【摘 要】
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对移动终端交互中动态图像的传输进行真实性识别,可以更好地提升移动终端交互质量。对动态手势图像的传输真实性识别,需要给出手势匹配模板间的放射变换矩阵,将输入手势与模板特征点进行匹配。传统方法通过提取空间的分布特征得到变换矩阵,但忽略了将输入手势图像与模板特征点匹配,导致识别精度低。提出稀疏表示的移动终端交互动态手势图像传输真实性识别方法。融合最小二乘法提取单点触控的手势特征,将多点触控手势定义为多个
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对移动终端交互中动态图像的传输进行真实性识别,可以更好地提升移动终端交互质量。对动态手势图像的传输真实性识别,需要给出手势匹配模板间的放射变换矩阵,将输入手势与模板特征点进行匹配。传统方法通过提取空间的分布特征得到变换矩阵,但忽略了将输入手势图像与模板特征点匹配,导致识别精度低。提出稀疏表示的移动终端交互动态手势图像传输真实性识别方法。融合最小二乘法提取单点触控的手势特征,将多点触控手势定义为多个单点触控手势集合,融合Hausdorff距离(HD)测度定义两个手势特征边缘点集间的距离值,给出手势匹配
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对超密集网络中小区分簇进行资源分配,可以抑制小区间的干扰,满足用户速率需求,有效提升网络频谱效率。基于小区分簇的资源分配方案,需要对超密集网络中毫微微小区(femtocell)动态分簇,分簇之后再进行子信道和功率分配。传统资源分配算法仅仅考虑了毫微微小区(femtocell)之间同层干扰问题,而忽略了小区跨层干扰,并且小区分簇方案容易陷入局部最优解,导致网络性能提升不明显。提出基于小区分簇的资源分