检索结果-内蒙古大学图书馆

中国体视学与图像分析 2020年第4期25卷 383-392页

作者：华淼袁梦轲徐士彪张晓鹏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

随着多媒体技术的发展,图像编辑技术越来越受到人们的关注和重视,是计算机视觉和机器学习领域的热点和难点问题。图像合成是图像编辑中的一种重要方法,现有的图像合成方法或者未考虑图像的高度或法相信息,导致图像合成效果不真实;或者... 详细信息

随着多媒体技术的发展,图像编辑技术越来越受到人们的关注和重视,是计算机视觉和机器学习领域的热点和难点问题。图像合成是图像编辑中的一种重要方法,现有的图像合成方法或者未考虑图像的高度或法相信息,导致图像合成效果不真实;或者需要复杂的交互,费时费力。为此,本文提出了一种新的图像合成算法,基于三维变形来表示图像的高度或法相信息,不需要人工交互,计算速度快。多组实验结果证明,本文方法的效果优于目前其他方法。

关键词：图像合成生成对抗网络神经网络

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基于增量Voronoi序列的即时彩色点画算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第9期31卷 1502-1508页

作者：吴志超马雷陈彦云石剑徐丹云南大学信息学院昆明650504 中国科学院大学北京100049 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 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

作为流行的图像风格化技术之一,数字点画是具有吸引力的一项研究课题.现有的大部分工作针对黑白点画,而彩色点画作为一种多类别采样问题,其计算成本较大,为此提出一种即时彩色点画算法,采用离线计算的方式得到蓝噪声性质的点集,以此构... 详细信息

作为流行的图像风格化技术之一,数字点画是具有吸引力的一项研究课题.现有的大部分工作针对黑白点画,而彩色点画作为一种多类别采样问题,其计算成本较大,为此提出一种即时彩色点画算法,采用离线计算的方式得到蓝噪声性质的点集,以此构建增量Voronoi序列;然后将单类别阈值策略扩展到多类别阈值策略来确定各个采样点的颜色;最后根据采样点的颜色生成彩色点画.通过与其他合成策略在不同颜色空间中的对比,结果表明文中确定性算法可以在保证效率和鲁棒性的同时,生成与当前最先进算法质量相当的结果.

关键词：非真实感绘制彩色点画阈值策略 Voronoi

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基于社会多媒体内容的用户建模应用研究

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南京信息工程大学学报(自然科学版) 2020年第1期12卷 31-44页

作者：徐常胜黄晓雯钱胜胜方全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

随着互联网和社会媒体平台的发展,社会媒体吸引着数以亿计的用户参与其中进行创造和分享信息,产生了海量的文本、图像、音频和视频数据.面对这些数量巨大、异构多源、模态复杂的社会多媒体内容数据,如何对其进行有效的内容理解和知识表... 详细信息

随着互联网和社会媒体平台的发展,社会媒体吸引着数以亿计的用户参与其中进行创造和分享信息,产生了海量的文本、图像、音频和视频数据.面对这些数量巨大、异构多源、模态复杂的社会多媒体内容数据,如何对其进行有效的内容理解和知识表示,从而为用户提供更高效、优质的服务,成为实现社会媒体大数据价值的关键.本文对近年来在社会多媒体内容分析、知识提取和表示以及用户建模应用的相关研究展开综述,并针对社会多媒体特征融合、跨模态知识提取与表示,以及基于社会媒体的用户建模相关应用研究三个方面进行详细总结.随后对社会多媒体内容的知识表示和用户建模的研究与应用的发展趋势进行介绍,最后对多媒体知识表示与用户建模研究进行了总结和展望.

关键词：社会多媒体多模态知识表示用户建模

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基于伪三维卷积神经网络的手势姿态估计

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计算机应用研究 2020年第4期37卷 1230-1233,1243页

作者：张宏源袁家政刘宏哲原春锋王雪峤邓智方北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京开放大学北京100081 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

大多数现有的基于深度学习的手势姿态估计方法都使用标准三维卷积神经网络提取三维特征,估计手部关节坐标。该方法提取的特征缺乏手部的多尺度信息,限制了手势姿态估计的精度。另外,由于三维卷积神经网络巨大的计算成本和内存需求,这些... 详细信息

大多数现有的基于深度学习的手势姿态估计方法都使用标准三维卷积神经网络提取三维特征,估计手部关节坐标。该方法提取的特征缺乏手部的多尺度信息,限制了手势姿态估计的精度。另外,由于三维卷积神经网络巨大的计算成本和内存需求,这些方法常难以满足实时性要求。为了克服这些缺点,提出以空间滤波器和深度滤波器级联的方式模拟三维卷积,减少网络参数量。同时,在各个尺度上提取手势姿态特征并加以整合,充分利用手势的三维信息。实验表明,该方法能有效提高手势姿态估计精度,减小模型尺寸,且在具有单块GPU的计算机上能以超过119 fps的速度运行。

关键词：手势姿态估计伪三维卷积神经网络三维特征深度图像深度学习

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基于3D卷积神经网络的视频哈希算法

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计算机应用研究 2020年第3期37卷 887-890,900页

作者：刘玉莹刘宏哲袁家政李兵北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京开放大学北京100081 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

针对目前相似性视频检索方法中快速性和准确性仍无法满足用户要求等问题,提出了一种基于3D卷积神经网络的视频快速检索方法。该算法将3D卷积神经网络与哈希学习方法结合应用于视频数据,既能快速学习视频时空特征表示,又能极大地缩短视... 详细信息

针对目前相似性视频检索方法中快速性和准确性仍无法满足用户要求等问题,提出了一种基于3D卷积神经网络的视频快速检索方法。该算法将3D卷积神经网络与哈希学习方法结合应用于视频数据,既能快速学习视频时空特征表示,又能极大地缩短视频检索时间。在常用视频数据集上的实验结果表明,利用所提出的方法对视频进行相似性检索性能优于当前主流方法。

关键词：深度学习哈希算法视频检索

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基于精细运动想象的脑机接口技术研究进展

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人工智能 2021年第6期 40-50页

作者：邱爽张裕坤吴晨瑶马学林魏玮何晖光中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心北京市100190 中国科学院大学人工智能学院北京市100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京市100190 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

基于运动想象的脑机接口(Motor Imagery based Brain-Computer Interface,MIBCI)对运动康复具有重大意义。然而,现有MI-BCI指令集有限,在高维精细运动控制时,运动意图与动作输出无法匹配,不利于构建反馈真实运动意图的闭环运动康复系统... 详细信息

基于运动想象的脑机接口(Motor Imagery based Brain-Computer Interface,MIBCI)对运动康复具有重大意义。然而,现有MI-BCI指令集有限,在高维精细运动控制时,运动意图与动作输出无法匹配,不利于构建反馈真实运动意图的闭环运动康复系统。近年来,精细运动想象编解码研究逐渐受到关注与重视,在范式与解码方法两方面取得了一些研究进展。范式方面,一些研究对想象单一肢体不同关节、同一关节不同自由度的动作进行了尝试;解码方法方面,传统机器学习、深度学习与基于领域自适应的迁移学习方法等被引入到了精细运动想象解码研究中。本综述讨论了基于脑电信号的精细运动想象范式与解码方法的研究进展,并展望了其未来前景,以期促进精细运动想象脑机接口技术的深入研究及未来应用。

关键词：脑机接口脑电精细运动想象范式解码

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GreenLab模型20余年研究回顾与展望

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农业大数据学报 2021年第3期3卷 3-12页

作者：康孟珍王秀娟华净胡包钢王飞跃 De Reffye Philippe 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 北京市智能化技术与系统工程技术研究中心北京100190 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 法国农业发展研究中心植物学与植物构造模型联合实验室蒙彼利埃F-34398

【有关概念】GreenLab是器官尺度的植物功能结构模型(Functional-Structural Plant Model,FSPM),采用离散动态系统的形式来描述植物的生长和发育过程,包括植物生物量产生和分配,以及结构形成等,是融合植物学、数学、农业、计算机、自动... 详细信息

【有关概念】GreenLab是器官尺度的植物功能结构模型(Functional-Structural Plant Model,FSPM),采用离散动态系统的形式来描述植物的生长和发育过程,包括植物生物量产生和分配,以及结构形成等,是融合植物学、数学、农业、计算机、自动化领域学科知识的通用模型。【目前研究现状】自1998年以来,基于中法合作,围绕GreenLab模型发展了包括双尺度自动机理论、分枝结构植物的参数反求方法、随机的植物功能结构模型以及理论计算、植物快速建模与可视化算法,开发了SciLab以及MatLab环境下的作物生长模拟与拟合软件,以及基于c++的面向复杂植物计算的软件。目前,GreenLab模型已应用于玉米、小麦、黄瓜、番茄、油菜、菊花、松树、枫树等具有不同特点的几十种植物,涵盖的植物类型从草本作物到复杂的树木。模型特色在于可通过观测植物的器官生物量和数量等数据,反求影响生物量产生和分配的模型内部源库参数;对于单枝或分枝结构、确定性或随机性结构,均能采用通用的器官尺度的数据进行模型校准。【本文的内容概括】本文回顾GreenLab模型的发展历程及其最新进展,介绍模型的基本概念和主要方法,包括双尺度自动机、器官序列,以及通用的植物拟合目标。详细介绍了GreenLab模型中所包含的结构模型(器官数量的计算、器官产生的随机性模拟等)、功能模型(植物和器官需求、生物量产生和分配、器官生长等),以及二者相结合进行参数反求的计算方法。【展望】随着植物表型技术的成熟和普及,GreenLab模型可用于平行农业种植系统的构建,服务植物与环境关系的深入理解,以及生产管理与控制中的智能决策支持。

关键词： GreenLab 植物功能结构模型离散动态模型参数校准平行农业系统

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基于局部优化的重心Voronoi图计算

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系统仿真学报 2019年第2期31卷 218-226页

作者：叶畋宇王逸群严冬明雍俊海清华大学软件学院北京100084 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

重心Voronoi图(centroidal Voronoi tessellation,CVT)是一个重要的几何结构,在地理信息系统,信号处理,网格生成/优化,可视化等领域有着重要应用。针对传统全局生成、优化的方法的不足,比如奇异点多、收敛速度较慢等问题,提出了生成优... 详细信息

重心Voronoi图(centroidal Voronoi tessellation,CVT)是一个重要的几何结构,在地理信息系统,信号处理,网格生成/优化,可视化等领域有着重要应用。针对传统全局生成、优化的方法的不足,比如奇异点多、收敛速度较慢等问题,提出了生成优化与随机扰动两种局部优化方法,以及一个整合了层次生成、局部优化、蒙特卡罗优化的CVT生成算法框架。实验结果表明,相比于已有算法,本文方法在速度与质量上有综合的提升。

关键词：重心Voronoi图局部极小优化奇异点

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基于条件随机场的深度相关滤波目标跟踪算法

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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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基于二次曲面拟合的机械模型交互式分割方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第7期31卷 1210-1220页

作者：吴仲琦郭建伟肖俊曾祥永王颖严冬明中国科学院大学人工智能技术学院北京100049 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 北京盛开互动科技有限公司北京100191

针对三角网格全自动分割方法的自适应能力较差的问题,提出了一种基于二次曲面拟合的交互式半自动分割方法.首先采用变分方法对网格模型进行二次曲面拟合和分割,然后引入用户的交互信息来指导模型的分割,并配合迭代优化算法交替使用.具体... 详细信息

针对三角网格全自动分割方法的自适应能力较差的问题,提出了一种基于二次曲面拟合的交互式半自动分割方法.首先采用变分方法对网格模型进行二次曲面拟合和分割,然后引入用户的交互信息来指导模型的分割,并配合迭代优化算法交替使用.具体地,算法包括以下3个步骤:基于random sample consensus(RANSAC)的初始化、迭代优化、交互式合并与切分.其中,初始化方法可以取得一个较好的划分结果,迭代优化可以提高算法的分割质量,而交互式合并与交互式切分步骤可以与迭代优化步骤交替使用,利用用户的主观先验知识对分割不够准确的地方进行局部操作,从而使得分割的效果更为准确、真实.通过比较不同算法对多个机械模型进行分割的效果,算法在收敛速度和拟合误差方面都有明显的优势,并且可以对具有不同特征的三维机械模型以及带有噪声的模型进行准确、合理的分割.

关键词：网格分割用户交互二次曲面拟合

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