马争鸣
- 作品数：138 被引量：388H指数：12
- 供职机构：中山大学更多>>
- 发文基金：广东省自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目广东省教育部产学研结合项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球理学更多>>
- 快速分形图象编码被引量：8
- 1999年
- 提出了一种新的快速分形图象编码方法。该方法通过自适应的图象分块、相似块集的矩分类、相似块和图象块的正交分解以及象素递增的动态搜索等４ 个步骤来加快分形图象编码的过程。实验结果表明，提出的方法在缩短编码时间方面确有其效，特别是对于细节丰富的图象，效果尤为明显。
- 何爱军马争鸣
- 关键词：分形图象编码
- 一种基于样本选择的域自适应降维方法
- 本发明涉及机器学习中域自适应相关问题，提出了一种基于样本选择的域自适应降维算法。为了减少源域和目标域之间的数据分布差异，学习一个降维矩阵，把源域和目标域数据投影到一个低维子空间中。首先在源域和目标域样本中寻找一个子集，该...
- 马争鸣光毓刘希
- 文献传递
- 一种实现移动节点从IPv6网络切换到IPv4网络的通信方法
- 本发明涉及一种实现移动节点从IPv6网络切换到IPv4网络的通信方法，具体地，本发明要解决的问题是：家乡代理和通信节点均处于IPv6网络，移动节点从IPv6网络移动到IPv4网络的过程中，如何保证通信的连续性。由于移动节...
- 马争鸣谭庆宇冼广兴陈力超何尚桥向征
- 文献传递
- 提升格式与JPEG2000被引量：24
- 2002年
- 以D9 7双正交小波变换为例 ,给出了从Mallat算法出发推导提升格式的详尽步骤。与Daubechies的推导相比 ,高通和低通滤波同时进行 ,而且保证每个环节都可以采用有限长度滤波器来实现。另外 ,JPEG2 0 0 0给出的D9 7双正交小波变换提升格式中尺度因子的数值 (ρ =1.2 3)与推导的结果 (Daubechies推导的结果 :ρ=1.1496 )有出入 ,这表明JPEG2 0 0 0所实现的小波变换与真正的D9 7双正交小波变换是有出入的。就图像编码而言 。
- 曾剑芬马争鸣
- 关键词：小波变换JPEG2000图像编码MALLAT算法
- 一种基于对称正定矩阵流形切空间子空间学习的描述子局部聚合向量方法
- 本发明涉及机器学习中描述子局部聚合向量相关问题，提出了一种基于对称正定矩阵流形切空间子空间学习的描述子局部聚合向量方法。已有的局部聚合向量方法大都是在欧式空间上，无法处理对称正定矩阵流形的非线性数据，为此，本方法提出了将...
- 马争鸣车航健陈李创凯刘洁
- 文献传递
- 基于小波系数块的运动补偿被引量：3
- 2004年
- 提出基于小波系数块的运动补偿算法.所谓小波系数块是指图像的部分小波系数,它们只与图像的某个局部相关.该文提出的算法先在时空域进行运动估计,得到预测块的运动矢量.然后利用小波系数的局部空频特性,在小波变换域用参考块的小波系数块对预测块的小波系数块进行补偿.在时空域进行运动估计,可以充分利用视频编码多年来在运动估计方面的研究成果.在小波变换域上进行运动补偿,则避免了产生额外的频率成分.文中的理论分析和实验结果都表明,所提出的算法要优于常用的小波视频编码算法.
- 钟敏生马争鸣
- 关键词：视频编码
- 一种基于块内相关性的二维线性鉴别分析人脸识别方法
- 本发明属模式识别技术领域，具体涉及一种基于块内相关性的二维线性鉴别分析(简称2DFDA)人脸识别方法。本方法根据人脸图像所具有的局域特征，将人脸图像划分成非重叠小块，然后将每一个小块中的元素按行相接产生相应的行向量，再把...
- 马争鸣胡海峰李莹张成言
- 文献传递
- 一种代理移动IPv6域间切换的方法
- 本发明涉及一种代理移动IPv6域间切换的方法。当移动节点(MN)从一个本地移动锚(LMA1)切换到另一个本地移动锚(LMA2)时，MN要在LMA1上建立原有家乡地址(HoA1)和新的家乡地址(HoA2)的绑定。在非路由优...
- 马争鸣王可张飞王波涛王琳张荀梁艳盈梁雨淇黄燕美
- 一种基于正则的RKHS子空间学习的BCI脑肌电信号识别
- 本发明提出一种基于正则的RKHS子空间学习的BCI脑肌电信号识别算法，结合源域数据LDA的辅助准则确定新的数据空间，也就是根据标签优化子空间的源域数据几何分布，具体方法是将子空间中同一类的源域数据尽可能靠近，不同类的数据...
- 马争鸣袁雪敬
- 文献传递
- 地震层析成像被引量：5
- 1991年
- 层析成像(tomography)是积分几何的反问题。它有三个基本特征:①tomography是一个反问题,是从观测数据反演物理模型;②tomography必须通过积分把数据和模型联系起来,或者说,观测数据必须能够表示成物理模型的积分;③tomography必须有一簇曲线或者一簇曲面作为它的积分流形,tomography就是研究这些积分流形在什么条件下可以从函数在流形上的积分确定函数本身。 tomography可分为线性和非线性两类。tomography的线性与非线性的分类和积分方程的线性与非线性的分类相同。医学诊断中的CT技术属于线性tomography。地震勘探中的旅行时反演(层速度)属于非线性tomography。非线性tomography常常(在迭代之中)可简化成线性tomography来处理,因此线性tomography是理论和实际研究的重点。线性tomography是围绕Radon变换和反变换展开的。利用Fourier积分算子研究广义Radon变换及其反演,特别是利用Fourier积分算子微局部分析的理论反演被变换的函数的奇性(奇性反演),在理论和实际上都有巨大的潜在价值。偏移的目的是要反演波动方程系数的奇性(层速度的间断面)。但是,现在的偏移方法(波场延拓)是反演波动方程解的奇性。解的奇性与系数的奇性并没有明确的对应关系。广义Rodon变换及其奇性反演为反演波动方程系数的奇性(偏移)提供了一种新途径。
- 马争鸣李衍达
- 关键词：积分几何层析成像地震数据处理
