摘要:非特定人手语识别是推动手语系统实用化所必须解决的问题.在非特定人手语识别研究中,训练数据的缺乏和非特定人手语数据的差异性矛盾给原有研究框架的有效性带来了挑战.提出了非特定人手语识别新的研究框架,并给出了解决问题的策略与思路.这些问题的解决将对中国手语识别及其他相关领域具有非常重要的意义.

摘要:提出了谓词之间的一种相似关系,并用该相似关系得到可实现某谓词的动作集.利用该动作集中所有动作的公共前提谓词和公共效果谓词,提取出隐含在动作描述中的领域知识,并给出了描述领域知识的一种形式化方法.最后,对具体的规划问题,可利用领域知识判断出初始状态或目标状态中存在的矛盾.该领域知识的提取策略已应用于智能规划器StepByStep之中,所获取的领域知识对选择待实现的谓词提供了必要的理论依据.

摘要:为了解决多目标进化算法中适应值指派(fitness assignment)的耗时问题,提出了一种新颖的适应值指派方法--占优树.占优树保存了个体之间的必要信息,暗含了个体的密度信息,而且显著减少了个体之间的比较.此外,基于占优树的淘汰策略没有花费额外的代价就保存了种群多样性.在此基础上,提出了一种新的基于占优树的多目标进化算法.通过6个测试问题和3个方面的测试标准,新算法在接近真实的最优前沿和保持种群的多样性方面,与SPEA2和NSGA-II性能相当,但速度要比它们快得多.

摘要:提出并实现了一种指纹合成方法.该方法通过新的联合方向场模型生成更加符合真实指纹的方向场,并提出一种新的指纹密度图的表示方法.然后,通过改进的Gabor滤波器生成指纹脊线纹理.该方法包括两个主要步骤:首先,经过指纹方向场生成、密度图生成和脊线纹理生成产生一个指纹模板图像;然后对指纹模板图像进行一系列变换,包括添加划痕、纹理平移、脊线的膨胀/腐蚀、脊线的弹性形变、脊线的加噪和平滑、图像的平移和旋转、改变对比度、添加背景噪声,最终得到类似于真实指纹的合成指纹图像.基于该方法的指纹生成器平台,已在2004年中国生

摘要:提出了一种基于半监督学习的行为建模与异常检测方法.该算法包括以下几个主要步骤:(1) 通过基于动态时间归整(DTW)的谱聚类方法获取适量的正常行为样本,对正常行为的隐马尔可夫模型(HMM)进行初始化;(2) 通过迭代学习的方法在大样本下进一步训练这些隐马尔可夫模型参数;(3) 以监督的方式,利用最大后验(MAP)自适应方法估计异常行为的隐马尔可夫模型参数;(4) 建立行为的隐马尔可夫拓扑结构模型,用于异常检测.该方法的主要特点是:能够自动地选择正常行为模式的种类和样本以建立正常行为模型;能够在较少样本的情

摘要:基于句子的相似性,提出了无指导的汉语句法结构推导方法.基本思想是:首先,在汉语句子库的基础上,通过句对之间的对齐,得到交替的相同片断和相异片断.然后,根据相同片断优先或相异片断优先策略,选取相应的对齐片断作为句子成分候选,并对可能因片断交叉而导致边界摩擦的候选进行歧义消解.最后,通过逐步归约句子成分,推导出汉语句法结构树.为了避免对齐过程中词的稀疏问题,还对部分具有明显规律的词事先作了归类处理.分别以词、词性以及词联合词性作为句子基本构成单元,评测了推导的句法结果.测试结果表明:对于3种构成单元,相异片断

摘要:视频摘要能够充分表达视频信息.在MPEG-1/2中,关键帧可以反映镜头的内容.类似地,关键视频对象可以表示基于MPEG-4对象框架的视频内容.将关键视频对象选择模型(key video object selection model,简称KVOS)扩展为基于交互计算的交互式关键视频对象选择模型(interactive key video object selection model,简称IKVOS),并证明了关键视频对象选择模型满足归纳法准则,交互式关键视频对象选择模型满足余归纳法准则.同时用户可以根据偏好

摘要:提出了一种独立于具体领域的文本线性分割统计模型,其中采用多元判别分析方法定义了4种全局评价函数,实现对文本分割模式的全局评价,寻找满足分割单元内距离最小化和分割单元间距离最大化条件的最好分割方式.该模型采用遗传算法来解决新模型的高计算复杂度问题.比较性实验结果显示,新模型比TextTiling和Dotplotting算法取得了更高的P_μ评价性能.

摘要:语义角色标注是浅层语义分析的一种可行方案.描述了一个采用最大熵分类器的语义角色标注系统,该系统把句法成分作为语义标注的基本单元,用最大熵分类器对句子中谓词的语义角色同时进行识别和分类.最大熵分类器中使用了一些有用的特征及其组合.在后处理阶段,在具有嵌套关系的结果中,只有概率最高的语义角色被保留.在预测了全部能够在句法分析树中找到匹配成分的角色以后,采用简单的后处理规则去识别那些找不到匹配成分的角色.最终在开发集和测试集上分别获得了75.49%和75.60%的F1值,此结果是已知的基于单一句法

摘要:针对多Agent联盟数量是Agent个数指数倍的问题,基于Agent合作收益独立性,给出了Agent联盟快速动态生成算法--SCS(search of coalition structure)算法;依Agent联盟之间的同构关系,将Agent联盟结构图剪枝,然后进行Agent联盟结构搜索,可降低搜索空间大小,并证明了是剪枝前搜索量的n(k-1)^n-k.最后,以机器人足球赛RoboCup为背景给出了实验分析,表明了SCS算法的效率.SCS算法是

摘要:怎样实现软件Agent是设计与开发面向Agent编程语言及工具的关键问题.为基于当前主流的面向对象技术来解决该问题,首先讨论了对象与Agent的主要区别,然后通过对Agent的BDI模型进行简化改进,提出了一种基于对象技术的软件Agent的实现体系结构及其内部行为自主决策算法.最后,基于该结构及算法并利用设计模式开发出了软件Agent的一种面向对象设计框架.该工作对于上述问题的解决,以及在现有成熟的面向对象技术基础上开发出软件Agent程序设计语言及其支撑环境具有基础指导意义.

摘要:提出了一种基于曲线演化的非监督式纹理分割算法.在用Gabor小波库提取纹理特征之后,可以得到一个多维的特征图像.为了避免直接在多维空间中应用曲线演化模型,采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)来描述该特征图像的概率分布,再从分布模型中计算得到每个像素点的区域信息和边界信息.综合两种信息,并应用测地线活动区域模型来获得最终分割结果.实验结果显示,这种方法能够获得良好的区域边界.

摘要:几何活动轮廓(GAC)模型广泛应用于计算机视觉和图像分析领域,特别是用于定位目标边界.然而,基于GAC模型的图像分割有演化时间长和边界泄漏两个缺点.一方面,停止速度场在同质区域一般不够平滑,这导致活动轮廓不能快速演化到希望的目标边界;另一方面,停止速度场在目标边界上不为0,导致活动轮廓不能停止于目标边界,活动轮廓继续演化进入目标边界内(边界泄漏).针对这两个问题,提出了一种对停止速度场进行各向异性扩散的方法.它基于提出的各向异性扩散模型.然后把各向异性扩散后的停止速度场应用于GAC模型进行图像分割.实验结

摘要:基于回归树模型的多特征空间建模方法在回归类内部进行特征音分析,较好地解决了训练数据不足时说话人模型的训练问题,而短语音段聚类策略又进一步避免了过短的语音片断对自举训练的影响.验证实验采用了实际录制的近8小时的不同谈话数据.结果显示,即使平均自举片断长度小于5秒,新方法依然非常稳健,不仅提高了说话人改变检测的效果,而且优于通常的自举方法.

摘要:提出了并行蚁群算法中处理机间信息交流的两种策略,使得各处理机能够自适应地选择其他处理机以进行信息交换和相应信息素的全局更新.还提出了一种确定处理机之间进行信息交流的时间的策略,可以根据解的分布情况自适应地确定信息交流的时间,以取得全局收敛速度和解的多样性之间的平衡.在算法每一次信息交换后,采用自适应的更新策略,根据信息素的均匀度进行信息素的更新,从而避免了早熟和局部收敛.在MPP处理机曙光2000上对TSP问题的实验结果,表明了基于该自适应信息交换策略的并行蚁群算法比其他算法具有更好的收敛性、更高的加速比

摘要:应用层组播(application-layer multicast,简称ALM)是网络层组播的重要补充.但与网络层组播不同的是,应用层组播结构的组成节点是具有独立利益和决策的主机用户.自私的主机用户为了提高自身利益,可能不严格遵守应用层组播协议的规定,从而对组播会话的整体性能带来影响.为了设计可信任的、鲁棒的应用层组播协议,对应用层组播的用户自私性进行研究是必要的.综述了这一领域的研究进展,并按照应用层组播协议的工作阶段把这些研究分为3类,即控制结构维护阶段的自私性研究、节点信息收集阶段的自私性研究以及数

摘要:多约束路径(multi-constrained path,简称MCP)选择问题是QoS路由问题面临的重要挑战之一.现有的MCP算法不能兼顾降低计算复杂性、提高响应速度和防止可行解丢失等方面的缺点.另外,单纯依靠线性路径长度方程(LPLF)或非线性路径长度方程(NLPLF)都不能有效解决QoS路由问题.定义了崭新的法线测量路径长度方程,并基于该方程提出了解决m约束MCP问题的NMMCP(normal measure based MCP)算法.NMMCP不仅是在线计算与预计算,同时也是LPLF与NLPLF的良

摘要:Web服务作为一种新型的Web应用模式,近年来得到了迅速的发展.如何动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的、满足不同用户需求的、增值的复杂服务已成为新的应用需求和研究热点.针对现有服务聚合中服务选择技术的不足,提出了一种解决服务聚合中服务动态选择QoS全局最优化问题的实现算法GODSS(global optimal of dynamic Web services selection).算法的主要思想是把服务动态选择全局最优化问题转化为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,利用多目标遗传算法的智

摘要:在给出一种多Agent中介系统控制的组合电子市场模型的基础上,利用基于群集智能的多Agent系统分析方法,针对中介主导的组合电子市场中大量消费者联盟形成的问题,从组合市场的宏观层次将其抽象为一个具有随机特性的群集系统,为多Agent间交互的动态特性作出宏观层次的定量分析.根据群集系统的速率方程,首先给出了一个反映组合市场中市场结构动态变化的微分方程,然后通过数值仿真,验证了组合贸易中多Agent联盟形成的可行性和有效性,分析了中介主导型商务系统这种新的电子市场模式存在的价值,并通过与相关工作的比较证明了多

摘要:无线传感器网络有限的资源,如能量、通信带宽等,难以适应网络中大量数据的传输,需要在网络内部对原始监测数据进行压缩或聚合处理.设计了一个适合小波变换的环模型.针对任意支撑长度的小波函数,给出了一种基于环模型的分布式时-空小波数据压缩算法.该算法将传感器网络中的数据抽象为一个矩阵,将时间相关性与空间相关性映射为该矩阵的小波列变换与行变换,以同时挖掘传感器网络中数据的时间和空间相关性.从能量消耗和网络延时两方面定性地分析了算法的性能.理论分析和实验结果表明,该算法能够有效地去除传感数据中存在的时间和空间相关性,

摘要:节点移动是导致移动自组织网络性能下降、限制网络规模扩展的关键因素之一.寻找稳定路径是减小节点移动影响的有效手段.现有的稳定路径寻找方法存在以下局限:需要节点具有地理位置定位的硬件功能支持,或需要信号强度上传的交叉层功能支持.为此,提出了不需要特殊硬件支持、可独立于底层协议工作、基于邻居变化率的稳定路径选择方法.以AODV(Ad hoc on-demand distance vector)按需路由协议为基础,扩展为NCR-AODV(Neighbor change ratio Ad hoc on-demand

摘要:在移动自组网(mobile ad hoc networks,简称MANET)中,节点的移动使无线链路经常发生断裂,从而导致路由无效.为了提高路由的稳定性,在分析单跳链路的t-时间维持概率的基础上,提出了一种基于路径t-时间维持概率的按需路由协议.该协议通过目的节点对路由请求的二次应答和中间节点对路由的反向优化来选择具有最大t-时间维持概率的路径,从而延长了路由的维持时间.仿真结果表明:与AODV(ad hoc on-demand distance vector)和DSR(dynamic source ro

摘要:移动自组网中,网络的拓扑结构可以通过调节每个节点的传输功率加以控制,拓扑控制的基本目标是设计基于功率优化的算法,既能维护网络的连通性,又能降低节点的传输功率,延长节点的生存时间,达到优化网络性能的目的.在GG图的基础上,提出了一种基于能量效率的拓扑控制算法VCGG(a varying-cone distributed topology-control algorithm on Gabriel graph).算法采用可变扇区的思想,运用优先删除最远节点的方法(FDFN)选择逻辑邻居节点,建立了一个度有界、平

摘要:使用分布式哈希表(distributed hash table,简称DHT)的应用系统必须在O(1)发现算法和O(logN)发现算法系列中选择适应的DHT协议.但是,不同网络波动程度的应用场景要求理想的DHT协议根据网络波动率能够自适应地调整.提出一种发现算法ROAD(routing on active and demand),在延时和波动率之间自适应地调整以提供更好的性能.设计ROAD的关键挑战是构建路由表和降低延时的算法.通过构建加速路由表,加快发现服务的速度,降低消息转发的延时,并通过幂次序组播算法

摘要:辫子群是一种新兴的适用于量子计算机时代的公钥密码平台,辫子群上已知的用于公钥密码系统的一些难解问题和基于这些难解问题的公钥加密算法都受到不同程度的攻击.辫子群上公钥密码系统的安全性不能仅仅依靠共轭问题的难解性.结合辫子群上非共轭变换和多变量方程组的特点所构造的难解问题,通过增加变量数量来增加问题的难解程度.新的公钥加密算法的安全性建立在新的难解问题之上,随后对其正确性、安全性、效率以及参数选择进行了分析.辫子群上新的公钥加密算法可以抵抗已知的各种攻击,将简单问题复合成多变量难解问题的思路,对公钥密码算法的

摘要:对已有多级安全模型的可信主体支持进行回顾和分析,提出了DLS(离散标记序列)多级安全模型.该模型将可信主体的生命周期分解为一系列非可信状态,对每一个状态赋予一个敏感标记.可信主体的当前敏感标记等于当前非可信状态的敏感标记,非可信状态的切换由预定义的可信请求事件触发.从而可信主体的当前敏感标记可以根据其应用逻辑而动态调整.同时给出了模型保持系统安全性的安全状态和规则.与Bell模型等可信主体敏感标记范围模型相比,该模型在多级安全的策略范围内实现了可信主体的特权最小化.

摘要:提出了一种结合信息伪装和隐藏技术来保护数字高程模型(digital elevation model,简称DEM)数据的方法,保证了DEM数据的安全传输和存储.设计了DEM数据极低比特率压缩方法,压缩数据隐藏在伪装数据中.应用带参数整数小波变换,提出可嵌入隐藏信息的小波系数集合生成方法.扩展了只针对图像的基于视觉系统(human visual system,简称HVS)小波域量化噪声的视觉权重(just noticeable distortion,简称JND)分析方法,使其适用于DEM数据,自适应地确定信息

摘要:为公平交换协议引入了一个自然的范例--基于身份的部分代理签名,给出其形式化的安全模型,同时提出了一个高效可证安全的部分代理签名方案.这是一个完全基于身份的优化公平交换协议.与以前协议不同的是,该方案没有使用任何零知识证明,有效地避免了大量计算.

摘要:提出了光突发交换网络支持服务质量的一种新方案.在此方案中,核心节点根据到达的数据突发的优先级别,将每一出口链路的数据信道进行分组.每一组别的数据信道数主要取决于相应优先级别的数据流量.通常情况下,属于某优先级别的数据突发会被调度在相应组别的数据信道上.在高优先级别的数据突发未能预留在其相应组别的数据信道上时,可尝试为其在低组别的数据信道上预留,甚至抢占低组别内已经被预留的信道;低优先级别的数据突发不能被预留在高组别的数据信道上.另外,也考察了抢占数据突发长度与被抢占数据突发长度之间的关系.

摘要:提出一种短流优先的公平带宽分配机制FPIP(fair PIP).通过区别处理短流和长流的报文,FPIP能够将带宽优先分配给短流,然后将剩余的带宽在长流之间公平分配.此外,FPIP采用主动队列管理机制AQM(active queue management)检测拥塞并控制队列长度.仿真结果表明,FPIP在保证公平性、控制队列长度、减小Web流的响应时间等方面具有良好的性能.