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Super-Resolution for Face Image with an Improved k-nn Search Strategy

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China Communications 2016年第4期13卷 151-161页

作者： QU Shenming HU Ruimin CHEN Shihong JIANG Junjun WANG Zhongyuan ZHANG Maosheng National Engineering Research Center for Multimedia Software Computer School of Wuhan University China Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology China School of Software Henan University China

Recently, neighbor embedding based face super-resolution(SR) methods have shown the ability for achieving high-quality face images, those methods are based on the assumption that the same neighborhoods are preserved in both low-resolution(LR) training set and high-resolution(HR) training set. However, due to the "one-to-many" mapping between the LR image and HR ones in practice, the neighborhood relationship of the LR patch in LR space is quite different with that of the HR counterpart, that is to say the neighborhood relationship obtained is not true. In this paper, we explore a novel and effective re-identified k-nearest neighbor(RIknn) method to search neighbors of LR patch. Compared with other methods, our method uses the geometrical information of LR manifold and HR manifold simultaneously. In particular, it searches k-nn of LR patch in the LR space and refines the searching results by re-identifying in the HR space, thus giving rise to accurate k-nn and improved performance. A statistical analysis of the influence of the training set size and nearest neighbor number is given, experimental results on some public face databases show the superiority of our proposed scheme over state-of-the-art face hallucination approaches in terms of subjective and objective results as well as computational complexity.

关键词： face hallucination k-nn re-identify super-resolution manifold learning

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动态网络空间中的k-nn查询

电子学报 2011年第2期39卷 389-394页

作者：殷晓岚中国科学院软件研究所软件工程技术研发中心北京100190 中国科学院研究生院北京100049

随着无线通讯应用的持续增长和定位技术的发展,如何有效率的应答大量移动对象的查询请求以及基于位置的服务(location-based services LBS)变得越来越重要,k-nn查询是其中的重要服务功能.本文提出了一种解决动态网络中静态对象k-nn查询... 详细信息

随着无线通讯应用的持续增长和定位技术的发展,如何有效率的应答大量移动对象的查询请求以及基于位置的服务(location-based services LBS)变得越来越重要,k-nn查询是其中的重要服务功能.本文提出了一种解决动态网络中静态对象k-nn查询算法,该算法先将网络以目标对象为中心进行网络划分,通过定位原始对象在网络上的位置来计算位置相关查询.同时还分析了算法的复杂性,给出了实验比较.

关键词：移动对象空间数据网络库距离索引 k-nn

一种无线传感器网络中的多维k-nn查询优化算法(英文)

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软件学报 2007年第5期18卷 1186-1197页

作者：赵志滨于戈李斌阳姚兰杨晓春东北大学信息学院辽宁沈阳110004

提出了一种基于过滤器的无线传感器网络多维k-nn查询优化算法PREDICTOR.过滤器是设置在节点端的取值分布区间,用来屏蔽节点发送属于区间内的数据,从而节省节点能耗.在服务器端保存有各节点的历史样本数据,根据k-nn查询请求和样本数据的... 详细信息

提出了一种基于过滤器的无线传感器网络多维k-nn查询优化算法PREDICTOR.过滤器是设置在节点端的取值分布区间,用来屏蔽节点发送属于区间内的数据,从而节省节点能耗.在服务器端保存有各节点的历史样本数据,根据k-nn查询请求和样本数据的分布范围为节点定义过滤器.提出了3种优化策略:(1)过滤器覆盖区间大小分配策略的动态调整方法,使得进入最终查询结果可能性小的节点拥有较大的覆盖区间;(2)节点间过滤器共享方法,使得历史样本数据相近的节点使用相同的过滤器;(3)过滤器压缩传输方法,减少为不同k-nn查询更新过滤器的代价.通过实验评价,验证了PREDICTOR算法的能量有效性,与朴素算法相比,极大地降低了数据传输量.

关键词：无线传感器网 k-nn 过滤器压缩

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基于过滤器的k-nn深度优先查询算法

东北大学学报（自然科学版） 2011年第8期32卷 1076-1079,1096页

作者：谢英红吴成东张云洲李孟歆东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 沈阳建筑大学信息与控制工程学院辽宁沈阳110168

为减少数据查询的能量消耗,有效延长无线传感器网络的生存时间,提出了一种基于过滤器的k-nn深度优先查询(FkDF)算法.通过为每个节点设置过滤器来确定k-nn查询区间;利用查询节点的邻接表信息,在进行深度优先遍历时生成查询消息;基站分发... 详细信息

为减少数据查询的能量消耗,有效延长无线传感器网络的生存时间,提出了一种基于过滤器的k-nn深度优先查询(FkDF)算法.通过为每个节点设置过滤器来确定k-nn查询区间;利用查询节点的邻接表信息,在进行深度优先遍历时生成查询消息;基站分发查询消息,并等待查询节点返回查询结果,从而减少查询的平均跳数.仿真结果表明:与FILA设置过滤器方法和GPSR路由算法相比,FkDF算法节约了查询所需的平均跳数,能够适应网络拓扑结构的动态变化,当k值经常变化时不增加查询开销.

关键词：无线传感器网络过滤器 k-nn 深度优先邻接表

k-nn自学习模型在中厚板轧后冷却温控中的应用

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钢铁 2016年第7期51卷 57-59页

作者：郑芳垣福建三钢(集团)有限责任公司中板厂福建三明365000

在中厚板生产过程中,轧后冷却的温度控制是决定产品组织性能的关键工艺技术。换热系数是温度控制模型的核心参数,由于其影响因素多且复杂,故很难有一个固定的模型来计算。提出一种简单有效的换热系数的自学习模型:先通过参数节点化和插... 详细信息

在中厚板生产过程中,轧后冷却的温度控制是决定产品组织性能的关键工艺技术。换热系数是温度控制模型的核心参数,由于其影响因素多且复杂,故很难有一个固定的模型来计算。提出一种简单有效的换热系数的自学习模型:先通过参数节点化和插值法得出全范围内的各换热系数影响因素的特征值;再基于k-nn原理,寻找待冷目标钢板与各已冷样本钢板之间的相似度;最后,通过IDW加权平均算法,预估出目标冷却钢板所需的换热系数。现场实际的应用情况表明,使用该自学习模型相比以往可提高控制精度约5%。

关键词： k-nn 中厚板冷却自学习模型温度控制

On the Use of <i>k</i>-nn in Anomaly Detection

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Journal of Information Security 2018年第1期9卷 70-84页

作者： Theocharis Tsigkritis George Groumas Moti Schneider PCCW Global Athens Greece

In this paper, we describe an algorithm that uses the k-nn technology to help detect threatening behavior in a computer network or a cloud. The k-nn technology is very simple and yet very powerful. It has several disa... 详细信息

关键词： k-nn Fuzzy Logic Matching Process Network Security

基于可信k-nn的面向EMC浪涌测试多状态灯模式识别

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电子测量与仪器学报 2015年第11期29卷 1718-1724页

作者：陈耿新黄坚刘桂雄揭阳职业技术学院揭阳522051 华南理工大学广州510640

针对目前EMC浪涌测试中人工测试存在多个问题,提出一种结合k-nn算法和可信度评价的浪涌测试自动化多状态灯识别方法。首先研究基于HSI的样本快速训练,包括颜色空间模型转换、特征量提取和样本训练;然后研究基于k-nn的多状态灯模式识别,... 详细信息

针对目前EMC浪涌测试中人工测试存在多个问题,提出一种结合k-nn算法和可信度评价的浪涌测试自动化多状态灯识别方法。首先研究基于HSI的样本快速训练,包括颜色空间模型转换、特征量提取和样本训练;然后研究基于k-nn的多状态灯模式识别,并对识别结果进行可信度评价,在不可信或可信度低情况下进行k值调整与状态重新识别;最后判断状态灯闪烁情况。实验表明,在EUT面板各状态灯亮灭状态对比度较高或较低并存在外界干扰情况下,该方法对多个状态灯的亮灭状态、闪烁情况的识别正确率达100%,且与人员判断比较具有更为准确的识别结果、时间信息。

关键词：浪涌测试自动化多状态灯识别 HIS k-nn 可信度评价

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一种k-nn文本分类器的改进方法

情报学报 2007年第1期26卷 56-59页

作者：巩军刘鲁北京航空航天大学经济管理学院北京100083

自动文本分类是提高信息利用效率和质量的有效方法。训练文本分布的不均匀会对分类的效果产生负面影响，而在实际中，很难使训练文本的分布达到均匀。针对这一问题，提出了一种改进的k-nn文本分类方法。通过在英文和中文两个文本集的实... 详细信息

自动文本分类是提高信息利用效率和质量的有效方法。训练文本分布的不均匀会对分类的效果产生负面影响，而在实际中，很难使训练文本的分布达到均匀。针对这一问题，提出了一种改进的k-nn文本分类方法。通过在英文和中文两个文本集的实验表明，改进后的方法不仅分类的准确性有了提高，而且表现出较好的稳定性。

关键词：文本分类信息检索 k-nn 算法

基于地理加权的k-nn高分辨率遥感影像分类算法改进

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遥感技术与应用 2013年第1期28卷 97-102页

作者：靳志宾蒲英霞陈刚王结臣马劲松杨萌萌南京大学地理与海洋科学学院江苏南京210093

与中低分辨率相比,高分辨率遥感影像的信息比较丰富,在使用常规k-nn分类方法基于像元进行高分辨率遥感影像分类时会产生大量的"椒盐噪声"和地物类别错分。根据地理学第一定律,引入地统计模型,将地理权重加入到常规k-nn分类方法中,形成... 详细信息

与中低分辨率相比,高分辨率遥感影像的信息比较丰富,在使用常规k-nn分类方法基于像元进行高分辨率遥感影像分类时会产生大量的"椒盐噪声"和地物类别错分。根据地理学第一定律,引入地统计模型,将地理权重加入到常规k-nn分类方法中,形成新的地理权重k-nn分类器(Geographically Weighted k-nn,GWk-nn)。该方法首先通过条件概率函数计算出训练样本数据的空间分布特征,然后通过地统计模型对空间分布特征进行拟合,为每种地物选择合适的权重模型,这样既保留了遥感影像中地物的光谱特征,又融入了地物的空间特征,在一定程度上减少甚至消除了"椒盐噪声",提高了分类精度。GWk-nn和常规k-nn分类器分析对比表明:GWk-nn分类方法提高了高分辨率影像的分类精度。

关键词： k-nn 空间特征地理加权模型 GWk-nn