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金鑫: 作品数：10 被引量：26H指数：2; 供职机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>

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面向轨迹数据查询优化的缓存机制研究: 2023年; 移动对象数据库(Moving object database,MOD)管理随着时间不断改变位置的空间对象,其已经在广泛的应用中被研究。尽管索引和查询算法等许多与MOD相关的技术已经被提出,但缓存管理仍然被忽略,这对于数据库性能至关重要。传统的缓存方法忽视了数据本身的时空特性,无法实现良好的性能。本文提出从缓存层面充分挖掘轨迹数据的查询性能,首先针对轨迹数据特有的存储结构和读写过程,设计了适合MOD的缓存访问机制;然后对于MOD系统中缺少与应用场景和访问模式相关的缓存策略问题,定制了缓存替换方法;最后开发了缓存管理工具MOCache,以可视化的形式动态跟踪查询语句结束后缓存状态的变化。通过实验表明本文提出的缓存替换策略与传统的策略相比,命中率提高到76.56%,缩短了查询时间,并且使用缓存工具监控历史状态信息,能够更加全面地反馈和分析性能问题。; 金鑫吴冰雅许建秋; 关键词：缓存替换策略查询优化

受限局部模型在人脸特征点定位中应用综述被引量：1: 2017年; 人脸特征点定位(又称人脸对齐)的目标是定位出人脸图片中可以描述人脸部件的特征点,如眼角、鼻尖、嘴角等.受限局部模型(Constrained Local Models)是一类重要的人脸特征点定位算法,其拟合过程通常可以形式化为两步:首先使用局部检测器扫描图片,为每一个人脸特征点生成一张响应图;然后基于响应图优化一个全局人脸形状模型,从而得到人脸形状(即所有人脸特征点)的一次更新.文献中的受限局部模型默认使用主成分分析(PCA)法建立参数人脸形状模型;而非参数形状模型如基于样本(exemplar-based)的方法虽然也被成功的应用于人脸特征点定位,但却没有被纳入受限局部模型的范畴.在这样的背景下,本文的贡献主要有3点:1)成功将基于参数(PCA-based)和非参数(exemplar-based)人脸形状模型的方法统一到概率形式的受限局部模型的框架之下;2)在3个公开的数据集LFW、LFPW、HELEN上汇报了几种典型的参数和非参数受限局部模型的性能;3)总结并讨论了参数和非参数受限局部模型的优缺点,如基于PCA的参数模型拟合速度更快,而基于exemplar的非参数模型精度更高.; 金鑫谭晓阳; 关键词：人脸特征点定位

基于级联Adaboost与示例投票的人脸检测被引量：1: 2015年; 传统的人脸检测算法在复杂背景、极端光照等非控条件下进行人脸检测的误检率较高。为有效降低误检率,文中提出一种级联Adaboost和示例投票的人脸检测方法。首先采用基于LBP特征的Adaboost算法初步定位人脸可能存在的区域,然后通过人脸示例集建立字典,使用稀疏编码的方法利用示例人脸对这些候选区域进行中心位置投票,根据得票数得到判别结果,排除非人脸区域,最终完成人脸检测。该方法的创新在于将基于字典学习的稀疏编码和基于部件模型的目标检测相结合,级联传统的Adaboost算法,实现非控环境下的人脸检测。在两个数据集上的实验结果表明,该方法在保持较高检测率的同时,有效降低了误检率,且鲁棒性较好。; 陈骁金鑫; 关键词：人脸检测 LBP特征 ADABOOST算法

基于多视图聚类的自然图像边缘检测被引量：10: 2016年; 梯度特征对线性光照变化保持不变性,而稀疏编码方法能从图像数据点中得到数据的统计特性.多视图聚类算法是把同一聚类中的不同属性集合视为不同视图,考虑不同视图的重要性进行协同聚类.文中提出基于多视图聚类的图像边缘检测算法,将两种特征结合在一个统一的多视图聚类框架中,从而有效提高边缘检测的鲁棒性.该算法使用图像局部特征与稀疏编码结合的方式训练模型,并增加图像像素的空间信息和曲率信息的约束获得图像全局特征,保证检测边缘的准确性和区域一致性.在两个公开的数据库上的实验表明文中算法的可行性和有效性.; 张衡谭晓阳金鑫; 关键词：边缘检测梯度特征

受约束kNN回归在噪声数据中的应用被引量：2: 2015年; 基于无线信号的室内定位技术所采用的定位算法在很大程度上受到无线信号中噪声数据的影响,性能得不到保证。为此,提出一种受约束的k最邻近(kNN)回归算法,提升原始kNN算法对噪声的鲁棒性。假设噪声点对于预测不同测试样本的影响各不相同,通过训练集(含噪声)划分,即以数据驱动的方式把噪声点划分到合适的子集中,并且限定测试样例的最优近邻搜索空间为其最近邻子集的方式来约束噪声对于kNN算法的影响。实验结果表明,在蓝牙指纹数据的室内定位中,受约束的kNN回归算法明显优于对比算法,达到2.4m的定位精度,基本满足室内定位的应用要求。; 张衡金鑫秦晓倩; 关键词：无线蓝牙信号强度噪声数据

基于多特征绑定的近似重复图像检索被引量：1: 2016年; 基于绑定特征的近似重复图像检索方法由于采用尺度不变特征变换(SIFT)特征及坐标信息,存在一定的局限性.因此,文中在SIFT特征基础上增加颜色特征形成多特征绑定,并利用兴趣点尺度方向信息,提出2种鲁棒的绑定特征兴趣点顺序计算方法:中心顺序和主方向顺序.首先,抽取绑定特征兴趣点的颜色分布特征并加入索引,检索时利用该特征的Kullback-Leibler距离排除潜在的SIFT错误匹配.然后,根据兴趣点同绑定区域中心位置的距离顺序或同主方向的夹角顺序的不一致性计算几何损失得分.在Copydays数据集上的实验表明,颜色特征的增加提升检索准确度,相比坐标顺序,绑定特征的中心顺序及主方向顺序在检索中的几何约束更好.; 宋歌金鑫谭晓阳

基于躯干检测的单人不良图片识别被引量：9: 2016年; 目的互联网中色情图片传播泛滥,对其自动识别与过滤越来越重要,而目前多数不良图片识别方法对类肤色区域较多的正常图像容易产生误检。为此,针对网络上常见的单人色情写真类图片,在总结已有方法不足的基础上提出一种将躯干部位作为感兴趣区域的不良图片识别算法。方法首先使用基于Poselet(姿态部件)的人体躯干检测方法定位出与色情信息密切相关的躯干区域,然后基于躯干区域提取具有判别力的Fisher向量,最后使用线性支持向量机(SVM)进行分类。然而,由于人体外观变化很大,躯干检测器输出的置信度最大的位置往往较躯干真实的位置有一定的偏移。为了克服这一缺点,提出一种自适应的算法,即根据躯干检测器输出的置信度自适应地选择多个躯干候选区域,并通过集成多个区域的判别结果来得到最终结果。此外,为了训练基于躯干的SVM分类器和验证算法的有效性,本文通过互联网下载的方式收集了一个包含30 000幅单人色情写真图片的大规模数据集,并对色情部位进行了标注,标注信息可用于自动生成训练数据。结果本文提出的基于躯干的自适应分类算法在收集的大规模数据集上达到了91.7%的识别精度,明显高于传统肤色模型的识别结果,尤其是对于如同泳装模特等皮肤裸露较多或类肤色区域较多的图像,本文方法效果尤为显著。结论文中基于Poselet的躯干检测能够获取与色情信息更相关的信息,因而相比较于传统方法,在较为准确地检测不良图片的同时,有效地降低皮肤裸露较多的正常图像的误检率,达到了实际应用的要求。; 陈骁金鑫谭晓阳

一种具有反馈机制的名片信息分类方法: 2012年; 名片作为当今商务活动中一种重要的信息载体,使用频繁,而人工管理繁琐且容易出错,所以研究名片的自动识别和存储具有现实意义。文中介绍了商务名片识别系统的工作流程,分析其存在的不足,提出了一种具有反馈机制的名片信息分类方法。在传统基于语义理解的信息分类方法上加入版面分析的结果作为辅助决策因子,并将得到的分类结果反馈于版面分析和字符识别的环节,提高识别率的同时,增强了系统的自动纠错能力。; 金鑫; 关键词：名片识别版面分析信息分类

大词汇量连续语音声像情报处理系统框架被引量：2: 2012年; 分析了声像情报的自动标注与检索的研究概况及其关键技术,提出了声像情报的自动化处理框架以及基于语音内容的情报服务方案,讨论了声像情报特征提取、索引和分析过程中采用的主要情报内容特征。该方案在普通话广播语音和电话语音等数据测试中,准确率均在92%以上。; 朱双华金鑫朱立新; 关键词：声像情报语音识别情报检索

基于聚类和shape context的人体姿态估计: 2015年; 二维图片的人体姿态估计是计算机视觉中一个非常重要并且热门的研究课题,并被广泛应用于人机交互、监控以及图片检索等方面.基于部件的模型是解决这一问题的经典方法,但当人体姿态变化较大时,传统部件模型不能精确地刻画和表达这种形变,因此使用范围受到很大限制.为了克服这一缺点,采用分治的思想细分了人体姿态的类型,并用shape context改进了原始部件模型中的父子部件相对位置的描述方式.首先在训练集上基于shape context特征对人体姿态进行聚类,然后在每一个聚类结果上训练一个基于部件的姿态估计模型.用HOG特征刻画部件的外观,用shape context特征来刻画部件之间的联系.相比传统的基于两个部件之间位置关系的刻画方式,考虑到全局信息的shape context特征可以弥补树模型结构过于单一的问题.这种改进的空间位置约束方式使得部件模型的整体性能得到提高.结果表明,本文提出的方法在实验中取得了令人满意的结果,与其它若干姿态估计方法相比具有一定优势.; 张培浩金鑫; 关键词：SHAPE 聚类

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