四川省科技计划项目(2012GZ0111)
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
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- 相关机构：成都信息工程大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于深度学习的图像检索研究被引量：3
- 2019年
- 首先深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,广泛应用到图像识别中,已取得很好的成绩;其次如何从大规模的图像数据集中检索到目标图像已经逐渐成为多媒体研究领域的重点与难点。所以论文提出基于深度学习的图像检索技术,利用深度卷积神经网络模型进行特征抽取,将特征二值化,并修改网络损失函数,然后把二进制描述符应用于图像检索系统中,提高图像检索效率。即图像检索的关键步骤在于高准确的图像特征提取和高效率的特征匹配。
- 杨馥溢何嘉
- 关键词：图像检索
- 基于MPI和OpenMP的排序算法并行优化研究被引量：2
- 2016年
- 排序是计算机程序设计中的一项重要操作,其性能好坏决定整个程序性能的优劣。针对常见的快速排序、冒泡排序、归并排序、计数排序和选择排序这5种排序算法,分别用MPI(message passing Interface)和OpenMP(open multi-processing)并行化编程环境对其进行并行程序优化,研究分析MPI和OpenMP并行优化时的优缺点,并对比不同并行化技术下的加速比和开销等性能,为更高效的排序算法的并行程序设计奠定基础。
- 王帅喻歆何嘉
- 关键词：计算机应用排序并行编程加速比MPIOPENMP
- 星空背景的多运动小目标检测方法被引量：1
- 2016年
- 针对星空背景运动弱小目标检测,提出一种基于图像帧间差分的弱小目标检测方法。该方法在差分的同时利用帧间像素值的关系增强差分后的结果,采用基于约束点的自适应均值+K倍方差的方法进行图像分割,对分割后的结果用二值滤波进行目标聚类和去除孤立噪声点;然后标记得到目标位置、大小、灰度和外接矩形等特征;最后将标记的候选目标与上一帧图像标记的全图目标进行重合度判断去掉残留背景星边缘,将最终得到的候选目标作为后续航迹检测的输入。实验证明,提出的方法既能有效地抑制背景恒星,又能增强弱小目标信号,最后送航迹关联的候选目标很少,一般控制在20个左右,目标航迹测效率高。因此,该方法是一种简单有效的小目标检测方法。
- 杨馥溢杨璐魏敏何嘉
- 关键词：计算机应用图像处理差分多目标
- 基于遗传蚁群算法的云资源调度问题研究被引量：3
- 2013年
- 讨论利用蚁群算法解决云计算资源的调度问题。蚁群算法利用正反馈机制加快了收敛速度,但同时具有易早熟,易陷入局部最优解等不足。针对此问题,提出用遗传算法优化蚁群优化算法,同时引入最大最小蚁群系统改进基本蚁群算法,从而形成新的遗传蚁群算法。实验结果表明,新算法应用于云计算资源调度中,能有效地缩短调度所用的平均时间,提高调度效率。
- 金瑾何嘉
- 关键词：人工智能遗传算法遗传蚁群算法
