【摘 要】
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使用移动设备摄像头进行感知是移动群智感知主要形式之一,预先利用照片的情境信息聚类可以减少图片特征相似计算,提高照片冗余判断效率。为了提高情境信息聚类精度,本文提出一种聚类动态查找算法,解决动态聚类近边缘相似的问题。首先,根据PTree聚类算法是否聚类到已有区间分为实枝叶和虚枝叶,实枝叶的数据直接上传,虚枝叶进一步动态查找最佳相似匹配区间;然后,基于使用局部扩大再动态缩小的思想,减少动态聚类数据点之
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院,中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61972417),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(18CX02134A、19CX05003A-4,18CX02137A,18CX02133A),山东省研究生导师指导能力提升项目(SDYY8025)。
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使用移动设备摄像头进行感知是移动群智感知主要形式之一,预先利用照片的情境信息聚类可以减少图片特征相似计算,提高照片冗余判断效率。为了提高情境信息聚类精度,本文提出一种聚类动态查找算法,解决动态聚类近边缘相似的问题。首先,根据PTree聚类算法是否聚类到已有区间分为实枝叶和虚枝叶,实枝叶的数据直接上传,虚枝叶进一步动态查找最佳相似匹配区间;然后,基于使用局部扩大再动态缩小的思想,减少动态聚类数据点之间平均距离;最后,聚类到同一区间的图片集进行相似过滤。通过设计的APP收集带有情境信息的照片数据,结果表
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聚焦移动社交网络特征和用户隐私保护的多元需求,本文首次提出一种支持K-近邻搜索的移动社交网络隐私保护方案.方案首先构建融合细粒度访问控制的位置隐私安全模型,在此模型下设计面向移动终端的轻量级位置加密算法,并基于同态加密机制以及安全多方计算思想设计位置密文重加密协议以及K-近邻搜索协议,从而构建安全可信的协同搜索架构,保证服务提供商在无需解密位置的前提下,对用户与好友之间距离进行安全计算并排序,在保护用户位置隐私的同时满足其近邻搜索服务的可用性;除此之外,为了满足细粒度访问控制,方案提出基于公钥广播加密的好
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