摘要:针对人脸在跟踪过程中可能存在大幅度的倾斜、旋转、遮挡以及肤色干扰等问题,提出一种基于在线修正的人脸跟踪算法.该算法当人脸检测失效时,人脸跟踪模块将用于提取目标参数;而在人脸跟踪过程中,为减小由连续跟踪造成的累积误差,利用人脸实时检测机制新检测到的人脸目标参数来修正跟踪模块的参数,包括跟踪窗口的位置和尺度,从而利用了人脸检测和人脸跟踪各自的优点.通过实验,其结果表明,该算法能够精确地跟踪复杂姿态下的人脸目标,并且能够解决肤色干扰和遮挡的问题,具有很好的适应性和鲁棒性.另外,将在线修正的跟踪方法应用于娱乐游戏控制,为人机交互提供了新的方式.

摘要:上下文存储和查询是上下文感知计算的基础.而上下文的不确定性是上下文处理中不可回避的问题.为此,提出了一种嵌入模糊逻辑的上下文感知系统架构(FLECA).FLECA 将基本上下文信息转换成高层上下文语义,通过内嵌模糊逻辑引擎,实现对模糊上下文信息的全模糊存储和查询;同时基于神经网络,实现查询推理机制的学习和完善.实验表明引入学习机制能够有效提高FLECA 的适应性,从而为以用户为中心的应用提供有力的支撑.

摘要:用户睡眠状态下的睡眠行为识别是睡眠质量检测的基础.提出了一种非觉察式的睡眠行为识别技术,该技术使用薄膜压力传感器作为采集设备,根据统计模式识别理论建立用户个性化模型,并通过最大相似度算法识别用户行为.其优点在于系统运行时不会干扰用户正常的生活,并且部署简单,安全性高.实现了基于该理论的原型系统SmartSleepDetector.实验结果表明,系统睡眠行为的识别正确率达到80%以上.该理论方法具备可行性及实用价值.

摘要:针对多用户交互桌面的界面管理问题,通过需求分析、界面建模、原型实现与用户研究四个阶段的研究,提出了一个完整的界面管理方案.首先基于对交互式桌面水平显示、直接输入以及多用户使用三个特性的分析,提出了桌面界面管理中输入管理、布局管理、权限管理和冲突管理四个方面的新需求,这些显著区别于台式计算机上的界面管理.在此基础上,设计了层次式的桌面交互界面模型,它自底向上由处理多用户输入的输入管理层、控制交互界面的对象管理层、以及基于树状结构组织的图形对象层组成.进而,实现了多用户桌面的交互界面管理系统uTablePlatform,并开展了实际的用户研究.4 组测试者在uTablePlatform 上分别完成了一次旅行规划的任务,观察和问卷结果表明本文设计并实现的界面管理系统可以有效的帮助用户完成桌面交互任务.

摘要:行为识别在普适计算领域有着极大的应用前景,可广泛应用于医疗监护、智能家居/办公、商业服务等方面.其中基于传感器的行为识别因其分布范围广、不具侵扰性等优点,已成为目前的研究热点之一.采用机器学习理论和方法,提出了一种基于多模传感信息感知和融合的行为识别层次框架.该框架综合加速度和无线网络信号两种传感器信息、利用多种基于融合的识别方法,能同时解决“用户在哪里”、“用户在做什么”、“用户将要去做什么”等行为相关问题.采用智能手机作为实验平台,利用其内置的多种传感器收集用户的行为信息,更符合普适计算的发展趋势.最后通过实际采集的数据和大量的实验说明了各种方法的有效性.

摘要:当前可视分析系统对分析推理的迭代过程支持不足,从而给用户带来较大的操作负担和记忆负担.针对这个问题,研究和设计了基于交互历史在线跟踪机制的可视分析系统.首先分析了可视分析过程中的交互任务模型,然后研究了可视分析系统中的交互历史在线跟踪机制,研究了基于交互历史的动作预测方法,接着提出了可视组件自适应布局机制,最后给出了系统的应用实例和评估.系统实例和评估表明,该系统能对用户的分析推理过程提供自然、高效的支持.

摘要:基于包络理论与拓扑映射的方法对三次ω-Bézier 曲线进行了形状分析,得出了曲线上含有奇点、拐点和曲线为局部凸或全局凸的充分必要条件.这些条件完全由控制多边形的顶点和频率参数所决定.进一步讨论了频率参数对形状分布图的影响及其对曲线形状的调节能力.

摘要:探索性地设计了一个插值给定边界曲线的NURBS 近似极小曲面算法,弥补了当前NURBS 系统无法有效地设计工程所急需的一般NURBS 极小曲面的缺陷.运用NURBS 曲面的节点插入、Hybrid 多项式逼近等多种技术,将NURBS 曲面转化为相对简单的分片Bézier 曲面求解,并运用各子曲面片的控制顶点优化、整体曲面不断更新的迭代方法,成功地得到高精度的近似分片Bézier 极小曲面.最后,可以按用户的各种要求选择运用相应不同的迭代逼近算法,求取插值给定边界曲线的近似NURBS 极小曲面.

摘要:提出了一种基于特征线素的轻量级三维建筑交互建模方法,称为Fe-Wires 方法.该方法是一种基于形状文法的过程式建模方法,通过间接地输入和操纵建筑对象的特征线条来重构模型,克服了原有基于规则的建模方法交互能力弱的缺点.为了便于对复杂建筑对象进行交互调整,给出了基于轴向弹性约束的整体形变模型.区别于传统非线性约束求解方法,该方法只需求解一个二次凸规划问题,具有很高的求解效率.实验结果表明,该方法适用于建筑室内外交互建模的实际应用.

摘要:提出一种模型观察方法,可自动地生成观察序列,实现对模型的由全局到局部的优化观察.基于层次骨架树的建立,该方法将模型的全局特征、局部特征和细节特征进行层次化的有序组织.由此,可生成不同层次特征的观察视点,且有效表达它们之间的关联性,以较好地符合人脑对模型的认知方式,减少人工交互选择视点的盲目性,提高认知效率.实验表明,与人工交互的视点选择方法相比,该观察方法节约一半以上的时间,并显著地降低认知识错误率.

摘要:三维数字几何信息的处理,尤其是三维模型数据的获取技术、特征提取、频谱分析及模型分类或检索等技术,备受人们关注.本文给出一套完整的、优化的三角域上一类正交函数系(称为三角域上二次V-系统,V₂-系统)的生成算法.基于此算法生成的V₂-系统,将给曲面模型的频谱分析带来极大地便利,既能节省存储空间,也能提高模型分解、重构等算法的执行效率.首先给出V₂-系统的精确数学表达及高效的构造过程.其次,提出一种二次曲面模型的构造方法,称为自由选取法.该方法以三角面片模型为基础,依据具体需求精度,自由地构造不同面片数的二次曲面模型,为后续实验带来了极大地便利.再次,给出V₂-系统中分片二次Bézier 曲面模型的正交表达式,即二次曲面模型可以由V₂-系统中有限个基函数精确表达,从而实现了对曲面几何模型的正交分解与重构,并提供了一种三维数据的压缩方法.与此同时,依据几何模型的频谱信息,计算不同曲面模型间的相似度(V₂-描述子的“距离”),则可实现不同模型间的初步分类,进而为三维模型检索奠定了基础.

摘要:针对现有计算机真实感图形学及虚拟现实主流显示算法不能表现当环境光强骤变时人眼对场景感知变化的缺陷,提出并实现了一个基于人眼感光细胞亮度响应机制的明暗适应过程模拟的增强显示新算法.该算法首先针对人眼中视锥细胞和视杆细胞不同的生理反映机制,利用了双边滤波方法建立起感光细胞接受光刺激后同周边细胞之间的作用关系模型,然后在不同亮度环境下建立起亮度随时间响应的变化模型.结合图像高动态范围图像的色调映射处理模型及实验心理学中的经验模型,并经实验调整不同环境亮度下的生理适应值,通过逆响应变换及颜色适应变换,最终在三维场景中较为逼真地模拟出人眼在明暗适应过程中的对场景的动态感知变化.

摘要:目前多点触摸桌面广泛采用计算机视觉技术实现.触摸信息是通过手指反射的红外线在红外摄像机下成像,然后对红外相机得到灰度图像进行手指区域提取,跟踪,校正得到.由于桌面表面红外光照射不均衡,环境噪声干扰等因素,目前存在的多点触摸工具包在检测和跟踪方面效果较差,也没有考虑手指运动和摄像机畸变的影响.本文提出基于图像局部极值点检测手指触摸区域,结合手指运动和相邻帧信息进行手指跟踪,实现摄像机畸变校正的多点触摸桌面系统工具包MTDriver.实验结果表明,MTDriver 跟踪识别准确,效率高,鲁棒性强,具有实用性.

摘要:研究并实现交互式机器人建模与仿真系统iRMSS(interactive robotics modeling & simulation system),为机器人仿真提供了精确实时的实验平台.iRMSS 包含两个子系统:一是3D 机器人建模子系统iRMS(interactive robotics modeling sub-system),完成机器人连杆和物理模型建模;二是基于MSRS(microsoft robotics studio)的交互式仿真子系统iRSS(interactive robotics simulation sub-system),完成实时的机器人动力学仿真并获取仿真动力学参数.iRMSS 充分发挥MSRS 集成一体化、精确度高、通用性强的优势,同时解决MSRS 在机器人建模和物理参数获取两方面存在的问题,实验结果证实了iRMSS 系统的可行性.

摘要:现有联合作战想定中的任务规划研究没有完整的形式化理论支撑,只能进行底层实体级别的交互,无法支持多层组织群体规划.描述任务逻辑是一种用于描述组织结构和协同行为规划的理论,基于描述任务逻辑理论提出了一种任务规划方法TPDLT(task planning based on the description logic of tasks).该方法对联合作战想定中的任务规划及其可完成性进行了形式化建模,然后提出了联合策略下的规划可完成性的判定理论,最后给出了任务规划的推演算法.通过示例说明了TPDLT 方法能够准确地描述虚拟群体组织指挥关系的任务交互语义,支持组织任务规划可完成性的可判定的推理验证.

摘要:提出了一种三维人体的草绘建模方法,允许用户分层次绘制人体骨架线和轮廓线草图,并快速生成三维人体模型.该方法的特征主要表现在两个方面:首先,采用层次化的人体截面模板进行形变,并使用基于距离的描述子在人体模板库中检索最符合用户绘制的模板,使结果模型更能体现人体草图特性;其次,采用参数驱动的三维人体模型生成方法,将草图轮廓特征与模板轮廓进行对应并计算三维形变参数,最后对人体模板进行形变生成三维人体模型.实验结果表明,该方法能够快速构建符合用户绘制意图的三维人体模型.

摘要:提出了一种基于三维2 步子迭代混合细化算法和启发式搜索的无标记三维人体姿势估计方法.其主要思想是首先通过一种新的2 步子迭代混合细化算法,对由Shape-from-Silhouette(SFS)算法从多幅二维图像中重建出的人体三维模型进行骨架化,然后通过一种启发式的方法进行模型匹配.实验结果表明,该方法不仅思想简单,而且具有较好的鲁棒性,能够很好的去除各种噪声的影响.

摘要:视点选择是图形学的一个重要研究方向,它通过分析模型特征,计算得到符合人类观察习惯并包含更多模型重要信息的视点.近年来,人们提出了很多视点选择算法,然而对这些算法结果的评价仍然停留在感性阶段.设计实现了一个视点选择Benchmark,对视点选择结果进行量化分析:首先,采集30 个测试者对45 个模型的视点选择结果,借以确立真人视点选择的基准视点;接着,以基准视点为参考,分析真人视点选择的一致性和稳定性;最后,应用5 个(共3 类)代表性的算法进行视点选择,并比较其结果与基准视点的差别,得到各视点选择算法的质量及时间效率.实验结果表明,真人视点选择整体具有较好的一致性和稳定性,但对不同特征类型模型,一致性的表现有较大差异;已有视点选择算法对45 个测试模型的结果整体差异不大,相对来说,基于互信息的方法和视平面上特征计算的方法较好,各类视点选择算法对不同特征类型模型结果互有优劣.

摘要:提出了一种基于自组织特征映射(SOM)和PCA 索引的三维运动数据检索方法.首先利用每一个运动序列来进行拓扑特性加强的SOM 的学习,其运动特性被映射到一个主曲面,然后利用主成分分析方法(PCA)提取主曲面的主成分来建立一个基于主成分的索引机制,加快检索速率.SOM 的引入避免了与原始数据的直接接触,后续的工作只是在主曲面的基础上展开,消除了不同骨架长度的位置信息对运动特性的影响.实验结果表明了算法的有效性.

摘要:提出一种新的基于网格边界几何信息的快速分割算法,首先按照原始网格模型面片的拓扑关系建立对偶图,并根据网格面片的几何信息设定顶点权和边权;使用k-way 多级分割方法在对偶图上进行快速分割,得到预分割区域以及各分割区域的初始边界;然后定义分割片的特征边界和边界强度函数,用以表示各预分割区域边界上的形变模型;通过最小化形变模型的能量函数,推动初始边界向特征边界运动,最终得到符合最小值法则的有意义的子网格.实验结果表明,该算法快速有效,适用于各种局部边缘特点较显著的三角网格模型.

摘要:散点图矩阵由于其简单有效的优点而成为开发大规模数据集的一种流行和广泛使用的方法.然而,这种技术存在着一些缺陷,在处理大规模数据时,可能会因为数据点的交叉重叠产生视图混乱现象.另外,这种技术很难表现除二维分布之外的其他信息.为了解决上述问题,对当前的散点图技术进行了改进和扩展:a) 利用overview+detail 技术同时展现全局信息和局部信息;b) 利用聚类算法对散点图中的数据进行分组,避免视图混乱.c) 用棒状轴代替直线轴表达各维的数据分布密度,表现更多信息特性.d) 用直方图作为另一种方法表现各维密度信息.e) 开发了一些交互技术来调整视图.最后,设计了一组实验来说明该方法的正确性和有效性.该方法适用于工业,金融业等领域的大规模多维数据集的展示和分析.

摘要:从图像伴随文本中选择合适动词去描述图像中人物动作对于理解图像语义具有重要意义.现有方法通常学习得到表示图像人物和运动与其标注名词-动词之间概率的生成模型,然后使用这一得到的生成模型对训练集以外图像中人物运动进行识别.但是,这一方法忽略了图像中高维异构特征之间固有存在的组效应.实际上,不同类型异构特征在图像语义理解过程中具有不同区别性,例如手臂特征对人挥手这一动作最具有区别性.为了识别图像中人物运动进而对其进行标注,提出了通过Group LASSO 从高维异构姿势特征中选择最具区别性特征,最终学习得到生成模型的方法.实验结果表明,该方法对姿态变化较大动作进行识别时取得了更好结果.

摘要:BLAS 库是高性能计算中最基本的数学库,它的性能对超级计算机的性能有着极大的影响.而且随着CPU多核化的发展,BLAS 的多核并行性能已经变得比与体系结构相关的单核性能更加重要.实验以流行于高性能计算的Xeon、Opteron 系列多核X86 处理器为例,全面测试了GotoBLAS、Atlas、MKL 和ACML 四种主流的BLAS 库的所有1,2,3 级函数,并覆盖了不同计算规模和多核并行方面的测试.通过测试结果,分析源代码、BLAS 库资料和论文的方式,分析BLAS 有效的优化和并行方法,以及它们所适合的平台.为BLAS 的优化、使用,甚至高性能处理器的发展上提供有益的建议.实验结果表明,比起一个逻辑处理强大但是复杂的处理器,一个cache 更大、性能更好,内存带宽更宽、延迟更小,主频更高的处理器往往能在高性能计算中取得更好的性能.同时,X86 平台上的状况对其他体系结构也有巨大的借鉴意义.

摘要:新型分布式软件的多个并行处理事务导致每个事务产生的事件按随机排序,如果这些事件的标记不完全或不可用,将无法区分这些事件到底属于哪个事务.将不完全标记事件的“剥离”问题转化成偶图最大权重完全匹配问题.对于事件间的转换时间是独立等同分布的情况,将所有可能状态(事件)划分为若干个割集,每个割集构成一个偶图.在这些偶图系统中,采用所提出的偶图最大权重完全匹配的改进算法进行分散匹配,通过拼接匹配结果得到各事务产生的最可能踪迹序列.仿真实验证实:该方法可以有效实现不完全标记的事务踪迹的“剥离”;与传统的偶图匹配方法相比,改进算法具有更高的匹配效率.

摘要:针对基于MPI 的并行作业性能预测问题,鉴于历史预测与建模分析方法在异构网络计算环境中性能预测的局限,提出了基于判例构造的并行作业性能预测方法.在MPI 库PMPI 接口中插入封套函数,获取通信日志,并设计了日志规整和合并算法.将最核心的日志循环收缩问题,转化为字符串循环子串收缩问题,提出了一种基于后缀数组算法,在理论和实际的性能方面均优于已有算法;判例程序自动构建阶段,解决了计算时间与通信时间等比例缩放问题,设计了自动构建可执行判例程序的方法.同构与异构机群环境实验结果表明,判例预测方法能够比较准确地预估计算作业的运行时间,对于同构机群误差不超过3%,异构机群误差不超过10%,与同类算法相比,具有较好的综合性能.

摘要:近年来在生物计算,科学计算等领域成功地应用了GPU 加速计算并获得了较高加速比.然而在GPU 上编程和调优过程非常繁琐,为此,研究人员提出了许多提高编程效率的编程模型和编译器,以及指导程序优化的计算模型,在一定程度上简化了GPU上的算法设计和优化,但是已有工作都存在一些不足.针对GPU低延迟高带宽的特性,提出了基于延迟隐藏因子的GPU 计算模型,模型提取算法隐藏延迟的能力,以指导算法优化.利用3 种矩阵乘算法进行实测与模型预测,实验结果表明,在简化模型的情况下,平均误差率为0.19.

摘要:为研究极端条件下金属材料的性质,在JASMIN 框架上研制了三维并行位错动力学程序PDD3D. 它集成了离散位错动力学模拟的物理方案和数值算法.通过设计实现高效的分布式数据结构、可扩展的快速多极子解法器以及基于影像区的拓扑操作通信方式,该程序具有较高的性能和较好的可扩展性.1024 个处理器上,对包含3 千万条位错线的物理模型的模拟结果显示,PDD3D 程序获得了81%的并行效率.

摘要:高效的并行有限差分Stencil 算法对于求解大型线性方程组是十分重要的.针对并行有限差分Stencil 算法中数据局部性差、同步和通信开销大的问题.首先改进传统有限差分Stencil 算法,提出了多层对称遍历有限差分Stencil 算法.然后给出了以迭代空间条块序作为执行序的串行算法,通过沿时间轴对迭代空间进行时滞划分,在不改变迭代算法性质的同时,对迭代空间条块内部多次迭代计算,提高算法的数据局部性.最后提出一种基于迭代空间条块的并行算法,该算法利用改进的多面体模型对迭代空间网格划分,并通过网格条块重排序减少了Cache 缺失率、通信启动和同步次数.理论分析和实验结果表明,该并行模型比传统的区域分解方法和红黑排序并行算法具有更好的数据局部性,并行效率和可扩展性.

摘要:随着超级计算机的发展,其使用到的核心数逐渐达到数十万,而且运行于其上的应用的复杂性也不断加大.因此,开发人员需要对并行应用的性能进行测量,并做出分析,以便对程序源码进行优化,提高程序的执行效率.但是由于核心数的大量增加,对并行程序性能进行测量将得到海量的性能数据,如何处理海量性能数据,以便分析并行程序性能成为一个难点.介绍了一种基于迭代聚类的并行应用性能分析方法,该方法使用数据挖掘的聚类算法处理处理海量性能数据,并可以根据条件迭代执行,确定影响并行程序性能的函数和进程,然后通过贝叶斯信息准则评价聚类结果,以确定迭代聚类的可靠性,最后用实验证明了方法的有效性.

摘要:考虑到硬件管理Cache 多级存储结构在功耗和面积方面的开销过大,众核处理器倾向于采用软件管理的多级存储结构,这就需要软件规划好程序的数据在各级存储上的布局和传输.尝试了一种依赖程序原有循环结构和问题规模的简易数据自动分块方法,根据循环层内的数据访存范围进行相应的分块,避免数据复杂的依赖关系分析,使得该方法易于在编译器中实现.同时可根据需要进一步结合程序变换如循环交换、循环联合和循环分裂等方法得到更佳的分块参数.实验结果表明,在大多数问题规模下与一般分块方法的优化性能相当,但在某些特定问题规模下能够获得较高的优化性能.

摘要:对现有移动社交网络应用中的位置隐私问题提出了新的理解,总结了3 类主要可能造成隐私泄露风险的原因和3 类与之对应的必要保护手段,并且提出了一种结合策略与算法的位置隐私保护机制.在同时构建的基于位置感知的移动协作应用原型系统LaMOC 上,该隐私保护设计能够有效从两方面全面保护用户的位置隐私.一是支持用户通过灵活的策略方式,完全控制自身的位置信息共享方式;二是通过隐私保护算法使恶意攻击者无法得到用户的敏感位置信息.该隐私保护设计在一定程度上有效保护了移动社交网络应用中的用户位置隐私.

摘要:自适应模糊Petri 网兼具模糊Petri 网的模糊推理能力和神经网络的学习能力,是普适计算的模糊情境推理机制的重要的形式化规约工具.但该模型依赖于离线训练数据集,无法适应动态变化的普适智能环境.在自适应学习Petri 网模型中嵌入反馈机制,并对将模糊逻辑引入对上下文的表示,利用神经网络的反向传播学习方法对隶属度函数的参数进行学习,提高了模型的场景适配和个性化自学习能力.通过设计服务推荐系统,建立了模型仿真与验证实验环境.实验结果表明,该方法可以有效提高系统学习能力,进而提高推理正确率.

摘要:在二维AD-HOC 网络中,可以充分利用节点的地理信息进行路由,即AD-HOC 中节点根据邻居节点的距离目标节点的距离,选择下一跳节点进行路由转发.由于AD-HOC 中节点部署通常不满足均匀分布,造成网络中出现路由空洞,贪婪转发算法在遭遇空洞的情况下将无法正确执行.在二维AD-HOC 网络环境中,往往采用贪婪(Greedy)算法结合表面路由(Face Routing)的方法跳出路由空洞.但是在三维条件下,目前没有很好跳出路由空洞的算法能够实现有效的路由.提出了一种在三维AD-HOC 网络中的地理信息路由算法GSG,该算法使用3D RDT 图和3D RRNG 图的方法实现三维网络空间的划分.采用3D 表面路由的方法进行信息传递,在遭遇局部最小点时,可有效跳出路由空洞.仿真实验结果表明,GSG 算法可提升三维AD-HOC 网络条件下地理信息路由的效率,具有良好的可扩展性.

摘要:以均衡耗能为目标,考虑健壮性、可转发性和抗干扰性等因素,提出一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法(TBLB 算法).在多网关前提下,TBLB 算法结合节点能量和节点度形成以网关节点为根节点的负载平衡树,通过负载平衡树协调节点间的负载均衡,有效地降低节点的能量消耗.此外,节点根据路径性能评价因子W 进行路径选择和网关切换,进一步降低网络节点的通信开销,改善了网关节点的瓶颈问题.模拟实验结果表明,TBLB 算法能够有效均衡网络负载,对网络的能量消耗和网关节点接收到的数据包都有所改善.

摘要:针对正交频分多址(OFDMA)协作通信系统,为了解决数据传输速率最大化并提供尽力而为业务与实时业务的服务质量(QoS)保证问题,提出新型资源分配算法.通过以总功率受限为约束条件,定义基于数据速率、时延和丢包率的效用函数,并以在协作传输中以最大化效用函数为目标进行中继选择和子载波分配.通过中继和用户上的子载波和功率分配方案的设计,从而最大化网络数据传输速率并最小化时延与丢包率,为多种业务提供服务质量保证.采用最优化理论与方法求解效用函数,得到了资源分配结果.仿真结果验证了算法收敛,并给出功率分配结果,以及网络吞吐量和时延性能指标情况,验证了算法的有效性.

摘要:互联网新闻资讯对证券市场和投资者有举足轻重的影响,新闻进行情感分类后再展示给用户,可以帮助投资者迅速做出投资决定.从文本分类的基本方法出发,实现了基于N-gram 统计模型的新词发现方法,并将所得结果用于构建中文分词词典和情感词典.同时引入评价理论,并用朴素贝叶斯、K 近邻和支持向量机3 种方法进行股票新闻标题的情感分类实验.所用实验数据来自2009 年“新浪财经”共计23 万余条的新闻标题,结果表明二分类的准确率最高可达82.9%.此外,还实现了一个原型系统用于展示股票新闻的分类结果.

摘要:为了提高互联网上新闻事件在线检测的效率,利用加窗策略、命名实体识别及后缀树聚类等技术提出了一种新的检测算法.该算法基于实体识别技术解析出新闻数据特有的信息元素(例如日期、地点、人物等),并在限定的时间窗口内,通过新闻特征的语义匹配实现了新事件的快速识别,从而大幅降低了基于文本相似度计算的检测算法带来的巨大时间消耗.实验结果证明,该算法能够实现在保障检测准确率的同时显著提高检测的效率.