检索结果-内蒙古大学图书馆

地球信息科学学报 2022年第10期24卷 2004-2020页

作者：李渊郭晶陈一平厦门大学建筑与土木工程学院厦门361005 福建省智慧城市感知与计算重点实验室厦门361005 厦门大学信息学院厦门361005

用户生成内容(User Generated Content,UGC)作为感知旅游地物质空间的新型地理大数据,以使用者的视角描绘了旅游地的客观环境,是探索旅游目的地感知的重要途径。然而,传统的旅游研究对旅行摄影照片处理能力有限,深度学习图像语义分割技... 详细信息

用户生成内容(User Generated Content,UGC)作为感知旅游地物质空间的新型地理大数据,以使用者的视角描绘了旅游地的客观环境,是探索旅游目的地感知的重要途径。然而,传统的旅游研究对旅行摄影照片处理能力有限,深度学习图像语义分割技术的发展,为挖掘旅游者视觉行为模式,探索旅游地环境感知提供了有力支持。本研究提出了整合在线旅行照片大数据与问卷调查小数据的旅游者视觉行为模式与感知评估框架,并将其应用于鼓浪屿案例。首先将744条旅游轨迹,聚类为6类视觉行为模式,并可视化与时空分析;其次基于全卷积网络算法,量化22507张旅行照片语义,探索不同视觉模式的旅游者关注要素的空间分异;最后通过照片语义与场景感知问卷调查的相关性分析和多重线性回归模型,评估旅游地整体视觉感知满意度,并提出相应的空间优化建议。研究表明:①鼓浪屿旅游者视觉行为模式聚类为单点游、海岛风光游、环岛游、街巷空间游、遗产建筑游和全岛游6类;②不同视觉行为模式的旅游者视觉兴趣区存在空间集聚现象,视觉空间转移遵循地理邻近效应;③相关性分析与模型结果表明,旅游者偏好空间开敞度较高的区域,感知满意度越低的区域摄影行为越少,是环境提升的重点;④出行时间和成本效率最大化、建成环境、心理环境与社会环境是影响旅游者视觉感知的主要因素。本研究延伸了人工智能技术在旅游者视觉感知研究中的应用,为旅游地空间优化提供参考。

关键词： UGC数据视觉行为模式感知评估旅行摄影轨迹聚类深度学习场景语义鼓浪屿

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图像特征保持的圆点绘制方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第1期32卷 130-139页

作者：余丽娟曹娟陈中贵福建省智慧城市感知与计算重点实验室(厦门大学) 厦门361005 厦门大学数学科学学院厦门361005 厦门大学信息学院厦门361005

图像圆点绘制问题指用圆点去逼近图像得到近似马赛克填充的效果.点画是在世界范围内流行的艺术形式,图像圆点绘制算法就是受艺术家创作的点画作品启发而提出的一种非真实感渲染算法.首先对图像进行分割,提取分割后图像的轮廓边界线并获... 详细信息

图像圆点绘制问题指用圆点去逼近图像得到近似马赛克填充的效果.点画是在世界范围内流行的艺术形式,图像圆点绘制算法就是受艺术家创作的点画作品启发而提出的一种非真实感渲染算法.首先对图像进行分割,提取分割后图像的轮廓边界线并获取原始图像的特征线,生成图像上的方向场,使得图像的每个像素点位置都存在一个方向值;之后设计密度函数,刻画待摆放的圆点半径大小随着图像梯度的变化;最后结合方向场和密度函数根据一定的规则开始圆点的摆放直至铺满图像区域.此外,后续的补洞优化使得画面更加饱满.采用上述算法在大量图片上进行实验的结果表明,图像圆点绘制算法能够生成与图像特征和颜色相适应的圆点逼近结果,圆点的排列与原图片的特征保持了高度的一致,而且画面整体颜色与原图像十分接近.

关键词：非真实感渲染方向场图像圆点绘制

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三维点云目标识别对抗攻击研究综述

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 1645-1657页

作者：刘伟权郑世均郭宇王程厦门大学信息学院厦门361005 福建省智慧城市感知与计算重点实验室厦门361005 集美大学计算机工程学院厦门361021

当前,人工智能系统在诸多领域都取得了巨大的成功,其中深度学习技术发挥了关键作用。然而,尽管深度神经网络具有强大的推理识别能力,但是依然容易受到对抗样本的攻击,表现出了脆弱性。对抗样本是经过特殊设计的输入数据,能够攻击并误导... 详细信息

当前,人工智能系统在诸多领域都取得了巨大的成功,其中深度学习技术发挥了关键作用。然而,尽管深度神经网络具有强大的推理识别能力,但是依然容易受到对抗样本的攻击,表现出了脆弱性。对抗样本是经过特殊设计的输入数据,能够攻击并误导深度学习模型的输出。随着激光雷达等3维传感器的快速发展,使用深度学习技术解决3维领域的各种智能任务也越来越受到重视。采用深度学习技术处理3维点云数据的人工智能系统的安全性和鲁棒性至关重要,如基于深度学习的自动驾驶3维目标检测与识别技术。为了分析3维点云对抗样本对深度神经网络的攻击方式,揭示3维对抗样本对深度神经网络的干扰机制,该文总结了基于3维点云深度神经网络模型的对抗攻击方法的研究进展。首先,介绍了对抗攻击的基本原理和实现方法,然后,总结并分析了3维点云的数字域对抗攻击和物理域对抗攻击,最后,讨论了3维点云对抗攻击面临的挑战和未来的研究方向。

关键词：对抗攻击深度学习 3维点云对抗样本

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针对Tor的网页指纹识别研究综述

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计算机研究与发展 2021年第8期58卷 1773-1788页

作者：孙学良黄安欣罗夏朴谢怡厦门大学信息学院福建厦门361005 福建省智慧城市感知与计算重点实验室(厦门大学) 福建厦门361005 香港理工大学计算机系香港999077

随着Web服务的发展,以匿名网络为代表的互联网隐私保护技术越来越受到重视.用户可以通过匿名网络隐藏真实的访问目标,在互联网上匿名浏览网页.然而网页指纹识别仍能通过监听和分析网络流量判断出用户真实的访问目标,从而破坏匿名性.因此... 详细信息

随着Web服务的发展,以匿名网络为代表的互联网隐私保护技术越来越受到重视.用户可以通过匿名网络隐藏真实的访问目标,在互联网上匿名浏览网页.然而网页指纹识别仍能通过监听和分析网络流量判断出用户真实的访问目标,从而破坏匿名性.因此,网页指纹识别的方法也能对匿名网络实施监管和审查,避免不法分子滥用隐私保护技术进行非法活动或掩盖罪行.无论从隐私保护还是网络监管的角度来说,网页指纹识别都是值得重点关注的技术手段.在介绍网页指纹识别的概念和发展基础上,针对最有代表性的匿名系统Tor,重点阐述和分析面向单标签和面向多标签的2类网页指纹识别,并讨论其工作原理、性能特点和局限性(例如过于简化的研究假设和缺乏系统的实验评估).最后总结和展望网页指纹识别的未来发展方向.

关键词：网页指纹识别 Tor匿名通信隐私保护流量分析机器学习网络监管

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基于多尺度生成对抗网络的遮挡行人重识别方法

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软件学报 2020年第7期31卷 1943-1958页

作者：杨婉香严严陈思张小康王菡子福建省智慧城市感知与计算重点实验室(厦门大学信息学院) 福建厦门361005 厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024

行人重识别是指在多个非重叠摄像头拍摄的场景下,给定一幅查询行人图像,从大规模行人图像库中检索出具有相同身份的行人图像,是一类特殊的图像检索任务.随着深度学习的不断发展,行人重识别方法的性能得到了显著提升.但是行人重识别在实... 详细信息

行人重识别是指在多个非重叠摄像头拍摄的场景下,给定一幅查询行人图像,从大规模行人图像库中检索出具有相同身份的行人图像,是一类特殊的图像检索任务.随着深度学习的不断发展,行人重识别方法的性能得到了显著提升.但是行人重识别在实际应用中经常遭遇遮挡问题(例如,背景遮挡、行人互相遮挡等).由于遮挡图像不仅丢失了部分目标信息,而且引入了额外的干扰,使得现有方法往往难以学习到鲁棒的特征表示,从而导致识别性能严重下降.最近,生成对抗网络在各类计算机视觉任务上展现出强大的图像生成能力.受到生成对抗网络的启发,提出了一种基于多尺度生成对抗网络的遮挡行人重识别方法.首先,利用成对的遮挡图像和非遮挡图像训练一个多尺度生成器和一个判别器.多尺度生成器能够对随机遮挡区域进行去遮挡操作,生成高质量的重构图;而判别器能够区分输入图像是真实图像还是生成图像.其次,利用训练好的多尺度生成器,生成去除随机遮挡的训练图像,添加到原始训练图像集,用于增加训练样本的多样性.最后,基于此扩充训练图像集,训练分类识别模型,有效地提高模型在测试图像集上的泛化性.在多个有挑战性的行人重识别数据集上的实验结果,验证了所提出方法的有效性.

关键词：行人重识别生成对抗网络遮挡数据增强

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基于非负矩阵欠逼近和剪枝技术的多结构几何模型拟合

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计算机学报 2021年第7期44卷 1414-1429页

作者：林舒源赖桃桃严严张立明王菡子厦门大学信息学院福建省智慧城市感知与计算重点实验室福建厦门361005 闽江学院计算机与控制工程学院福建省信息处理与智能控制实验室福州350108 澳门大学科技学院氹仔澳门999078

鲁棒几何模型拟合是计算机视觉中一项非常重要且具有挑战性的研究问题.它已被广泛应用于人工智能领域的多个相关任务,如车道线检测、三维重构、图像拼接和运动分割等.鲁棒几何模型拟合的主要任务是从包含离群点和噪声的多结构数据中估... 详细信息

鲁棒几何模型拟合是计算机视觉中一项非常重要且具有挑战性的研究问题.它已被广泛应用于人工智能领域的多个相关任务,如车道线检测、三维重构、图像拼接和运动分割等.鲁棒几何模型拟合的主要任务是从包含离群点和噪声的多结构数据中估计模型实例的参数和数量.然而,当前的模型拟合方法在拟合精度和计算速度上仍然无法满足实际场景中应用的需求.为此,该文提出一种基于非负矩阵欠逼近和剪枝技术的模型拟合方法,以提升模型拟合的性能.该文所提出的模型拟合方法包含误匹配剪枝算法、模型假设剪枝算法和改进的非负矩阵欠逼近算法.我们首先将误匹配移除技术引入到模型拟合中,以减少离群点对数据点采样过程的影响,进而减少生成无效模型假设的数量;接着我们利用模型假设剪枝算法来修剪无效的模型假设并选择有意义的模型假设,以构建一个高质量的非负偏好矩阵;最后,我们将空间约束和稀疏约束引入到非负矩阵欠逼近的优化问题中,并采用结构合并策略自适应地估计模型实例的参数和数量.在合成数据和真实图像上的实验结果表明,该文所提出的方法比当前一些有代表性的模型拟合方法具有更好的拟合性能和鲁棒性.在拟合精度上,该方法比T-Linkage和RS-NMU分别提升了约197.2%和47.7%.在拟合速度上,该方法比T-Linkage和RS-NMU分别快了约2.3倍和1.9倍,而且在三维重建任务的运行速度上比最新的拟合方法MCT快了约42.5倍.

关键词：计算机视觉鲁棒几何模型拟合多结构数据非负矩阵欠逼近离群点剪枝

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深度神经网络压缩与加速综述

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计算机研究与发展 2018年第9期55卷 1871-1888页

作者：纪荣嵘林绍辉晁飞吴永坚黄飞跃厦门大学信息科学与技术学院福建厦门361005 福建省智慧城市感知与计算重点实验室(厦门大学) 福建厦门361005 上海腾讯科技有限公司优图实验室上海200233

深度神经网络在人工智能的应用中,包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理方面,取得了巨大成功.但这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存存储,阻碍了在资源有限环境下的使用,如移动或嵌入式设备端.为解决此问题,在近年来产生大量... 详细信息

深度神经网络在人工智能的应用中,包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理方面,取得了巨大成功.但这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存存储,阻碍了在资源有限环境下的使用,如移动或嵌入式设备端.为解决此问题,在近年来产生大量关于深度神经网络压缩与加速的研究工作.对现有代表性的深度神经网络压缩与加速方法进行回顾与总结,这些方法包括了参数剪枝、参数共享、低秩分解、紧性滤波设计及知识蒸馏.具体地,将概述一些经典深度神经网络模型,详细描述深度神经网络压缩与加速方法,并强调这些方法的特性及优缺点.此外,总结了深度神经网络压缩与加速的评测方法及广泛使用的数据集,同时讨论分析一些代表性方法的性能表现.最后,根据不同任务的需要,讨论了如何选择不同的压缩与加速方法,并对压缩与加速方法未来发展趋势进行展望.

关键词：深度神经网络压缩深度神经网络加速参数剪枝参数共享低秩分解知识蒸馏

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基于重心Delaunay三角剖分的蓝噪声点采样算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第7期30卷 1205-1215页

作者：齐若同肖艳阳曹娟陈中贵福建省智慧城市感知与计算重点实验室(厦门大学) 厦门361005 厦门大学信息科学与技术学院厦门361005 厦门大学数学科学学院厦门361005

为了生成带有高质量蓝噪声性质的采样分布,提出一种基于重心Delaunay三角剖分的点采样算法.该算法将Delaunay三角剖分与1-邻域三角片重心相结合,迭代地将每个采样点移至其1-邻域三角片的重心处并更新采样点之间的拓扑连接关系;重心通过... 详细信息

为了生成带有高质量蓝噪声性质的采样分布,提出一种基于重心Delaunay三角剖分的点采样算法.该算法将Delaunay三角剖分与1-邻域三角片重心相结合,迭代地将每个采样点移至其1-邻域三角片的重心处并更新采样点之间的拓扑连接关系;重心通过给定的密度函数计算得出.实验结果表明,本文算法在运行效率与鲁棒性方面均有一定优势.

关键词：蓝噪声采样 Delaunay三角剖分重心1-邻域三角化

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圆组填充算法驱动的平面马赛克模拟

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第7期30卷 1216-1223页

作者：张凯柯颖曹娟陈中贵福建省智慧城市感知与计算重点实验室(厦门大学) 厦门361005 厦门大学信息科学与技术学院厦门361005 厦门大学数学科学学院厦门361005

为了生成不规则嵌片排列紧凑的马赛克图案,提出一种基于圆组排列的平面马赛克模拟方法.首先借助嵌片多边形的直骨架得到一组逼近嵌片轮廓的圆;然后以圆半径的平方为权值,在平面上生成关于圆组的Power图,使每组圆各自对应一个Power区域;... 详细信息

为了生成不规则嵌片排列紧凑的马赛克图案,提出一种基于圆组排列的平面马赛克模拟方法.首先借助嵌片多边形的直骨架得到一组逼近嵌片轮廓的圆;然后以圆半径的平方为权值,在平面上生成关于圆组的Power图,使每组圆各自对应一个Power区域;最后采用松弛法,将圆组在其对应Power区域内尽可能增长到最大.通过不断迭代生成Power图和放大圆组,最后得到嵌片紧凑排列的结果.实验结果表明,该方法得到的马赛克图案有较高的覆盖率,能适应不同嵌片,具有较强的鲁棒性和灵活性.

关键词：马赛克模拟圆组填充 Power图

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改进区域划分的圆Packing变分算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第7期30卷 1251-1257页

作者：余丽娟曹娟陈中贵福建省智慧城市感知与计算重点实验室(厦门大学) 厦门361005 厦门大学信息科学与技术学院厦门361005 厦门大学数学科学学院厦门361005

通过改进基于Power图的区域划分,提出一种收敛速度更快的圆packing算法.首先固定容器面积,将输入圆缩小一定的倍数,随机撒在容器中;之后对圆心点进行三角化,并根据相邻圆的半径比值对容器进行区域划分;再让所有圆在不超出自己区域边界... 详细信息

通过改进基于Power图的区域划分,提出一种收敛速度更快的圆packing算法.首先固定容器面积,将输入圆缩小一定的倍数,随机撒在容器中;之后对圆心点进行三角化,并根据相邻圆的半径比值对容器进行区域划分;再让所有圆在不超出自己区域边界的条件下尽量等比例增长至最大;最后将划分区域-长大的过程迭代下去,得到最大增长倍数.实验结果表明,该算法能够使得圆packing的过程更快地达到收敛.

关键词：圆packing 正则三角化最大内圆

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