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基于字典矩阵更新与最优相似度搜索的图像重构算法

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微电子学与计算机 2017年第2期34卷 109-114,118页

作者：徐俊北京交通大学北京100044 万达信息股份有限公司上海201112

提出了基于字典矩阵更新与最优相似度搜索的图像重构算法.通过分析图像信号的稀疏表示,确定出目标信号与字典矩阵及系数向量的关系,并定义相似度搜索机制,以生成图像信息的字典矩阵;通过估算相似度的线性组合最大值,在字典矩阵选取最优... 详细信息

提出了基于字典矩阵更新与最优相似度搜索的图像重构算法.通过分析图像信号的稀疏表示,确定出目标信号与字典矩阵及系数向量的关系,并定义相似度搜索机制,以生成图像信息的字典矩阵;通过估算相似度的线性组合最大值,在字典矩阵选取最优原子,从而确定其最优系数向量;基于最优系数向量,计算纹理相似度,更新字典矩阵中的每一个原子,生成新的字典矩阵;最后,对新的字典矩阵中的元素进行稀疏线性组合,对重构像素块进行拟合,通过最大化相似度值,获得目标块的重构,完成图像复原.实验结果显示:在对大面积损坏图像重构时,此算法具有更好的重构质量,其输出图像的结构相似度更高,有效消除了模糊效应及纹理不连续效应,且拥有较高的重构效率.

关键词：图像重构字典矩阵系数向量稀疏表示相似度搜索

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Web页面相似度搜索问题研究

Web页面相似度搜索问题研究

作者：靳黛露太原理工大学

学位级别：硕士

随着Web技术的普及与快速发展,人们可以通过浏览器方便地获取各种信息。但同时Web数据的急速增长也使用户常常面对大量信息而无从着手,这就需要一个有效的Web页面相似度搜索方法来从Web中获取有用的信息。Web页面相似度搜索要解决的问... 详细信息

随着Web技术的普及与快速发展,人们可以通过浏览器方便地获取各种信息。但同时Web数据的急速增长也使用户常常面对大量信息而无从着手,这就需要一个有效的Web页面相似度搜索方法来从Web中获取有用的信息。Web页面相似度搜索要解决的问题是：根据用户给定Web页面,能返回若干个其它相似页面,其中页面之间的超链接关系反应了各网页之间可能的信息传递方向,能为发现相似页面提供重要依据。而解决这一问题的方法就是要找到一个高效精确的相似度算法,同时能够快速响应用户的请求。 Web页面网络通常表现为大规模、快速增长,这使得相似度计算显得更具挑战。而传统基于内容的相似度算法可能会涉及到用户的一些隐私内容,且不够准确。相比之下,基于结构的相似度算法计算的准确度就要高很多。SimRank是一种经典的基于结构的相似度算法,具有快速收敛的优点,但其预计算时间和存储开销非常巨大,不适用当前大规模和快速增长环境下的Web页面网络。所以,本文针对以上问题,提出了一种基于SimRank的Web页面相似度搜索算法(WSR),使其能显著降低存储空间和预计算时间开销,并采用静态剪枝技术对Web网络进行优化,提出WSR-pruning算法,进一步提高了预计算效率和在线查询处理的效率。本文主要工作有以下几方面： 1、对研究内容的背景、研究意义和Web页面相似度搜索问题研究的发展与现状进行了阐述。 2、介绍了经典的链接分析算法,以及几种相似度计算方法。 3、提出基于SimRank的Web页面相似度搜索问题,对SimRank基本思想及递归迭代过程进行了详细的阐述,并分析其优缺点。 4、针对SimRank计算时间和空间开销巨大问题,构建Web页面关系网络,提出一种基于SimRank的Web页面相似度搜索算法(WSR),即预计算1步迭代相似度矩阵,根据预计算的1步迭代相似度矩阵在线计算给定查询页面和其他页面的2步迭代相似度。给出在线查询处理算法,并对在线查询处理算法的时间复杂度和误差精确度进行理论分析。考虑到在Web页面网络中,有一些并不重要的页面链接关系,所以对于相似度计算不是很有价值,而页面是不可删除的,此时考虑减少这些不重要的链接关系以便于提高计算效率。采用静态剪枝技术对Web网络进行优化,进一步提出WSR-prunmg算法。 5、通过实验进行对比验证。实验表明,与传统的SimRank相比,WSR和WSR-pruning显著降低了存储开销和预计算时间开销,且具有较高精确度和快速查询响应时间。

关键词： Web页面网络相似度搜索 SimRank 静态剪枝

基于分布式字典树索引的大规模时空轨迹相似度搜索

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基于分布式字典树索引的大规模时空轨迹相似度搜索

作者：翁良贵华中科技大学

学位级别：硕士

轨迹数据是对移动对象的运动过程进行采样所获得的地理信息序列。随着GPS设备的普及,轨迹数据规模呈爆发式增长,这使得可以通过分析轨迹数据来方便人们的生活。基于轨迹相似度的k最近邻查询是轨迹数据分析的基本运算之一。然而,海量的... 详细信息

轨迹数据是对移动对象的运动过程进行采样所获得的地理信息序列。随着GPS设备的普及,轨迹数据规模呈爆发式增长,这使得可以通过分析轨迹数据来方便人们的生活。基于轨迹相似度的k最近邻查询是轨迹数据分析的基本运算之一。然而,海量的轨迹数据使得现有的单机算法无法高效地完成查询任务。分布式方案能够利用多台机器的资源去加速查询过程,但目前最先进的分布式方案存在计算资源浪费和局部索引查询效率低的问题。为了解决上述问题,提出了一个运行于Spark的分布式轨迹相似度搜索框架REPOSE(Reference Point Tries)去处理k最近邻查询。该框架支持多种轨迹相似度度量,包括Hausdorff距离、Frechet距离、DTW距离。REPOSE由全局分区策略和局部索引两部分组成。全局分区策略设计了一种新颖的异质性分区策略,它通过平衡每一个分区的组成来实现负载平衡和改善局部索引的查询效率。局部索引使用Zorder将原始轨迹离散化成参考轨迹,然后使用参考字典树来索引参考轨迹。为了进一步改善查询效率,该框架使用了一个基于顺序无关的优化方法来改善参考字典树的性能。除此之外,该框架基于参考轨迹的性质提出了三种强有力的剪枝下界(单向下界,双向下界以及中枢轨迹下界)来减少计算次数和使用中间结果来降低计算下界的成本。为了充分展示REPOSE的效果,将它与最先进的分布式轨迹相似度搜索框架在真实数据集上进行性能比较。实验结果表明,REPOSE的性能优于现有的分布式轨迹相似度搜索框架。

关键词：轨迹相似度搜索 k最近邻查询分布式异质性

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基于NEON优化的相似度搜索算法设计

仪表技术 2022年第5期 21-24,32页

作者：赵楠钱慧福州大学物理与信息工程学院福建福州350116

在安防人脸识别系统中,往往需要在海量数据中寻找出与被搜索人相符的信息,但由于处理的对象十分庞大,必须消耗大量的时间进行相似度搜索才能得到匹配对象,搜索效率十分低下。针对这一问题,提出了一种采用余弦相似度计算的分级相似度匹配... 详细信息

在安防人脸识别系统中,往往需要在海量数据中寻找出与被搜索人相符的信息,但由于处理的对象十分庞大,必须消耗大量的时间进行相似度搜索才能得到匹配对象,搜索效率十分低下。针对这一问题,提出了一种采用余弦相似度计算的分级相似度匹配法,并运用NEON协处理器以提升运算的并行度,最终在RK3399平台上采用LFW人脸数据集进行测试。测试结果表明,此方法相比于原始的计算方法在运算速度上提高了约30倍。

关键词：安防人脸识别系统海量数据相似度搜索 NEON协处理器嵌入式平台

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基于波动特征的时间序列数据挖掘

控制与决策 2007年第2期22卷 160-163页

作者：武红江赵军平彭勤科黄永宣西安交通大学电信学院西安710049

针对相似度搜索是时间序列数据挖掘的基础,构造鲁棒的动态时间弯曲距离是相似性研究的关键,考虑时间序列特征点的重要意义,引入一种时间序列波动点的抽取方法,采用二叉特征树结构对原序列进行再表达.该方法既提取了序列整体趋势信息,又... 详细信息

针对相似度搜索是时间序列数据挖掘的基础,构造鲁棒的动态时间弯曲距离是相似性研究的关键,考虑时间序列特征点的重要意义,引入一种时间序列波动点的抽取方法,采用二叉特征树结构对原序列进行再表达.该方法既提取了序列整体趋势信息,又有效约减了数据维数.对多个数据集的层次聚类实验表明,在保证较高准确率情况下,该方法显著提高了DTW的计算效率.

关键词：数据挖掘相似度搜索动态时间弯曲距离特征抽取聚类

基于SIFT特征的Mean Shift目标标定算法

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计算机与现代化 2010年第12期 1-7页

作者：吴晶赵锐梅林公安部第三研究所物联网中心上海201204 同济大学电信学院上海201804

提出一种基于尺度恒定特征转换(SIFT)的偏移均值向量(Mean Shift)算法,用于视频监控场景中的目标标定。SIFT特征可以实现不同帧图像之间的匹配,Mean Shift算法可以通过色彩直方图进行相邻帧图像的相似度搜索。用期望最大化(EM)机制来评... 详细信息

提出一种基于尺度恒定特征转换(SIFT)的偏移均值向量(Mean Shift)算法,用于视频监控场景中的目标标定。SIFT特征可以实现不同帧图像之间的匹配,Mean Shift算法可以通过色彩直方图进行相邻帧图像的相似度搜索。用期望最大化(EM)机制来评价这两种度量方法之间的概率分布,由此获得相似区域的最大可能性估计。即使这两种机制中的一种不稳定,那么这种相互支撑的跟踪机制也能使跟踪性能保持不变。实验表明本文提出的SIFT-Mean Shift策略改善了经典Mean Shift和SIFT跟踪方法在复杂场景下的性能。

关键词：尺度恒定特征转换偏移均值向量目标标定相似度搜索期望最大化

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一种基于模糊分类的多分类文档查找方法

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