沈项军
- 作品数：33 被引量：158H指数：4
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信自然科学总论更多>>
- 基于多重图像分割评价的图像对象定位方法
- 2015年
- 图像对象定位可提供准确的对象区域,有效提高图像对象识别和分类准确率.基于此,文中提出基于多重图像分割评价的图像对象定位方法.通过图像的多层次分割,确定图像不同区域之间的语义约束关系,应用此约束关系对不同层次的对象区域模式进行频繁项集挖掘和评分,并按照此模式评分逐次合并每层图像分割中的重要区域,最终实现整个对象区域的精确定位.MSRC和GRAZ的定位实验表明,文中方法可有效定位图像的前景目标,在Caltech图像目标分类实验中也证明文中方法的有效性.
- 沈项军穆磊查正军苟建平詹永照
- 关键词：图像分割频繁项集挖掘
- 基于边密度的复杂网络社区结构划分方法被引量：2
- 2013年
- 针对基于模块度最优的社区结构探测算法会产生分辨率限制、时间复杂度高等问题,提出一种基于边密度的社区结构探测算法。该算法不仅可以对网络进行社区结构的划分,而且不会产生分辨率限制的问题,算法的运行复杂度是O(k·m),其中m为网络中的边数,k为网络中节点的最大节点度。为了验证该算法的正确性和性能,与著名的社团探测算法——GN算法和NF算法进行比较,结果表明所提出的算法是有效可行的。
- 周林晏立沈项军
- 关键词：复杂网络
- 一种基于特征跟踪的彩色序列图像拼接方法被引量：13
- 2003年
- 本文针对图象拼接中的录找匹配点难题 ,提出运用特征跟踪和窗口匹配方法 ,寻找正确的匹配征点。对序列图象进行几何视点校正后进行融合拼接。提出的算法计算量小 ,对于虚拟场景的建设等运算量大的场合具有很好的应用。
- 沈项军李峰陈金华
- 关键词：图像匹配计算机
- 基于子网络结构属性的网络分割研究被引量：3
- 2007年
- Girvan和Newman等人提出了一种基于"中间状态边"概念的网络分割算法,成为研究网络结构的代表性算法。根据"中间状态边"概念,提出了一种新颖的网络分割算法:该算法通过分析构成子网络的两个结构属性,给出了一种划分子网络的方法。根据计算机生成的随机网络和一些真实世界网络的子网络划分实验表明,该算法具有划分准确、计算量小的优点。
- 沈项军
- 关键词：复杂网络
- 基于移动agent的无结构P2P网络拓扑重连方法研究被引量：3
- 2013年
- 为了提高无结构P2P网络中资源查找的效率,同时避免在资源查找过程中出现拥塞,提出了一种基于移动agent的网络拓扑重连方法。网络节点定期进行拓扑重连,同时通过收集其邻居节点的处理能力以及连通性等信息,指导移动agent有目的地在网络迁移,从而使移动agent及时发现网络节点上的拥塞,并使用拓扑优化机制降低节点上的负载。实验证明该方法能优化网络的拓扑结构,避免网络查询过程中发生拥塞,提高资源查找的效率,同时适应网络查询负载的动态变化。
- 谷培影沈项军蒋中秋
- 关键词：P2P网络资源查找移动AGENT
- 基于语义学习的图像检索研究
- 近年来，基于内容的图像检索(Content-BasedImageRetrieval，CBIR)技术获得了蓬勃的发展。当前，该研究领域所面临的主要困难在于，大多数现存的基于内容的图像检索系统是通过对不同图像进行相似度计算来...
- 沈项军
- 关键词：图像检索图像分割复杂网络
- 多核集成支持向量机合成孔径雷达目标分类
- 2022年
- 雷达数据的复杂性增加了合成孔径雷达(SAR)目标分类和识别的难度。传统的多核分类方法先在单个再生核希尔伯特空间(RKHS)中学习基核的线性组合,再通过学习相关参数对SAR目标进行分类。由于传统方法忽略了多核中的最佳参数选择以及多核之间的结构特征,因此会导致识别结果出现偏差。鉴于此,提出了一种多核集成支持向量机SAR目标分类方法,通过设计一个集成损失函数将多个单独的核分类损失进行集成,从而将多个单独的核分类模型统一成一个整体,并共同优化和学习多个单独模型的最优参数。试验结果表明,该方法与SimpleMKL和SpicyM⁃KL等方法相比,在移动与静止目标搜索与识别(MSTAR)计划的多类别SAR数据集上的分类识别准确率可提升0.5%~10%。
- 周一鸣吴玉仁沈项军朱倩吴蔚张江涛
- 关键词：合成孔径雷达多核学习
- 基于节点数据密度的分布式K-means聚类算法研究被引量：5
- 2011年
- P2P(peer-to-peer)网络分布式聚类算法是利用P2P网络上各个节点的计算、存储能力以及网络的带宽,将算法的时间复杂度和空间复杂度平摊到各个节点,使处理和分析海量分布式数据成为可能,从而克服传统基于单个服务器的集中式聚类算法在数据处理能力等方面的限制。提出一种基于节点置信半径的分布式K-means聚类算法,该算法通过计算节点上数据分布的密度,找到同一类数据在节点的稠密和稀疏分布,从而确定聚类置信半径并指导下一步的聚类。实验表明,该算法能够有效地减少迭代次数,节省网络带宽;同时聚类结果也接近集中式聚类算法的结果。
- 张科泽杨鹤标沈项军蒋中秋
- 关键词：点对点技术K-MEANS聚类自适应
- 一种可鉴别的稀疏保局投影算法被引量：1
- 2015年
- 为了增强高维数据在低维子空间中的模式识别能力,假设任意2个类别相同的相似样本其稀疏表示也相似,并基于SPP和LPP思想,提出一种可鉴别稀疏保局投影降维新方法 DSLPP.该方法通过稀疏表示学习和保局部投影,使得在投影子空间中不仅能够保持稀疏表示对数据很好的表达能力,而且较好地获取高维数据所蕴含的本质局部流形结构和自然判别信息,从而增强高维数据在子空间中的表示能力和可鉴别能力.在3个典型的人脸数据集Yale,ORL和PIE29上,将所提出方法 DSLPP与PCA,LPP,NPE和SPP进行对比试验.结果表明DSLPP是一种有效的降维方法,能够较好地改善高维数据在低维子空间中的分类效果.
- 苟建平詹永照张建明沈项军
- 关键词：降维
- 植物果实形变的可视化研究
- 2015年
- 现有的模拟果实形变方法单一且真实感不强,为了更真实地模拟自然界中果实形变,提出了一种将基于约束形变和基于微分坐标相结合的方法。通过交互式方法定义形变区域,设置影响形变的参数,计算势函数得到初步形变的结果,估计出形变区域的旋转变换,并增加保持果实特征的约束条件,采用基于微分坐标的方法进行第二次形变。实验结果表明,该方法所模拟的果实形变不仅保持几何细节,同时也具有较强的真实感。
- 曾兰玲陈兰洁王勤全沈项军
