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张婧

作品数：6 被引量：18H指数：3
供职机构：西北大学信息科学与技术学院更多>>
发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金陕西省教育厅自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 3篇主成分
  • 3篇主成分分析
  • 2篇云计算
  • 2篇图像
  • 1篇多变量
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇数字化
  • 1篇水平集
  • 1篇水平集方法
  • 1篇体素
  • 1篇图像分块
  • 1篇图像检索
  • 1篇图像检索方法
  • 1篇图像颜色
  • 1篇群算法
  • 1篇组合预测
  • 1篇网格
  • 1篇网格简化
  • 1篇网格简化算法

机构

  • 6篇西北大学
  • 2篇运城学院

作者

  • 6篇张婧
  • 4篇康宝生
  • 3篇李洪安
  • 2篇张雷
  • 1篇贺毅岳
  • 1篇耿国华
  • 1篇杜卓明
  • 1篇吴江
  • 1篇赵建东
  • 1篇朱煜
  • 1篇佟建锋
  • 1篇鲍振华
  • 1篇张迪

传媒

  • 3篇计算机应用研...
  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇计算机应用

年份

  • 2篇2017
  • 1篇2013
  • 3篇2012
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
基于草图局部几何不变矩的图像检索方法被引量：5
2017年
利用草图进行图像检索的难点在于对不同尺度、位置、旋转及形变图像的有效检索。为了更准确地识别并检索不同尺度、位置和旋转的图像,提出一种基于草图局部几何不变矩的图像检索方法(SBIRULGMI)。首先,利用图像的几何特征分别确定各图像的坐标系;然后,在生成的坐标系中对图像进行平均分块并计算各块的几何不变矩作为特征向量;接着,用改进的欧氏距离计算目标图像与数据库图像的相似度;最后,采用蚁群(ACO)算法对按照相似度排序后的检索结果进行优化。所提方法在MPEG-7 shape1 part B图像数据库的检索识别准确率比形状上下文(SC)、边缘分布直方图(EOH)、局部线性高波特征(GALIF)及Mind Finder方法平均提高了17个百分点。实验结果表明该方法对不同平移、缩放和翻转的图像有较好的识别效果,对图像一定程度的旋转和形变具有更好的鲁棒性。
鲍振华康宝生张雷张婧
关键词：图像分块草图蚁群算法
一种基于K-均值分类稀疏表示的灰度图像颜色重建方法被引量：3
2017年
充分利用参考图像与待处理灰度图像的关联关系,运用稀疏表示理论和字典学习的方法,提出一种基于K-均值分类和残差补偿的稀疏表示的方法来对灰度图像进行颜色重建。首先根据K-均值算法将参考图像分成K类,利用K阶奇异值分解(K-SVD)算法训练各类的亮度—特征—颜色的联合字典;其次,根据最小形心距离将待处理灰度图像自适应地分成K类,利用其亮度和特征信息根据正交匹配追踪(OMP)算法得到各类的稀疏系数;然后利用各类的字典和稀疏系数重建初始的彩色图像;最后用残差补偿对重建结果进行修正。实验结果表明,该算法相比于经典算法及其他改进算法对灰度图像进行颜色重建时取得了更好的效果,重建的图像看起来更自然、平滑,并且在客观评价标准方面也优于对比算法。
张迪康宝生张雷张婧
关键词：K-均值
面向SaaS运营的主成分分析组合预测模型
2012年
为了建立面向SaaS运营的预测模型,提出了一种基于主成分分析的组合预测模型并应用于SaaS运营预测中。利用相空间重构预测模型、灰色预测模型和三次指数平滑预测模型这三种单一预测模型,结合主成分分析策略,建立组合预测模型。仿真实验结果表明,基于主成分分析的组合预测模型的预测精度高于各单一预测模型,发挥了各单一预测模型的优势,是面向SaaS运营预测的一种有效方法。
张婧吴江李洪安赵建东
关键词：相空间重构主成分分析
水平集网格简化算法在遗址场景中的应用
2012年
将水平集方法引入到三维模型网格简化中,构造符号距离函数,函数的零集定义为初始曲面;引入一个能量泛涵,通过对其极小化诱导出一个水平集形式的二阶几何偏微分方程,从而将网格简化过程转化为隐式模型的体素扩散过程。该方法目前已经用于文化遗产数字化的大场景和文物的模型简化中。对水平集网格简化算法和现常用的基于点对收缩的网格简化算法在视觉质量和几何误差方面做了比较和分析,实验表明该方法适用于任意拓扑形状的网格模型,使得模型大规模简化后,在保持较低误差的同时,仍然能够保持相当多的重要几何特征和较好的整体视觉效果。
张婧耿国华贺毅岳
关键词：网格简化水平集方法文化遗产数字化
面向云计算的主成分分析多变量局域预测模型被引量：1
2012年
针对云平台无法从单变量负荷序列中获取完整预测信息的问题,提出了一种基于主成分分析的多变量局域预测模型并应用于云计算底层资源的预测中。利用主成分分析法综合考虑多种底层资源间的影响关系,确定多变量相空间的嵌入维数,并与局域预测法相结合,由此建立多变量局域预测模型。仿真实验表明,基于主成分分析的多变量局域预测模型的预测精度高于单变量局域预测模型,是面向云计算底层资源预测的一种有效方法。
李洪安康宝生张婧佟建锋
关键词：云计算主成分分析
基于改进的包容性检验的云计算资源组合预测被引量：10
2013年
针对云平台资源的组合预测中包容性检验计算量大且准确性较低的问题,提出了一种改进的包容性检验方法并应用于云平台资源的组合预测中。通过按单一预测模型的优劣次序逐步进行包容性检验并与主成分分析组合预测相结合,以此思路形成了改进的包容性检验方法。仿真实验结果表明,改进的包容性检验方法不仅在计算效率及精度上优于现有的包容性检验方法,而且提高了云平台资源的组合预测的性能。
李洪安康宝生张婧杜卓明朱煜
关键词：云计算主成分分析
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