检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2017年第6期29卷 1128-1134页

作者：李海生孙莉吴晓群蔡强杜军平北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 北京邮电大学计算机学院北京100876

针对非刚性三维模型检索中复杂曲面凹凸性特征和局部几何变化特征的提取问题,提出一种基于模型内二面角分布直方图的特征描述方法.首先对内二面角直方图统计特征进行了定义并对其性质进行探讨,给出特征提取的具体步骤;然后采用遗传算法... 详细信息

针对非刚性三维模型检索中复杂曲面凹凸性特征和局部几何变化特征的提取问题,提出一种基于模型内二面角分布直方图的特征描述方法.首先对内二面角直方图统计特征进行了定义并对其性质进行探讨,给出特征提取的具体步骤;然后采用遗传算法进行多特征融合权重优化,提出基于融合特征的非刚性三维模型检索算法.在SHREC公布的非刚性数据集上进行实验的结果表明,内二面角分布直方图统计特征具有更强的区分能力和良好的算法效率,融合特征进一步提高了检索结果.

关键词：非刚性三维模型检索内二面角分布直方图遗传算法融合特征

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基于ANNet网络的RGB-D图像的目标检测

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系统仿真学报 2016年第9期28卷 2260-2266页

作者：蔡强魏立伟李海生曹健北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

由于深度图像采集设备的广泛使用,使得利用RGB-D图像进行目标检测成为计算机视觉领域研究热点。为了使得利用卷积神经网络所提取的特征更具有鲁棒性,设计了一种改进的卷积神经网络(本文称为ANNet),以提高检测准确率。为了提高卷积层中... 详细信息

由于深度图像采集设备的广泛使用,使得利用RGB-D图像进行目标检测成为计算机视觉领域研究热点。为了使得利用卷积神经网络所提取的特征更具有鲁棒性,设计了一种改进的卷积神经网络(本文称为ANNet),以提高检测准确率。为了提高卷积层中局部感受区域的模型分辨能力,针对AlexN et网络中卷积层中卷积核与下层数据块的线性特性,将部分卷积层改进为带有多层感知机的非线性卷积层。在NYUD2数据集上实验,结果表明,使用改进后的网络结构,在彩色图像上的检测结果提升了3%,在RGB-D图像上的检测结果提升了4%。

关键词：目标检测卷积神经网络 Alex Net网络 RGB-D图像

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一种基于ThemeRiver模型的非连续层次数据可视化方法

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系统仿真学报 2015年第10期27卷 2460-2466 2474,2474页

作者：甄远刚陈谊刘莹刘瑞军北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室计算机与信息工程学院北京100048

针对传统Theme River模型对非连续数据特征表现支持较差的问题,提出一种改进的非连续数据Theme River可视化方法。对数据点划分时间段分别进行统计,补充新的数据点,构造数据点集,利用高斯模型曲线拟合,经过主题布局排序,颜色选择,标签... 详细信息

针对传统Theme River模型对非连续数据特征表现支持较差的问题,提出一种改进的非连续数据Theme River可视化方法。对数据点划分时间段分别进行统计,补充新的数据点,构造数据点集,利用高斯模型曲线拟合,经过主题布局排序,颜色选择,标签分布布局成一种具有预测功能且能够展示层次特征的新型主题河流模型。在层次结构上,利用相同颜色序列表示同层次数据。将该方案应用于农残数据中,有助于对一段时间内的农残数据进行有效监测,为农药残留预测预警提供依据。

关键词：信息可视化层次数据主题河流农残数据时间序列

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食品中农药残留侦测数据的对比与关联可视分析

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系统仿真学报 2015年第10期27卷 2538-2545页

作者：冯玉超陈谊刘莹陈红倩北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室计算机与信息工程学院北京100048

针对食品安全领域对层次数据的对比和关联分析需求,提出了一种对比与关联可视分析方法(Visual Analysis Method for Comparison and Association),这个方法抛弃以往的通过直线连接来展现关联关系的可视化方法,通过交互的手段直接展示两... 详细信息

针对食品安全领域对层次数据的对比和关联分析需求,提出了一种对比与关联可视分析方法(Visual Analysis Method for Comparison and Association),这个方法抛弃以往的通过直线连接来展现关联关系的可视化方法,通过交互的手段直接展示两类层次数据的关联关系,比如农药与农产品的检出关系,从而避免了视觉杂乱。同样这个方法可以在同一个布局中对比分析两个相同结构的树的属性,比如不同地区或同一地区不同时间点的农产品中农药检出状况。经过用户体验和评价,该方法的表现证明它是有效而且有用的。

关键词：农药残留数据可视分析交互关联对比

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一种同构层次数据的对比可视分析方法PCNL

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系统仿真学报 2017年第11期29卷 2700-2708页

作者：董禹陈谊孙悦红北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

针对不同领域中同构层次数据的对比分析需求,提出了一种同构层次数据的对比可视分析方法PCNL。对多个异构层次数据集进行对比统计,抽取同构信息,用节点-链接法构建同构树;将平行坐标与同构树结合,展示多个同构树中叶子节点的属性值,通... 详细信息

针对不同领域中同构层次数据的对比分析需求,提出了一种同构层次数据的对比可视分析方法PCNL。对多个异构层次数据集进行对比统计,抽取同构信息,用节点-链接法构建同构树;将平行坐标与同构树结合,展示多个同构树中叶子节点的属性值,通过对节点进行布局形成多个同构层次数据的平行坐标可视化表达;通过交互手段可有效的对比分析多个同构层次结构中每个叶子节点的多个属性。将该方法应用于食品安全领域的多国MRL标准数据的对比分析,可帮助用户有效地对比分析多国MRL的总体趋势和细节差异,找出中国MRL标准的问题。

关键词：信息可视化平行坐标同构层次数据 MRL标准数据食品安全

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具有目标偏见的全局对比度显著性区域检测

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系统仿真学报 2015年第10期27卷 2489-2496页

作者：蔡强薛子育毛典辉李海生北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

针对全局对比度的显著性检测算法在图像边缘处的物体检测不完全的缺点,提出一种具有目标偏见的全局对比度显著性检测方法。在基于图的分割以后,利用全局对比度计算显著性值。根据显著性物体出现的位置调整高斯模型中心。利用分割区块相... 详细信息

针对全局对比度的显著性检测算法在图像边缘处的物体检测不完全的缺点,提出一种具有目标偏见的全局对比度显著性检测方法。在基于图的分割以后,利用全局对比度计算显著性值。根据显著性物体出现的位置调整高斯模型中心。利用分割区块相对显著性物体的位置与全局对比度确定显著性值。文中方法考虑了全局对比度和显著物体的空间位置,全局对比度算法图像中心确定方式有了改进。理论分析和实验结果表明,该方法可以很好的适用于各类图像的显著性检测,主观效果得到改善,客观指标得到提高。

关键词：目标偏见全局对比度显著区域检测中心偏见高斯模型

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一种面向层次数据可视化的圆形空间填充算法

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系统仿真学报 2016年第9期28卷 2035-2041页

作者：侯堃李志龙冯玉超陈谊北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室计算机与信息工程学院北京100048

现有的嵌套圆排列方法主要采用自顶向下的排列方式。排列过程中的多次缩放和平移将导致算法时间复杂度增高、各层节点大小比例不一致以及局部排列不够紧密等问题。为解决上述问题,在总结层次结构中同层兄弟节点圆外切排列算法的基础上,... 详细信息

现有的嵌套圆排列方法主要采用自顶向下的排列方式。排列过程中的多次缩放和平移将导致算法时间复杂度增高、各层节点大小比例不一致以及局部排列不够紧密等问题。为解决上述问题,在总结层次结构中同层兄弟节点圆外切排列算法的基础上,提出了自底向上父子节点的递归排列算法——圆形-矩形中心法CRCA(Circle and Rectangle Center Algorithm),并提出了一种评价父子节点排列紧密性的指标——面积比AR(Area Ratio)。将基于CRCA算法的嵌套圆排列方法应用于各国农药最大残留限量标准数据的可视化中。实验表明,该方法能够保持同层节点的大小比例和更紧密的排列效果,提高空间利用率,在数据展示方面取得良好效果。

关键词：信息可视化层次结构嵌套圆评价指标

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面向智能监控的行为识别

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中国图象图形学报 2019年第2期24卷 282-290页

作者：马钰锡谭励董旭于重重北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

目的为了进一步提高智能监控场景下行为识别的准确率和时间效率,提出了一种基于YOLO(you onlylook once:unified,real-time object detection)并结合LSTM(long short-term memory)和CNN(convolutional neural net-work)的人体行为识别算法LC-YOLO(LSTM and CNN based on YOLO)。方法利用YOLO目标检测的实时性,首先对监控视频中的特定行为进行即时检测,获取目标大小、位置等信息后进行深度特征提取;然后,去除图像中无关区域的噪声数据;最后,结合LSTM建模处理时间序列,对监控视频中的行为动作序列做出最终的行为判别。结果在公开行为识别数据集KTH和MSR中的实验表明,各行为平均识别率达到了96. 6%,平均识别速度达到215 ms,本文方法在智能监控的行为识别上具有较好效果。结论提出了一种行为识别算法,实验结果表明算法有效提高了行为识别的实时性和准确率,在实时性要求较高和场景复杂的智能监控中有较好的适应性和广泛的应用前景。

关键词：行为识别目标检测深度学习卷积神经网络循环神经网络

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高光谱技术结合迭代决策树的香肠菌落总数预测

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食品科学 2019年第6期40卷 312-317页

作者：郭培源徐盼董小栋许晶晶北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

利用波长范围400～1 000 nm高光谱对香肠的菌落总数进行预测研究。选取450个香肠样本的光谱数据作为训练集,50个作为测试集。采用多元散射校正方法对光谱预处理并采用主成分分析法对光谱降维处理。对训练集和测试集数据分别采用支持向... 详细信息

利用波长范围400～1 000 nm高光谱对香肠的菌落总数进行预测研究。选取450个香肠样本的光谱数据作为训练集,50个作为测试集。采用多元散射校正方法对光谱预处理并采用主成分分析法对光谱降维处理。对训练集和测试集数据分别采用支持向量回归和迭代决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)方法建立定量分析模型,优选最佳建模方法。结果表明:GBDT的建模效果较好,其训练集和测试集的均方根误差分别为0.001和0.003,决定系数R2分别为0.998和0.996。研究表明,基于高光谱成像技术利用GBDT方法预测香肠菌落总数可行并可有效实现。

关键词：高光谱成像技术香肠菌落总数支持向量回归(SVR) 迭代决策树(GBDT)

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变形统计地图构建方法综述

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系统仿真学报 2016年第9期28卷 1970-1978页

作者：陈谊赵云芳杜晓敏北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

变形统计地图是一种可视化表达统计数据地理分布的有效方法,在很多领域都有应用。介绍了变形统计地图(Cartogram)的概念、分类和生成方法。归纳总结了连续型和非连续型、规则型和非规则型变形统计地图的构建算法,从统计失真、地理失真... 详细信息

变形统计地图是一种可视化表达统计数据地理分布的有效方法,在很多领域都有应用。介绍了变形统计地图(Cartogram)的概念、分类和生成方法。归纳总结了连续型和非连续型、规则型和非规则型变形统计地图的构建算法,从统计失真、地理失真和算法效率三个方面,给出了变形统计地图构建算法的3个评价指标,即面积-属性匹配度、区域形状扭曲度和算法执行时间。根据这3个指标对各类构建算法进行了对比分析,并对未来变形统计地图的发展前景进行了展望。

关键词：变形统计地图地图连续性地理失真统计失真形状扭曲

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