【摘 要】
：
随着信息技术的快速发展,每天都有数以万计的图像产生,如何从中挖掘重要的图像信息是当前研究的热点问题之一,对此提出了一种关于视觉特征与CapsNet的图像大数据分类方法.为了解决大量图像数据的计算复杂度过高,以及灰度颜色直方图中没有对图像位置的问题,将图像灰度进行压缩,并采用共生矩阵和分形维数对视觉特征进行提取.采用胶囊网络中神经元的输出来表达图像中所包含的各种属性信息,为了更新胶囊网络的耦合系数,通过动态路由算法表示胶囊与子胶囊间的关系,在训练和测试中对动态路由不断进行计算得出胶囊网络的输出.把图像大数据
【机 构】
：
电子科技大学成都学院,四川 成都610000;国防科技大学信息通信学院,陕西 西安710106
论文部分内容阅读
随着信息技术的快速发展,每天都有数以万计的图像产生,如何从中挖掘重要的图像信息是当前研究的热点问题之一,对此提出了一种关于视觉特征与CapsNet的图像大数据分类方法.为了解决大量图像数据的计算复杂度过高,以及灰度颜色直方图中没有对图像位置的问题,将图像灰度进行压缩,并采用共生矩阵和分形维数对视觉特征进行提取.采用胶囊网络中神经元的输出来表达图像中所包含的各种属性信息,为了更新胶囊网络的耦合系数,通过动态路由算法表示胶囊与子胶囊间的关系,在训练和测试中对动态路由不断进行计算得出胶囊网络的输出.把图像大数据分类算法部署到云计算节点上,采用批量更新的数据模型,将图像的训练集划分为众多数据块进行Map并行训练,利用训练样本向前、后传播得出权值梯度,并采用Reduce计算出所有训练样本权值梯度的平均值,同时对样本权值进行更新.实验结果表明,提出的方法可以有效地防止图像过拟合现象发生,图像分类的准确率和效率均有明显地提高,在图像大数据分类方面表现出显著的性能优势.
其他文献
针对智能交通系统中的大数据分布式存储过程中分布均衡度较低、安全性差等问题,提出面向智能交通系统的大数据分布式存储算法.利用云存储架构构建大数据分布式存储模型及三层数据存储层次,通过上层的数据高度访问、中层数据连接以及下层的数据归档,依据设定的已知数据粒度、机率以及弹性,计算数据存储强度以及层次,实现大数据存储.通过超混沌算法重排编码,并通过非线性向量量化方法实现大数据同态融合加密,构建加密、解密密钥,完成已存储大数据加密防护.经实验验证,上述算法存储过程中分布均衡度较高、负载均衡性较低;读/写数据的时间低
针对不法分子通过篡改移动终端设备代码获取利益的问题,提出了一种融合加密与水印的移动终端代码防篡改方法.对移动终端代码遭受篡改的原因、代码篡改攻击技术,以及风险评估方面分别进行分析,作为加密与水印算法的设计依据.修改AES算法中的轮边界,对其进行拆分和补充,将密钥信息藏于查找表中,并对乱码进行混淆处理,从而增强密钥信息的保护效果.通过代码的加密和自解密机制,将代码转换成不可阅读的密钥代码,采用自检技术检验代码是否被篡改,将加密算法与混沌序列相结合,利用不敏感段的代码哈希值,对敏感代码段进行保护,防止攻击者对
以提高移动终端用户个性信息挖掘性能目的,提出基于标签映射的移动终端用户个性信息挖掘方法.通过所得用户个性信息标签构成标签集合,利用标签集合表征用户个性信息并构建用户个性信息标签库,通过出现频数比设定阈值高的标签建立模糊矩阵的特征维,结合相似度计算与特征映射思想计算每一特征维上的特征值,通过模糊聚类得到不同阈值下的用户个性信息聚类结果,实现移动终端用户个性信息挖掘.实验结果表明:上述方法具有较高的挖掘准确率与较好的挖掘可扩展性,移动终端用户个性信息数据挖掘性能较好.
针对当前装配式建筑轮廓多由不规则形状组成,无法准确提取图像所含特征点,导致装配式建筑图像布局标定效果较差,标定精度较低,标定时间较长的问题,提出基于Markov过程的装配式建筑图像布局标定方法.根据装配式建筑图像的不同特征,架构图像特征空间图与转移矩阵,结合逼近属性与全概率条件,构建图像布局标定的Markov过程数学模型.预处理待标定图像,采用哈里斯算子提取建筑图像角点,根据多尺度哈里斯-拉普拉斯角点,绘制三角网.利用欧几里得距离度量近似三角形间的相似性,升序排列相似度顺序,采取最小相似度加权值方案,实现
目前的图像特征提取方法在对模糊图像特征进行提取时,没有通过导向滤波对模糊图像进行优化,导致模糊图像特征提取结果不能有效保留图像边缘细节信息、提取图像特征运行速度较慢以及图像特征提取效果较差.提出基于优化导向滤波的模糊图像特征提取方法.首先对模糊图像进行去噪处理,其次利用导向滤波对模糊图像进行优化,在窗口内进行求和运算,快速实现图像优化,最终结合模糊图像特征提取方法,建立模糊BP神经网络模型,通过隶属函数对图像数据特征进行分析与提取.实验结果表明,所提方法的图像特征提取运行时间较快,对图像特征识别率较高以及
传统多媒体网络服务感知控制方法未量化处理网络多项服务指标,导致多媒体信息的传输与异常反馈均存在服务质量较差问题.为此提出基于QoS(Quality of Service,服务质量)自适应的多媒体网络服务感知控制方法.将多媒体网络架构分为传感器节点、汇聚节点与控制中心三个模块,利用四元组描述圆锥感知覆盖模型,采用协同优化算法改进感知模型,确定感知范围的最优解;基于求解结果,分析多媒体网络QoS需求,完成服务声明、实时传输、异常问题反馈等多项服务指标的量化与规范化处理.基于此构建服务质量自适应感知控制模型.仿
针对传统视频流在存储、传输过程中,存在通过像素域实现分割无法满足实时需求的问题,提出一种改进CycleGan模型分割方法.利用生成器对与判别器对,构建出循环生成式对抗网络模型,就其循环一致性损失展开优化,得到添加多尺度结构相似性损失后的循环一致性损失;基于视频压缩域的二维矢量场,经滤波处理、运动向量特征表征、全局运动补偿等阶段,将视频分割转变为在高斯背景信号里提取非高斯目标信号的问题,采用四阶矩与改进的循环生成式对抗网络模型,实现视频压缩域分割.仿真阶段,模拟分割一组动画视频流,视觉效果与数据指标验证出,
针对人脸角度、姿态和表情复杂多变,导致人脸面部表情识别准确率较低的问题,提出基于距离限定优化的多姿态人脸图像智能识别方法.根据人脸图像特征类别进行标号并调整图像角度等值,借助向量内积确定人脸图像特征相似程度,提取人脸图像特征;采用离散化处理人脸图像特征,构建特征矩阵,将人脸图像特征分量中维度作为条件属性,采用粗糙集近似约简法对所得特征向量降维处理;通过边界值和阈值优化特征向量距离,采集不同姿态特征向量,生成多种姿态人脸图像库,将待测人脸图像特征与人脸特征姿态库中图像相匹配,通过匹配结果相似程度判定二者是否
由于集成电路信号频率不断升高,尺寸不断缩小,给电路功耗控制带来严峻挑战,触发器作为主要组件,是控制功耗增加的关键要素,因此,设计了一种低功耗隐性脉冲触发器.为尽可能降低触发器功耗,针对其电路的核心功率器件CMOS进行功耗特性分析,计算各种工作状态下的功耗影响关系,给触发器设计时的功耗规避提供参考.在考虑功耗指标的同时,受电路尺寸影响,功耗与延迟产生互相博弈,于是引入TGL比较器,避免时钟控制时对MOS比较器逻辑的依赖,改善时钟控制精度,降低时间延迟.触发器工作过程包含脉冲阶段与锁存阶段,时钟控制信号会随着
当前的通信数据匿名签名安全认证方法无法获取不同时刻匿名签名的状态参数,导致传统方法下仍存在匿名用户隐私信息泄露、匿名服务滥用及匿名性较低的问题.现提出无线通信数据匿名签名安全认证方法.通过假设法给定一个匿名签名用户,并将其作为原始数据输入到可置信平台中,将输出数据作为匿名签名设置与认证步骤的已知参数.利用可置信平台与公私密钥和执行信息共同组成数据传输链的方式,分别初步设置在线、离线、单个以及聚合匿名签名,估计设置后匿名签名在各个时刻下的状态参数,与已知参数形成对比,得出各类型匿名签名下的安全认证结果.仿真