检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2019年第4期30卷 927-940页

作者：黄树成张瑜张天柱徐常胜王直江苏科技大学计算机学院中国人民解放军91917部队模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所)

目标跟踪是计算机视觉领域众多应用中的重要组成部分之一.在实际环境中目标经常会因为形变、快速运动、背景杂波和遮挡而引起明显的表观变化,使得该问题具有一定的挑战性,因此如何对跟踪问题进行建模变得至关重要.基于深度卷积神经网络(... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉领域众多应用中的重要组成部分之一.在实际环境中目标经常会因为形变、快速运动、背景杂波和遮挡而引起明显的表观变化,使得该问题具有一定的挑战性,因此如何对跟踪问题进行建模变得至关重要.基于深度卷积神经网络(convolutio nalneural network,简称CNN)的判别式相关滤波(discriminative correlation filter,简称DCF)跟踪方法自提出以来,就以兼顾准确率和速度的优势,吸引了大量研究者的关注,该方法通过相关滤波器获取目标候选区域的响应图,作为衡量目标位置的标准,理想响应图的最大值应该对应目标所在的位置.在此基础上,考虑到响应图中数值的连续性,对应的连续条件随机场(conditional random field,简称CRF)模型中极大似然对数存在闭式解,因此对响应值的求解可以定义为一个连续CRF的学习问题.基于以上研究,提出了一种基于条件随机场的鲁棒性深度相关滤波目标跟踪算法,将DCF与CRF结合,设计了一个端到端的深度卷积神经网络,嵌入了CRF中的一元状态函数与二元转移函数,用来获取图片的响应.通过结合一元状态函数中的初始响应和二元转移函数中的相似度矩阵,优化后的算法可以得到一个更平滑、更精确的响应图,从而提高跟踪的鲁棒性.最后,在OTB-2013和OTB-2015这两个数据集上进行了大量的测试,并且与近年来9种在国际上具有代表性的相关算法进行对比分析,结果显示,在OTB-2013中,所提出的算法比基准方法的跟踪成功率高3%,跟踪精度高6.1%;在OTB-2015中,所提出的算法比基准方法的跟踪成功率高3.5%,跟踪精度高4.8%.

关键词：目标跟踪卷积神经网络相关滤波条件随机场鲁棒性

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基于脑网络组图谱的阿尔茨海默病分类

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太赫兹科学与电子信息学报 2020年第4期18卷 698-702,712页

作者：胡方舟尤波赵坤李卓然丁艳辉张熙刘勇哈尔滨理工大学自动化系黑龙江哈尔滨150080 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250014 中国人民解放军总医院南楼神经内科北京100853

结构磁共振影像(sMRI)作为一种非入侵式的脑成像方式为人们理解阿尔茨海默病(AD)的患病机制提供了很大的帮助,目前已有大量研究利用从sMRI中提取的特征进行AD的识别。为了充分利用图像信息提取AD相关的特征,提出了一种简单易用的基于人... 详细信息

结构磁共振影像(sMRI)作为一种非入侵式的脑成像方式为人们理解阿尔茨海默病(AD)的患病机制提供了很大的帮助,目前已有大量研究利用从sMRI中提取的特征进行AD的识别。为了充分利用图像信息提取AD相关的特征,提出了一种简单易用的基于人类脑网络组图谱的脑区划分进行特征提取的方法。选取美国阿尔茨海默病神经影像组织(ADNI)数据库中的226例正常被试(NC)和227例AD患者的sMRI数据作为研究对象,提取每个个体脑网络组图谱中各脑区的平均灰质密度作为特征,利用支持向量机(SVM)对NC和AD患者进行分类,通过10折交叉验证的方式得到了85.2%的平均分类准确率。后续的统计分析发现,海马、杏仁核及梭状回等脑区的平均灰质密度对NC和AD患者的识别贡献很大,且这些脑区的萎缩程度与患者的认知能力密切相关。利用最小绝对收缩选择算子(LASSO)对个体的简易智力状态评分(MMSE)进行预测,预测结果与真实值间存在显著的正相关(r0.65,p0.001)。研究结果表明,基于脑网络组图谱脑区划分提取的脑区平均灰质密度特征可以有效地对AD患者进行识别,并可以用来评估个体的认知水平。

关键词：阿尔茨海默病结构磁共振影像支持向量机脑网络组图谱

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一种场景内容分布的交互式渲染系统

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图学学报 2019年第1期40卷 87-91页

作者：孙昭柳有权张彩荣石剑陈彦云长安大学信息工程学院陕西西安710064 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

近年来,三维虚拟场景的规模和复杂程度不断提高,受到硬件的限制,一些应用中的超大规模场景(如建筑群,城市等)很难在单机上进行渲染或满足可交互的需求。针对该问题,提出了一种分布式渲染框架,将大规模场景在内容上进行划分,得到单一节... 详细信息

近年来,三维虚拟场景的规模和复杂程度不断提高,受到硬件的限制,一些应用中的超大规模场景(如建筑群,城市等)很难在单机上进行渲染或满足可交互的需求。针对该问题,提出了一种分布式渲染框架,将大规模场景在内容上进行划分,得到单一节点可渲染的子场景。这些子场景被分布到集群中不同的渲染节点进行处理,其渲染结果根据深度信息进行合成得到整个场景的最终渲染结果。为了降低交互响应时间,需对子场景的渲染结果进行压缩传输。实验充分验证了提出的分布式渲染系统能够高效处理超大规模场景的渲染和交互,并且具有良好的可扩展性,能够满足很多领域中对大规模场景交互式渲染的需求。

关键词：渲染分布式系统场景分布交互式

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一种基于卷积神经网络的端到端语音分离方法

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信号处理 2019年第4期35卷 542-548页

作者：范存航刘斌陶建华温正棋易江燕中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100190 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190

大部分的语音分离系统仅仅增强混合的幅值谱(短时傅里叶变换的系数),但是对于相位谱却不做任何处理。然而,最近的研究表明相位信息对于语音分离的质量起着很重要的作用。为了同时利用幅值和相位信息,本文提出了一种有效的端到端分离方... 详细信息

大部分的语音分离系统仅仅增强混合的幅值谱(短时傅里叶变换的系数),但是对于相位谱却不做任何处理。然而,最近的研究表明相位信息对于语音分离的质量起着很重要的作用。为了同时利用幅值和相位信息,本文提出了一种有效的端到端分离方法。这种方法是直接利用原始语音波行点作为特征,是一种基于编解码器的卷积神经网络结构。跟其他的说话人独立的语音分离系统不同,本文提出的方法其神经网络只输出一个说话人的信号,其他的语音可以由混合语音与网络输出信号的差值获得。我们在TIMIT数据集上验证本文提出的方法。实验结果表明,本文提出的方法明显优于句子级别的排列不变性训练(utterance-level permutation invariant training,uPIT)基线方法,对于信号失真比(signal-to-distortion ratio,SDR)相对提高了16.06%。

关键词：说话人独立语音分离鸡尾酒会问题端到端卷积编解码器

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基于联合标注和全局推理的篇章级事件抽取

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中文信息学报 2019年第9期33卷 88-95,106页

作者：仲伟峰杨航陈玉博刘康赵军哈尔滨理工大学自动化学院黑龙江哈尔滨150080 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

事件抽取可以帮助人们从海量的文本中快速、准确地获取感兴趣的事件知识。然而,目前事件抽取的研究主要集中在从单一句子中抽取事件,由于事件构成的复杂性和语言表述的多样性,多数情况下多句才能完整地描述一个事件。因此,从篇章中抽取... 详细信息

事件抽取可以帮助人们从海量的文本中快速、准确地获取感兴趣的事件知识。然而,目前事件抽取的研究主要集中在从单一句子中抽取事件,由于事件构成的复杂性和语言表述的多样性,多数情况下多句才能完整地描述一个事件。因此,从篇章中抽取出完整的结构化事件信息,显得更有价值和意义。该文首先利用基于注意力机制的序列标注模型联合抽取句子级事件的触发词和实体,与独立进行实体抽取和事件识别相比,联合标注的方法在F值上提升了1个百分点。然后利用多层感知机判断实体在事件中扮演的角色。最后,在句子级事件抽取的基础上,利用整数线性规划的方法进行全局推理,融合句子级事件信息,实现篇章级事件抽取,与基线模型相比,这种基于全局推理的篇章级事件抽取在F值上提升了3个百分点。

关键词：篇章级事件抽取联合标注全局推理

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一种使用多跳事实的端到端知识库实体描述生成方法

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中文信息学报 2019年第5期33卷 66-74页

作者：孟庆松张翔何世柱刘康赵军哈尔滨理工大学自动化学院黑龙江哈尔滨150080 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100160

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编... 详细信息

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。

关键词：知识图谱实体描述数据到文本生成

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计算机拼接甲骨碎片图像技术简论

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殷都学刊 2020年第3期41卷 71-74页

作者：张展高峰刘成林安阳师范学院甲骨文信息处理教育部重点实验室河南安阳455000 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

计算机拼接甲骨碎片图像,可以加快修复甲骨碎片文物,推进甲骨文考释和殷商历史研究,拓展深度学习和自然语言处理等人工智能技术的应用范围,促进甲骨学、计算机等交叉学科的复合型人才的培养。

关键词：计算机视觉甲骨碎片图像拼接修复甲骨

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基于两个共面圆的无匹配相机位姿计算

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自动化学报 2019年第10期45卷 1995-2000页

作者：范蓉蓉唐付林刘青山南京信息工程大学江苏省大数据分析重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院大学

近年来,相机定位吸引了学术界和工业界的强烈兴趣,其中基于平面标记的方法简单易行.但是,一旦标记与图像之间匹配错误,计算出的相机位姿就会出现错误,导致跟踪不稳定.本文设计了两个分离平面圆的相机定位新标记,基于该圆形图像,直接表... 详细信息

近年来,相机定位吸引了学术界和工业界的强烈兴趣,其中基于平面标记的方法简单易行.但是,一旦标记与图像之间匹配错误,计算出的相机位姿就会出现错误,导致跟踪不稳定.本文设计了两个分离平面圆的相机定位新标记,基于该圆形图像,直接表达相机位姿参数.该方法不需要在多个点之间进行匹配,解析轻量.此外,由于所使用的图像特征是边缘,该方法可鲁棒对抗快速相机运动和图像模糊.设计的标记在自然场景中也很常见,因此所提出的方法可以广泛使用.实验与该类相关方法对比表明,本文方法取得了相当高的精度与稳定性.

关键词：相机标定相机定位相机位姿跟踪圆形图像

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基于深度属性学习的交通标志检测

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吉林大学学报（工学版） 2018年第1期48卷 319-329页

作者：王方石王坚李兵王博北京交通大学软件学院北京100044 中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院模式识别国家重点实验室北京100190

为了弥补交通标志底层图像到高层语义之间的鸿沟,本文引入交通标志的形状、颜色、图案内容三种视觉属性,在卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)中加入属性学习(Attribute learning)约束,同时进行交通标志属性学习和分类学习... 详细信息

为了弥补交通标志底层图像到高层语义之间的鸿沟,本文引入交通标志的形状、颜色、图案内容三种视觉属性,在卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)中加入属性学习(Attribute learning)约束,同时进行交通标志属性学习和分类学习,提出了一种基于深度属性学习的交通标志检测方法。并在公开数据集Sweden traffic sign detection dataset(STSD)和German traffic sign detection dataset(GTSD)上进行的实验结果表明,该方法能够有效地提高交通标志检测的准确率和召回率。

关键词：信息处理技术交通标志检测深度属性学习卷积神经网络

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基于场对齐质心Voronoi划分的四边网格生成

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第5期30卷 764-771页

作者：杜兴逸严冬明叶军涛张慧清华大学软件学院北京100084 中国科学自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

为了生成高质量的四边网格,提出一种基于场对齐质心Voronoi划分(centroidal Voronoi tessellation,CVT)优化的四边网格生成方法.首先通过优化CVT能量函数将输出网格顶点均匀地分布在输入网格表面;然后利用场对齐CVT优化得到网格边与输... 详细信息

为了生成高质量的四边网格,提出一种基于场对齐质心Voronoi划分(centroidal Voronoi tessellation,CVT)优化的四边网格生成方法.首先通过优化CVT能量函数将输出网格顶点均匀地分布在输入网格表面;然后利用场对齐CVT优化得到网格边与输入方向场对齐的三角网格;再通过网格边-场方向匹配初步提取四边网格,并基于拓扑模式进行奇异点的识别与消除;最后利用三角形配对得到准四边网格.实验结果表明,该方法能够生成对齐方向场且质量较高的准四边网格.

关键词：四边网格 CVT 方向场拓扑优化

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