检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2009年第17期21卷 5440-5444,5466页

作者：刘寒冰刘琳周忠吴威虚拟现实技术与系统国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京100191 北京航空航天大学计算机学院北京100191

HLA标准有着数百条接口规范,其测试需要大量的人力,需要研究有效的自动化测试方法。针对目前HLA的测试用例不易组织和不完备的问题,提出了一种交叉检验的自动化测试方法。将测试接口按功能划分为不同的测试序列,把测试序列中的接口填入... 详细信息

HLA标准有着数百条接口规范,其测试需要大量的人力,需要研究有效的自动化测试方法。针对目前HLA的测试用例不易组织和不完备的问题,提出了一种交叉检验的自动化测试方法。将测试接口按功能划分为不同的测试序列,把测试序列中的接口填入交叉检验表中进行关系判定,根据接口关系生成测试用例树并最终自动生成测试用例。在此基础上采用通用的测试程序框架,结合Rational Robot的自动化测试功能,设计了自动化测试同步控件,实现了在多台计算机上的RTI软件自动化测试。实验结果表明,该自动化测试方法达到了正确的功能,可大大降低开发测试人员的工作量。

关键词： HLA RTI 自动化测试交叉检验

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面向单幅图像的逼真3D人脸重建方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第12期34卷 1850-1858页

作者：包永堂周鹏飞齐越山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室北京100191 北京航空航天大学青岛研究院青岛266100 鹏程实验室深圳518055

针对3DMM参数拟合方法生成的纹理过于粗糙、结果不够逼真的问题,提出一种基于深度学习的单幅图像逼真3D人脸重建方法.首先构建RP-Net回归网络和包含5万幅人脸图像的数据集,从输入图像中学习参数,并拟合人脸模型生成3D人脸几何;然后通过... 详细信息

针对3DMM参数拟合方法生成的纹理过于粗糙、结果不够逼真的问题,提出一种基于深度学习的单幅图像逼真3D人脸重建方法.首先构建RP-Net回归网络和包含5万幅人脸图像的数据集,从输入图像中学习参数,并拟合人脸模型生成3D人脸几何;然后通过构造多层次的损失函数进行弱监督学习,包括低水平的像素损失、地标损失和高水平的身份损失;最后通过纹理映射的方式生成逼真的人脸纹理.在2个通用人脸数据集和1个人工生成的人脸数据集上与最近的3D人脸重建方法进行对比实验,并对影响重建的光照、表情和转向等因素进行实验,根据SSIM和PSNR对3D重建结果进行量化分析.实验结果表明,所提方法面向单幅图像可以生成准确的3D人脸形状和逼真的人脸纹理;与最近的3D人脸重建方法相比,该方法的训练时间和迭代次数分别降低了6%和13%,SSIM值增加0.005~0.010,PSNR值平均提高0.03~0.08 dB.

关键词： 3D人脸重建人脸对齐 3D形变模型纹理映射单幅图像

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基于优化的DTW算法的人体运动数据检索

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模式识别与人工智能 2012年第2期25卷 352-360页

作者：刘贤梅赵丹郝爱民北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100083 东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

随着大量三维人体运动数据库的建立,使得在数据库中实现基于内容的三维人体运动检索面临着诸多困难,文中提出一种分阶段的动态时间变形(DTW)优化算法的人体运动数据检索技术,可有效检索出逻辑上相似的运动.该算法首先对齐两个运动序列... 详细信息

随着大量三维人体运动数据库的建立,使得在数据库中实现基于内容的三维人体运动检索面临着诸多困难,文中提出一种分阶段的动态时间变形(DTW)优化算法的人体运动数据检索技术,可有效检索出逻辑上相似的运动.该算法首先对齐两个运动序列的坐标位置,基于窗口距离构造距离矩阵.其次采用基于全局和局部约束的DTW优化算法进行相似度匹配,得到两个运动间的对应关系.最后通过归一化相似度和DTW平均距离分阶段判断运动的相似性.实验结果表明,分阶段的DTW优化算法在提高效率的同时对长度不等的运动能取得较好的检索结果.

关键词：三维人体运动运动检索动态时间变形(DTW)算法

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基于最优非线性扩散的快速相干斑抑制算法研究

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电子学报 2017年第12期45卷 2825-2831页

作者：郑世超冯文森牛建伟北京航空航天大学计算机学院虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191 北京科技大学自动化学院北京100083

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像相干斑去噪一直以来都是SAR图像处理的一项关键技术.本文提出一种基于最优非线性扩散的快速相干斑抑制算法,该算法使用最近提出的基于可训练非线性扩散的图像复原框架,并针对合成孔径雷... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像相干斑去噪一直以来都是SAR图像处理的一项关键技术.本文提出一种基于最优非线性扩散的快速相干斑抑制算法,该算法使用最近提出的基于可训练非线性扩散的图像复原框架,并针对合成孔径雷达强度图像,结合相干斑噪声的统计特性,训练非线性扩散过程中的滤波器参数和响应函数参数.实验结果表明,该算法性能与PPBit、SAR-BM3D等主流相干斑去噪算法性能相当甚至更优;同时与这些算法相比,该算法计算效率能够提高75%以上,并且适于并行运算实现.

关键词：合成孔径雷达强度图像相干斑去噪非线性扩散卷积神经网络

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大规模图像语义相关性自动标注

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计算机辅助设计与图形学学报 2013年第2期25卷 160-166,174页

作者：田枫沈旭昆刘贤梅北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191 东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

针对大规模图像集合的自动标注问题,提出一种图像语义相关性自动标注方法.首先提取图像的视觉特征,将每个样本表示为局部邻域样本点的稀疏线性组合;然后采用一种基于最大后验概率准则的多标签学习方法得到每幅图像的单特征标签相关度;... 详细信息

针对大规模图像集合的自动标注问题,提出一种图像语义相关性自动标注方法.首先提取图像的视觉特征,将每个样本表示为局部邻域样本点的稀疏线性组合;然后采用一种基于最大后验概率准则的多标签学习方法得到每幅图像的单特征标签相关度;最终对单个特征和特定标签的相关度阈值进行无偏估计,并采用无监督组合方法融合多种视觉特征和标签的相关度.互联网数据集测试结果表明,该方法是有效的.

关键词：图像标注语义相关性稀疏表示多标签学习

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基于混合遗传算法的人体运动捕获数据关键帧提取

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模式识别与人工智能 2011年第5期24卷 619-628页

作者：刘贤梅郝爱民赵丹北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100083 东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

为实现基于最佳关键帧集合的人体运动的紧致表示,提出一种遗传算法与单纯形法结合的人体运动捕获数据关键帧提取方法.以重构误差最小化和压缩率最优为目标,定义适应度函数,度量重构运动与原始运动之间的重构误差,通过关节位置和关节速... 详细信息

为实现基于最佳关键帧集合的人体运动的紧致表示,提出一种遗传算法与单纯形法结合的人体运动捕获数据关键帧提取方法.以重构误差最小化和压缩率最优为目标,定义适应度函数,度量重构运动与原始运动之间的重构误差,通过关节位置和关节速率加权计算,并考虑数据的运动特性.利用背景知识对初始种群的个体进行优化,保证进化的良好基础和种群的多样性.将遗传算法和局部搜索技术结合,提高算法运行效率和求解质量.实验结果表明,该方法能够高效地从运动捕获数据中提取出最优的关键帧集合,较好地满足运动数据的紧致表示,且能高质量重构其它帧.

关键词：计算机动画运动捕获数据关键帧提取单纯形混合遗传算法

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基于标签集相关性学习的大规模网络图像在线标注

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自动化学报 2014年第8期40卷 1635-1643页

作者：田枫沈旭昆北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191 东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318

传统的网络图像标注方法忽视了标签集整体相关性对标注结果的影响,导致标签集整体相关性缺乏和语义冗余.为了解决上述问题,提出了一种基于标签集相关性学习的大规模网络图像在线语义标注方法.给出了标签集对图像相关性和标签集内部相关... 详细信息

传统的网络图像标注方法忽视了标签集整体相关性对标注结果的影响,导致标签集整体相关性缺乏和语义冗余.为了解决上述问题,提出了一种基于标签集相关性学习的大规模网络图像在线语义标注方法.给出了标签集对图像相关性和标签集内部相关性的概率估计算法,将上述约束形成一个优化问题,采用贪心搜索策略获取近似最优解,找到能合理地平衡上述因素的标签集,并针对大规模图像集和概念集进行了优化.真实环境下大规模网络图像集上的测试表明,相比于目前的代表性网络图像标注方法,该方法获得的标签集能够更好的描述图像语义,性能提升明显.

关键词：网络图像标注图像语义标注标签集相关性标签相关性学习

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局部关系泛化表征的小样本增量学习

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中国科学：信息科学 2023年第6期53卷 1132-1146页

作者：赵一凡李甲田永鸿北京大学计算机学院北京100871 北京航空航天大学计算机学院虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191

小样本学习作为计算机视觉的新兴研究热点,旨在通过少量的已知样本实现对全新概念的快速识别和理解.现有的小样本学习技术只针对给定的新类别物体进行分类和识别,忽略了旧有基础类别的表示和区分.针对小样本增量学习问题中的类间可区分... 详细信息

小样本学习作为计算机视觉的新兴研究热点,旨在通过少量的已知样本实现对全新概念的快速识别和理解.现有的小样本学习技术只针对给定的新类别物体进行分类和识别,忽略了旧有基础类别的表示和区分.针对小样本增量学习问题中的类间可区分性差、增量类别难泛化两大研究难点,本文引入局部关系学习的思想,提出局部关系泛化表征的模型学习方法.为确保增量过程中的类别可区分性,本文首先使用局部空间关联约束增量表征能力,在此基础上,使用特征重映射方法将查询向量与支撑集映射在同一度量空间,有效确保了微小差异的可区分性.同时,为缓解增量过程中样本不足导致的归纳偏置问题,本文提出空间泛化式原型生成算法,利用分布特性快速生成虚拟原型,促进样本的有效表征.在此基础上,本文利用元学习训练方法,提出了局部泛化联合的增量学习框架,通过联合基础类别的局部表征和增量类别的快速泛化约束,有效缓解了灾难性遗忘和表征不足的困难,实验证明本方法在经典小样本增量任务中取得了当前最好的性能表现.

关键词：小样本学习增量学习局部关系泛化表征元学习

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基于测量体扩散的网络拓扑双向发现研究

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计算机研究与发展 2010年第5期47卷 903-910页

作者：焦健姚珊李肖坚虚拟现实技术与系统国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京100191 网络技术北京市重点实验室(北京航空航天大学) 北京100191 广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541000

计算机网络由于路由协议和访问控制的自身特点,使得网络拓扑具有单向和不对称的现象,为拓扑发现增加了困难.基于扩散测量体以及订阅发布机制,提出一种网络拓扑的双向发现协议(BTDP).针对协议构造自动机模型,形式地分析和验证了协议的逻... 详细信息

计算机网络由于路由协议和访问控制的自身特点,使得网络拓扑具有单向和不对称的现象,为拓扑发现增加了困难.基于扩散测量体以及订阅发布机制,提出一种网络拓扑的双向发现协议(BTDP).针对协议构造自动机模型,形式地分析和验证了协议的逻辑可终止性,以此为基础给出了该协议的主要算法并予以实现.BTDP的相关程序在中国国内互联网上的实际运行结果表明,它能够发现上述网络存在的不对称路径.此外,多方运行BTDP后的融合结果还揭示了上述网络实际部署的一些链路.

关键词：拓扑发现不对称路径测量体扩散订阅发布

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弱标签环境下基于语义邻域学习的图像标注

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计算机研究与发展 2014年第8期51卷 1821-1832页

作者：田枫沈旭昆虚拟现实技术与系统国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京100191 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

图像语义自动标注是实现图像语义检索与管理的关键,是具有挑战性的研究课题.传统的图像标注方法需要具有完整、准确标签的数据集才能取得较好的标注性能.然而,在现实应用中获得数据的标签往往是不准确、不完整的,并且标签分布不均衡.对... 详细信息

图像语义自动标注是实现图像语义检索与管理的关键,是具有挑战性的研究课题.传统的图像标注方法需要具有完整、准确标签的数据集才能取得较好的标注性能.然而,在现实应用中获得数据的标签往往是不准确、不完整的,并且标签分布不均衡.对于Web图像和社会化图像尤其如此.为了更好地利用这些弱标签样本,提出了一种基于语义邻域学习的图像自动标注方法(semantic neighborhood learning from weakly labeled image,SNLWL).首先在邻域标签损失误差最小化意义下,填充训练集样本标签.通过递进式的邻域选择过程,保证建立的语义一致邻域内样本具有全局相似性、部分相关性和语义一致性,并且语义标签分布平衡.在邻域标签重构误差最小化意义下进行标签预测,降低噪声标签对性能的影响.多个数据集上的实验结果表明,与已知的具有较好标注效果的方法相比,此方法更适用于处理弱标签数据集,标准评测集上的测试也表明了此方法的有效性.

关键词：图像标注自动标注弱标签语义邻域邻域学习

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