国家自然科学基金(61202145)
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- 面向在线实时应用的卡通风格化方法
- 2015年
- 针对视频的卡通风格化存在着处理速度慢和连续帧中边缘视觉效果差的问题,提出具有高实时性的视频卡通风格化处理方法.该方法主要包括扩展非线性扩散、边缘检测、彩色量化和融合4个步骤.边缘检测算法基于高斯-拉普拉斯算子进行改进,速度更快而且在连续帧中视觉效果更好;在扩展非线性扩散和色彩量化的过程中利用查表法获取滤波系数和量化值,避免了对每一个像素计算高斯方程和量化方程,进一步提高了速度;同时,在传输过程中对边缘图像和量化图像采取分离编码进行传输,降低了码率.实验证明,在视频聊天、在线游戏等实时性要求高的应用场合中,该方法对人脸和景物都取得了良好的卡通风格化效果.
- 洪朝群陈旭辉
- 关键词:边缘检测
- 一种融合反向交叉预测的QoS预测方法
- 2013年
- 基于协同过滤的思想,提出一种QoS预测算法DRaC,该算法利用聚类技术实现QoS数据的平滑化预处理,同时利用反向预测和交叉预测机制解决数据稀疏问题,提高了预测准确度.最后基于真实的数据集,以NMAE值为标准,验证了DRaC算法相对于协同过滤等传统方法具有更好的预测效果,并衡量了各参数对预测结果的影响.
- 洪朝群陈亮冯怡鹏吴健
- 关键词:服务质量协同过滤聚类技术
- 基于GPU并行加速的多特征融合的超图降维方法
- 2015年
- 基于图的学习方法目前广泛用于降低特征维度。然而,对于多特征数据而言,不同特征之间的不同关联性很难结合到单个图中。针对多特征数据提出了新的半监督降维方法。首先,以超图中的超边作为片,使超图应用到片对齐框架中。然后,通过统计片中相邻的特征对的距离计算超边的权重,使得不同特征下的片得到结合。其次,由于欧氏距离和矩阵乘法的计算在拉普拉斯矩阵的构造过程中占用了大部分的时间,因此使用GPU对其进行加速。实验结果表明了所提方法在分类性能和学习速度上的提升效果。
- 洪朝群陈旭辉王晓栋李士锦吴克寿
- 关键词:降维多特征融合
- 感兴趣区域中的快速人脸区域分割与跟踪方法
- 2013年
- 为解决人脸区域分割和跟踪的方法在速度和精度上存在的问题,提出了同时使用前景提取与肤色检测的视频监控中感兴趣区域的提取方法,以及在此基础上使用水平集方法的人脸分割和跟踪方法.在大幅度缩小AdaBoost人脸检测方法的搜索区域的同时,能够避免传统水平集方法解偏微分方程的高计算复杂度,并且在脸部朝向变化的时候保持鲁棒性.应用到PTZ摄像系统中实现视频监控系统,能够随着人脸的移动改变摄像机视角,从而在较大的区域中连续跟踪人脸.实验表明在鲁棒性和实时性上均有提高.
- 洪朝群朱顺痣
- 关键词:人脸ADABOOST水平集方法
- PIC/MC模型在Intel Xeon Phi上的初步实现与优化
- <正>最近几年科学和并行计算领域正经历着深刻的变化,一方面科学计算正在从只使用CPU的'中央处理'向CPU与GPU并用的'协同处理'发展,另一方面异质系统架构的计算机和处理器已经成为业界的发展方向。目前最先进的超级计算机...
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- 文献传递