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随着软件定义网络技术（Software Defined Networking,SDN）的不断发展,SDN存在的安全问题也越发突出,SDN的安全问题已经成为SDN领域中......
计算机科学与技术的发展不仅加快了图像编辑软件的开发速度,而且推进了图像处理技术的研究进程。如何快速高效地检测篡改图像是图......
随着5G时代的到来,云计算、大数据、物联网系统所处理的数据正朝大规模、高维度的方向快速发展。但对大规模的高维数据进行近似最......
自大数据概念被提出已经过去了将近10年时间,随着时代的发展和社会的进步,计算机应用界所面对的数据量已经逐渐增长到TB、PB甚至EB......
计算机视觉和图像处理是目前国内外研究热点,其中图像特征提取与匹配是图像分析与图像识别的前提。图像特征提取,是将高维的图像数......
哈希方法是一种近似最近邻算法,哈希方法通过使用哈希函数将特征向量转换为二值的哈希码,以此提高最近邻搜索的效率并降低存储空间......
海面重点舰船识别是目标检测领域重点方向之一。传统方法一般基于对遥感图像的处理来完成任务,然而现有的遥感图像监测技术往往受......
随着数据集和特征维度的增大,使用传统暴力搜索方法的代价也会相应增加。因此,本文提出在基于多阶段向量量化的近邻搜索方法的基础......
在许多应用中,LSH（Locality Sensitive Hashing）以及各种变体,是解决近似最近邻问题的有效算法之一.虽然这些算法能够很好地处理分布......
高维数据的近似最近邻检索是许多应用研究的一个基础问题,同时大数据带来的维度灾难对传统的哈希算法产生了挑战。为此论文提出了......
为了解决传统K均值算法在处理大规模数据时的局限性,在近似K均值算法(AKM)基础之上,利用对聚类中心进行分类的思想,提出了快速近似......
现有基于Hash学习二进制编码方法通常学习一组用于数据投影的超平面,并且简单地对来自每个超平面划分的结果进行二值化编码,而忽视......
针对高维大数据集,提出了二阶段近似最近邻离群挖掘算法(TPOM),在聚类的基础上,通过加速最近邻查询和改善剪枝效率,提高了循环嵌套......
随着智能机器人的不断发展,SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)技术已经成为机器人走向自主化的关键技术之一。同时,随......
随着计算机的快速发展以及互联网的迅速普及,信息在互联网上爆发式增长,文本、图像、音频、视频等的发展导致表达数据需要更高的维......
随着数字多媒体技术、互联网技术以及计算机硬件技术的快速发展,人们每天接触到的图片数量得到了空前的增长,以图像为基础的各类应......
最近邻查询是各种大数据实时分析的基础问题,其目标是衡量不同对象间的差异性或相似性,在数据中寻找内容相似或者语义相关的对象。......
为减少在大范围图像检索过程中因硬编码导致的量化误差,提出一种基于重心坐标的软编码方法,利用乘积量化将高维特征空间分解成低维......
针对外存环境中海量高维数据近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor,ANN)查询面临的"维度灾难"和I/O性能瓶颈难题,本文提出了一......
尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)方法在进行角点检测和特征点匹配时的时间较长。为此,提出一种改进的图像配准算法。......
为了降低图像特征向量量化的近似表示和高维向量带来的码书训练时间开销,提出了一种投影增强型残差量化方法。在前期的增强型残差......
图像语义分割与场景理解是计算机视觉的核心问题之一,旨在对图像的每个像素根据已知的类别集合进行分类。在自动驾驶、自拍肖像画......
随着社会的发展和时代的进步,数据维数越来越高,数据库规模越来越大,复杂性越来越高,那么怎么从海量高维数据中快速找到目标数据成......
短时交通流预测系统是智能交通(ITS)系统的关键子系统之一。其预测性能的好坏、能否满足实时性要求都直接关系到交通控制与诱导系......
随着以互联网为代表的计算机技术的高速发展,世界开始步入大数据时代。大数据在给人们带来丰富的资讯知识的同时也对许多的传统领......
