2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、張量特征分析主要有兩個(gè)研究方向:張量分解,張量特征值表示。張量是高維數(shù)據(jù)的自然表示,能夠保證數(shù)據(jù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu),在數(shù)據(jù)挖掘,特征提取方面有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)。圖像和視頻是最常見(jiàn)的高維數(shù)據(jù),如何在圖像和視頻的領(lǐng)域中應(yīng)用張量特征分析方法是人們一直關(guān)注和廣泛研究的問(wèn)題。本文主要完成了以下方面的工作:
 ?。?)本文簡(jiǎn)要介紹了張量特征分析方法的兩個(gè)主要方向,并詳細(xì)介紹了梯度偏度張量D特征值的概念以及張量的Tucker分解形式。
 ?。?)由于圖

2、像在其邊緣處會(huì)有較大的梯度值變化。本文利用這種偏度信息,通過(guò)梯度偏度張量將水平,垂直方向的導(dǎo)數(shù)統(tǒng)一在梯度偏度張量這一物理量下。通過(guò)梯度偏度張量的 D特征值表示圖像的邊緣特征。通過(guò)仿真表明本文的方法能夠準(zhǔn)確的檢測(cè)出圖像的邊緣。
 ?。?)類(lèi)似于雷達(dá)一維距離像的概念,本文基于梯度偏度張量提出偏度一維像的概念。
  (4)根據(jù)張量緊湊表示的概念,通過(guò)張量的Tucker分解,本文提出了張量多次Tucker-ALS算法,并將該算法具體

3、應(yīng)用到視頻數(shù)據(jù)壓縮中。在視頻壓縮算法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中本文做出了改進(jìn):對(duì)每次的分解結(jié)果進(jìn)行了量化,并用量化后的數(shù)據(jù)恢復(fù)張量,進(jìn)而形成差張量,再對(duì)差張量進(jìn)行張量分解。通過(guò)這種方式可以極大降低因?yàn)榱炕`差帶來(lái)的影響;根據(jù)視頻的內(nèi)容,對(duì)每一個(gè)測(cè)試序列進(jìn)行分塊。讓數(shù)據(jù)冗余度低的分塊獲得更多的迭代次數(shù),讓數(shù)據(jù)冗余度高的分塊減少迭代次數(shù);針對(duì)于YUV視頻格式的特殊性,對(duì)YUV三個(gè)分量分別進(jìn)行壓縮。充分利用U,V數(shù)據(jù)的高內(nèi)聚性,降低數(shù)據(jù)量。通過(guò)對(duì)9組測(cè)

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