为先验分布,把先前估计的目标样本划分为不同的聚集,使得每个聚集表示一类表观,同时,... 详细信息

针对目标跟踪过程中,可变目标表观的特征数据会发生"分布漂移"的问题,提出一种基于非参贝叶斯多模表观模型的目标跟踪方法。首先,以时间Dirichlet过程为先验分布,把先前估计的目标样本划分为不同的聚集,使得每个聚集表示一类表观,同时,每个表观类被建模为判别式分类器;然后,基于贝叶斯后验推断,权衡先前表观模型的分类误差和拆分聚集的代价,从数据中自主学习表观模型;最后,基于Noisy-OR模型,以贪心(Greedy)策略协同各表观分类器判别出目标。仿真结果表明该方法能较好的跟踪可变目标表观,改善了目标跟踪性能。

关键词：目标跟踪在线多示例Boosting算法时间Dirichlet过程混合模型非参贝叶斯模型