检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2025年

作者：朱荣江石语珩杨硕王子奕吴心筱北京理工大学计算机学院智能信息技术重点实验室(北京理工大学) 深圳北理莫斯科大学广东省智能感知与计算重点实验室(深圳北理莫斯科大学)

开放域多标签动作识别任务旨在对视频中训练阶段未见的人的多类动作进行识别.相较于传统动作识别，该任务更适应实际场景，具有广泛的应用前景.然而，开放域多标签动作识别具有很大的挑战性，需要将模型有效泛化到未见过的新动作类别.... 详细信息

开放域多标签动作识别任务旨在对视频中训练阶段未见的人的多类动作进行识别.相较于传统动作识别，该任务更适应实际场景，具有广泛的应用前景.然而，开放域多标签动作识别具有很大的挑战性，需要将模型有效泛化到未见过的新动作类别.为了解决此问题，提出大语言模型知识引导的开放域多标签动作识别方法.该方法挖掘大语言模型蕴含的丰富的动作类别共现知识，并将共现知识嵌入视觉-语言模型的提示学习，实现基本类别（base classes）与新类别（novel classes）之间的信息传递，从而提升新类别的识别性能.在实验中将基本动作类别和新动作类别的比例设置为3:1和1:1，分别表示为“75% 可见”和“50% 可见”.在AVA和数据集上的实验结果表明，相较于现有方法，当基本动作类别为“75%”时，该方法在AVA和MovieNet数据集的新动作类别识别指标mAP上分别提升了1.95%和1.21%；当面临基本动作类别为“50%”的更困难场景时，提出的方法在这2个数据集上新动作类别识别指标mAP上分别提升了2.59%和1.06%.

关键词：开放域动作识别多标签分类提示学习大语言模型 CLIP模型

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TCGCL:基于图对比学习的复杂网络流量分类算法

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计算机科学与探索 2025年第5期19卷 1230-1240页

作者：胡仲则秦宏超李振军李艳辉李荣华王国仁北京理工大学计算机学院北京100081 深圳城市职业学院信息与通信学院广东深圳518038 重庆交通大学信息科学与工程学院重庆400074 深圳市龙岗区智能供应链技术重点实验室广东深圳518100

网络流量分类技术在网络安全领域中起到了关键性作用。现代网络架构高度复杂,网络流量传输过程中将会不可避免地遇到各种异常情况。为此,提出了一种稳定性指标,评估算法对数据异常干扰的抵抗能力,基于图对比学习技术提出一种流量分类算... 详细信息

网络流量分类技术在网络安全领域中起到了关键性作用。现代网络架构高度复杂,网络流量传输过程中将会不可避免地遇到各种异常情况。为此,提出了一种稳定性指标,评估算法对数据异常干扰的抵抗能力,基于图对比学习技术提出一种流量分类算法TCGCL,可以同时提取网络流量内部的载荷特征及网络流量之间的通联关系特征,更全面地保留数据有效信息,在此基础上通过数据增强技术模拟网络流量异常状态表现,大幅提升了算法在数据异常情况下的分类稳定性。基于协议分析技术,对流量分类过程中图结构数据的构造方式进行了研究,提出了一种高质低维的属性生成方法。实验表明,相较于基线算法,在达到近乎相同准确率的前提下,TCGCL的样本输入维度降低了约80%。针对复杂网络通信环境,TCGCL对测试样本进行了噪音混淆,模拟流量异常的情况。测试结果表明,TCGCL在流量出现异常的条件下仍可保持很高的分类准确率,且稳定性指标大幅领先于基线算法。

关键词：流量分类图神经网络对比学习协议分析

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面向大规模信息可视化分析的空间优化交互方法

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系统工程理论与实践 2015年第10期35卷 2544-2549页

作者：刘茜李凤霞李仲君雷正朝朱泽炜北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

本文针对焦点上下文变形方法对大规模信息布局进行交互时,出现的焦点放大后更多的信息被压缩显示在更小的空间,整体布局被严重扭曲的问题,提出了一种空间优化交互方法.这种方法针对大规模信息的几何布局进行变形,扩大焦点区域分配的空间... 详细信息

本文针对焦点上下文变形方法对大规模信息布局进行交互时,出现的焦点放大后更多的信息被压缩显示在更小的空间,整体布局被严重扭曲的问题,提出了一种空间优化交互方法.这种方法针对大规模信息的几何布局进行变形,扩大焦点区域分配的空间,所有节点在新分配的空间内按照原布局方法进行布局.变形过程中能消除点边交叉,变形后能清晰地保持大规模信息整体布局.将这种交互方法应用于大规模疫情传播的可视化布局中,实验效果表明,在保存清晰的整体布局同时放大关注区域,可以辅助用户更好地进行可视化分析.

关键词：信息可视化交互方法焦点上下文可视化分析

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基于FREAK和P3CA的鲁棒目标跟踪

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计算机学报 2015年第6期38卷 1188-1201页

作者：王宇霞赵清杰赵留军北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

在粒子滤波框架下,提出了基于快速视网膜特征点(Fast Retina Keypoint,FREAK)和主成分-典型相关分析(Principal Component-Canonical Correlation Analysis,P3CA)的目标跟踪算法.该文提出的基于FREAK的多模态运动模型提高了目标位置预... 详细信息

在粒子滤波框架下,提出了基于快速视网膜特征点(Fast Retina Keypoint,FREAK)和主成分-典型相关分析(Principal Component-Canonical Correlation Analysis,P3CA)的目标跟踪算法.该文提出的基于FREAK的多模态运动模型提高了目标位置预测准确性,缩小了目标搜索空间.基于P3CA的外观模型利用图像子区域间的典型相关性衡量候选目标的优劣,解决了基于全局信息外观模型对遮挡敏感的问题;利用主成分分析在数据降维方面的优势,解决了典型相关分析用于跟踪存在的小样本问题,降低了计算开销.同时,P3CA在线更新算法使跟踪器可以更好地应对跟踪过程中目标外观变化.通过在多个具有挑战性的视频上与多种优秀算法对比实验表明,该文的方法可以很好地应对光照变化、遮挡、旋转以及复杂背景等问题.

关键词：目标跟踪快速视网膜特征主成分-典型相关分析主成分分析典型相关分析

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一种适用于分布式摄像机网络的SCIWCF算法

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电子学报 2016年第10期44卷 2335-2343页

作者：陈彦明赵清杰刘若宇北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

本文使用容积卡尔曼滤波器来处理分布式摄像机网络中的目标跟踪问题.平方根容积信息滤波(Square-Root Cubature Information Filter,SCIF)是容积卡尔曼滤波的一种扩展,其具有有效性和可靠性等方面优势,有利于对多源信息进行信息融合.然... 详细信息

本文使用容积卡尔曼滤波器来处理分布式摄像机网络中的目标跟踪问题.平方根容积信息滤波(Square-Root Cubature Information Filter,SCIF)是容积卡尔曼滤波的一种扩展,其具有有效性和可靠性等方面优势,有利于对多源信息进行信息融合.然而当该算法应用于像摄像机网络这种大规模网络时,如果采用一般的集中式处理,中心节点可能会承受较大的计算压力.针对这个问题,本文首先将平方根容积信息滤波器进行了扩展,提出分布式平方根容积信息滤波器,使其能适应大规模网络.另外在摄像机网络中,由于摄像机装置在一个较大的区域内,由于摄像机观测区域有限,目标可能会出现在观察的盲区,这样就会存在某些摄像机的测量数据无效.针对这个问题,本文提出了平方根容积信息加权一致性滤波器(Square-Root Cubature Information Weighted Consensus Filter,SCIWCF)对状态信息和信息矩阵加权,减小这些无效信息在一致性算法的作用,从而提高整体的滤波性能.仿真实验结果表明,本文提出的算法能够在摄像机网络中对目标进行有效跟踪,在估计精度和滤波器稳定性等方面要优于传统的信息滤波.

关键词：容积卡尔曼滤波信息滤波一致性算法分布式摄像机网络

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一种基于运动目标检测的视觉车辆跟踪方法

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北京理工大学学报 2014年第4期34卷 370-375页

作者：杨敏裴明涛王永杰董震武玉伟北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

针对复杂交通场景中动态光照变化、阴影和遮挡等因素带来的影响,提出了一种基于运动目标检测的高效、鲁棒的车辆跟踪方法.采用自适应背景建模获取动态场景中的运动信息,通过阴影去除获得准确的运动区域,并针对场景中的遮挡问题提出了相... 详细信息

针对复杂交通场景中动态光照变化、阴影和遮挡等因素带来的影响,提出了一种基于运动目标检测的高效、鲁棒的车辆跟踪方法.采用自适应背景建模获取动态场景中的运动信息,通过阴影去除获得准确的运动区域,并针对场景中的遮挡问题提出了相应的遮挡检测与处理策略,最后通过区域匹配获得跟踪结果,同时使用Kalman滤波器建立车辆的运动模型,对跟踪结果进行了约束和优化.实验结果表明,提出的视觉车辆跟踪方法可以在复杂多变的室外场景下有效地解决场景中的阴影和遮挡问题,得到鲁棒的车辆跟踪结果.

关键词：车辆跟踪智能交通背景建模阴影检测遮挡处理

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虚拟制造环境中虚拟手的行为构造

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计算机辅助设计与图形学学报 2015年第3期27卷 499-507页

作者：蔡娴娟程成 Alhazmi Marwah Mostafa Hamdy Salem MongHeng Ear 北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

为了实现虚拟制造环境中智能高效的虚拟手,改善目前主流的依赖对用户手抓握动作跟踪的状况,提出一种适用于虚拟制造环境的虚拟手自主行为构造方法.通过在虚拟手结构模型上增加感知环设计,构建虚拟手的感知能力;结合文中提出的虚拟手三... 详细信息

为了实现虚拟制造环境中智能高效的虚拟手,改善目前主流的依赖对用户手抓握动作跟踪的状况,提出一种适用于虚拟制造环境的虚拟手自主行为构造方法.通过在虚拟手结构模型上增加感知环设计,构建虚拟手的感知能力;结合文中提出的虚拟手三阶段感知算法实现虚拟手的自适应行为机制,极大地减轻了操作者的认知和操作负载;通过构造虚拟手手势集和手势状态转换模型,实现了虚拟手在复杂零件表面的连续抓握操作.文中还重点研究了复杂零件表面虚拟手的连续抓握的行为机制和相关算法.实验结果表明,文中的虚拟手具有很好的几何真实感和行为真实感;提出的方法具有良好的可用性、可靠性和实时性.

关键词：虚拟手行为仿真虚拟制造虚拟环境感知算法人机交互

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多源交互式应用层组播路由协议

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计算机研究与发展 2011年第5期48卷 778-785页

作者：高建敏陆慧梅曹元大北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

应用层组播无需扩充底层基础网络就可以实现较大范围的组播通信,已成为倍受瞩目的组播实现机制.但相对于传统的IP组播,应用层组播的网络延迟大,节点稳定性差,使得采用应用层组播来实现多源交互式组播应用成为一个独特的具有挑战性的问题... 详细信息

应用层组播无需扩充底层基础网络就可以实现较大范围的组播通信,已成为倍受瞩目的组播实现机制.但相对于传统的IP组播,应用层组播的网络延迟大,节点稳定性差,使得采用应用层组播来实现多源交互式组播应用成为一个独特的具有挑战性的问题.Thunder协议将组播结构分为核心网和外围树两部分:核心网通过Mesh-Tree结构追求快速转发以优化交互式过程;外围树允许更多的成员接收组播数据,却不会对交互过程产生影响,可提高协议的扩展性.实验表明,Thunder协议能够减小交互式应用层组播的网络延迟,具有较好的扩展性和容忍延迟变化特性,适用于各种不同规模网络.

关键词：应用层组播多源组播交互式应用两层组播可扩展组播

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基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法

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北京理工大学学报 2014年第9期34卷 961-965,971页

作者：裴明涛王永杰贾云得郭志强北京理工大学计算机学院、智能信息技术北京市重点实验室北京100081

为提高车牌字符分割的准确率,提出了一种基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法.对单层车牌,根据车牌结构特征建立多尺度模板作用于车牌候选区域,通过投影得分估计出最佳模板对应的尺度和位置信息;对双层车牌,使用部件模型对... 详细信息

为提高车牌字符分割的准确率,提出了一种基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法.对单层车牌,根据车牌结构特征建立多尺度模板作用于车牌候选区域,通过投影得分估计出最佳模板对应的尺度和位置信息;对双层车牌,使用部件模型对双层车牌进行建模,双层车牌的上层字符区域和下层字符区域分别对应部件模型的一个部件,通过多尺度的模板匹配得到上下层部件的候选集合,利用部件模型中部件之间的几何约束得到最终的车牌字符分割结果.实验结果表明,所提出的方法可以有效进行单/双层车牌的字符分割.

关键词：多尺度模板匹配部件模型车牌字符分割

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基于眼动数据的网络搜索行为预测方法

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北京航空航天大学学报 2015年第5期41卷 904-910页

作者：卢万譞贾云得北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据... 详细信息

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为.

关键词：用户行为预测网络搜索眼动数据用户决策用户意图

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