国家自然科学基金(60905018)
- 作品数:5 被引量:24H指数:2
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- 相关机构:西安交通大学清华大学商洛学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于异构信息双向传播的网络视频分类方法被引量:1
- 2013年
- 针对以往大多数网络视频分类研究只将文本和视觉特征进行简单融合的问题,提出了基于异构信息双向传播的网络视频分类方法。首先基于K均值方法将视频关键帧聚类成多个簇,在帧层次上对视频数据进行建模;将每个簇中代表性关键帧的文本信息传播至该簇作为其文本解释,完成从文本至视觉模态的传播;对每个关键帧,将其对应簇的文本解释传播至该关键帧,完成从视觉至文本模态的传播;最后基于支持向量机(SVM)对网络视频进行分类。在信息的双重传播中两类异构数据得到了密切的融合。实验结果表明该方法有效地提高了网络视频分类的准确率。
- 李谦杜友田薛姣
- 基于鼠标行为特征的用户身份认证与监控被引量:16
- 2010年
- 从人机交互和生理行为层面上对计算机用户的鼠标行为进行研究,提取出新的鼠标行为特征,并通过大量实验对鼠标行为特征及特征空间进行了分析,提出了一种利用人机交互时计算机用户的鼠标使用行为特征进行身份认证和监控的方法。同时设计了基于顺序前进贪婪搜索和支持向量机的鼠标生物特征身份识别模型,并通过对20个用户进行身份识别与认证实验,得到了1.67%的误识率和3.68%的拒识率,该结果明显优于传统的分类识别方法(BP、RBF和SOM),展示了基于鼠标行为特征进行身份认证和监控的有效性和可行性。
- 沈超蔡忠闽管晓宏房超杜友田
- 关键词:生物测定学支持向量机身份认证
- 融合异构信息的网络视频在线半监督分类方法被引量:2
- 2013年
- 针对大规模网络视频数据的学习需要考虑无标签数据和异构信息的问题,提出了一种基于视觉和文本异构信息的网络视频在线半监督学习方法。该方法将文本和视觉看作2个视图,采用图作为基分类器对每个视图进行建模,并利用线性邻域的传播算法来预测样本类别。在不同视图之间采用多图上的协同训练,利用未标记样本增量地更新基分类器,并根据类别相关的融合方法确定最终结果,从而提高了分类准确率。实验结果表明,该方法的结果优于支持向量机方法约8.3%,在线增量更新后,学习器的性能提高了约3%,因此比较适合于大规模视频数据的在线半监督学习。
- 杜友田辛刚郑庆华
- 关键词:网络视频异构信息半监督分类
- 基于四元数矩阵与遗传优化逻辑曲线的鲁棒图像水印算法研究被引量:4
- 2016年
- 传统彩色图像水印算法鲁棒性与视觉效果难以达到同步最优,对此,提出了一种基于四元径向矩并利用遗传算法优化逻辑曲线的彩色图像水印算法。将目标图像分为若干块,对所有块进行复杂度分析;然后通过遗传算法对逻辑曲线的优化实现水印性能参数的优化,并根据目标图像的复杂度自适应地调节水印嵌入的强度。对比实验结果表明,本算法所获得的水印图像具有良好的视觉效果,同时对信号处理攻击与几何攻击均具有较好的鲁棒性。
- 王重英赵玉霞王文伟
- 关键词:彩色图像水印遗传算法
- 有限节点驱动的微博社会网络话题推荐方法被引量:1
- 2013年
- 针对微博在线社会网络中的话题推荐问题,研究了如何选取多个驱动用户节点使得推荐话题能够得到大的传播广度,提出了一种新的信息推荐方法,可以求得次优的驱动节点集合使得推荐话题得到近似最大的传播广度。通过三个环节进行计算:通过修正的PageRank算法求得影响力大的节点;计算第一步得到的每个节点引起的话题传播广度;计算多个节点联合驱动时话题传播的广度,选择使传播广度最大的驱动节点集合。实验结果表明选取的近似最优驱动节点集合能够使得推荐信息得到更大广度的传播。
- 吴陈鹤杜友田苏畅
- 关键词:在线社会网络信息传播动态贝叶斯网络