检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2012年第6期35卷 1147-1163页

作者：胡永利孙艳丰尹宝才北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

信息感知作为物联网的基本功能,是物联网信息"全面感知"的手段.信息交互是物联网应用与服务的基础,是物联网"物物互联"的目的.随着物联网研究热潮的兴起,以传统无线传感器网络为核心的感知网络研究迅速升温,并在信... 详细信息

信息感知作为物联网的基本功能,是物联网信息"全面感知"的手段.信息交互是物联网应用与服务的基础,是物联网"物物互联"的目的.随着物联网研究热潮的兴起,以传统无线传感器网络为核心的感知网络研究迅速升温,并在信息感知与交互方面取得了大量研究成果.文章分析了物联网信息感知与交互方面的最新研究进展.在信息感知方面,从数据收集、清洗、压缩、聚集和融合几个方面,梳理归纳了数据获取和处理的主要方法.在信息交互方面,提出了物联网信息交互的基本模型,分析总结了信息交互涉及的主要技术.在此基础上,讨论了物联网信息感知与交互研究的热点问题,包括新的感知技术、能效平衡、信息安全和移动感知网络等.最后,指出了物联网信息感知与交互技术发展面临的问题和挑战,展望了未来的研究方向.

关键词：物联网信息感知信息交互无线传感器网络压缩感知能量高效

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基于显著特征增强的跨模态视频片段检索

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电子与信息学报 2022年第12期44卷 4395-4404页

作者：杨金福刘玉斌宋琳闫雪北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

随着视频获取设备和技术的不断发展,视频数量增长快速,在海量视频中精准查找目标视频片段是具有挑战的任务。跨模态视频片段检索旨在根据输入一段查询文本,模型能够从视频库中找出符合描述的视频片段。现有的研究工作多是关注文本与候... 详细信息

随着视频获取设备和技术的不断发展,视频数量增长快速,在海量视频中精准查找目标视频片段是具有挑战的任务。跨模态视频片段检索旨在根据输入一段查询文本,模型能够从视频库中找出符合描述的视频片段。现有的研究工作多是关注文本与候选视频片段的匹配,忽略了视频上下文的“语境”信息,在视频理解时,存在对特征关系表达不足的问题。针对此,该文提出一种基于显著特征增强的跨模态视频片段检索方法,通过构建时间相邻网络学习视频的上下文信息,然后使用轻量化残差通道注意力突出视频片段的显著特征,提升神经网络对视频语义的理解能力。在公开的数据集TACoS和ActivityNet Captions的实验结果表明,该文所提方法能更好地完成视频片段检索任务,比主流的基于匹配的方法和基于视频-文本特征关系的方法取得了更好的表现。

关键词：跨模态视频片段检索时间相邻网络残差通道注意力特征关系

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基于降质图像-光流场复原的智能轮椅测速

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仪器仪表学报 2016年第11期37卷 2597-2605页

作者：李秀智徐传骆贾松敏李尚宇北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

提出一种运动图像去模糊复原和基于仿射运动模型的光流场去抖动方法,以提高智能轮椅中光流里程计测速方法的精度。当轮椅线速度或角速度较大时,导致机载相机成像产生显著的运动模糊;且轮椅机器人的机械抖动也易产生光流场的偏差,进而影... 详细信息

提出一种运动图像去模糊复原和基于仿射运动模型的光流场去抖动方法,以提高智能轮椅中光流里程计测速方法的精度。当轮椅线速度或角速度较大时,导致机载相机成像产生显著的运动模糊;且轮椅机器人的机械抖动也易产生光流场的偏差,进而影响速度估计的精度。针对于此,首先利用一种基于自适应模糊核的运动图像去模糊方法实现图像复原,以改善视频帧质量;其次,针对智能轮椅在行进中的机械抖动,利用随机抽样一致(RANSAC)排异后的光流场,在卡尔曼滤波框架下估计同名像点的仿射运动模型参数,进而实现光流补偿。实验结果表明所提方法能够提升基于光流场的智能轮椅视觉测速精度。

关键词：机器视觉速度测量光流图像复原仿射运动

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一种能量函数意义下的生成式对抗网络

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自动化学报 2018年第5期44卷 793-803页

作者：王功明乔俊飞王磊北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

生成式对抗网络(Generative adversarial network,GAN)是目前人工智能领域的一个研究热点,引起了众多学者的关注.针对现有GAN生成模型效率低下和判别模型的梯度消失问题,本文提出一种基于重构误差的能量函数意义下的生成式对抗网络模型(... 详细信息

生成式对抗网络(Generative adversarial network,GAN)是目前人工智能领域的一个研究热点,引起了众多学者的关注.针对现有GAN生成模型效率低下和判别模型的梯度消失问题,本文提出一种基于重构误差的能量函数意义下的生成式对抗网络模型(Energy reconstruction error GAN,E-REGAN).首先,将自适应深度信念网络(Adaptive deep belief network,ADBN)作为生成模型,来快速学习给定样本数据的概率分布并进一步生成相似的样本数据.其次,将自适应深度自编码器(Adaptive deep autoencoder,ADAE)的重构误差(Reconstruction error,RE)作为一个表征判别模型性能的能量函数,能量越小表示GAN学习优化过程越趋近纳什均衡的平衡点,否则反之.同时,通过反推法给出了E-REGAN的稳定性分析.最后在MNIST和CIFAR-10标准数据集上的实验结果表明,相较于现有的类似模型,E-REGAN在学习速度和数据生成能力两方面均有较大提高.

关键词：生成式对抗网络能量函数重构误差自适应深度信念网络自适应深度自编码器纳什均衡

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基于神经元特性的径向基函数神经网络自组织设计方法

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控制理论与应用 2020年第12期37卷 2618-2626页

作者：贾丽杰李文静乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能和智能系统北京市重点实验室北京100124

针对径向基神经函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,本文介绍了一种基于神经元特性的RBF神经网络自组织设计方法,该方法将神经元的激活活性、显著性、相关性相结合设计RBF(ASC–RBF)神经网络.首先利用神经元的激活活性,实现隐含层神... 详细信息

针对径向基神经函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,本文介绍了一种基于神经元特性的RBF神经网络自组织设计方法,该方法将神经元的激活活性、显著性、相关性相结合设计RBF(ASC–RBF)神经网络.首先利用神经元的激活活性,实现隐含层神经元的自适应增加,结合神经元的显著性以及神经元之间的相关性,实现神经元的自适应替换和合并,完成网络自组织设计并提高网络的紧凑性,然后利用二阶梯度算法对网络参数进行修正学习,保证了RBF网络的精度;另外,针对网络结构自组织机制给出了稳定性分析;最后通过两个基准非线性系统建模仿真实验以及实际污水处理过程水质参数预测实验验证,证明该算法的有效性.对比实验结果表明, ASC–RBF神经网络与现有的自组织网络相比,在保证泛化性能的同时,该网络的训练速度更快,而且有更紧凑的网络结构.

关键词：径向基函数神经网络自组织结构设计二阶算法非线性系统建模

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低质量渲染图像的目标物体6D姿态估计

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控制与决策 2022年第1期37卷 135-141页

作者：左国玉张成威刘洪星龚道雄北京工业大学信息学部北京100124 北京市计算智能与智能系统重点实验室北京100124

从图像中获取目标物体的6D位姿信息在机器人操作和虚拟现实等领域有着广泛的应用,然而,基于深度学习的位姿估计方法在训练模型时通常需要大量的训练数据集来提高模型的泛化能力,一般的数据采集方法存在收集成本高同时缺乏3D空间位置信... 详细信息

从图像中获取目标物体的6D位姿信息在机器人操作和虚拟现实等领域有着广泛的应用,然而,基于深度学习的位姿估计方法在训练模型时通常需要大量的训练数据集来提高模型的泛化能力,一般的数据采集方法存在收集成本高同时缺乏3D空间位置信息等问题.鉴于此,提出一种低质量渲染图像的目标物体6D姿态估计网络框架.该网络中,特征提取部分以单张RGB图像作为输入,用残差网络提取输入图像特征;位姿估计部分的目标物体分类流用于预测目标物体的类别,姿态回归流在3D空间中回归目标物体的旋转角度和平移矢量.另外,采用域随机化方法以低收集成本方式构建大规模低质量渲染、带有物体3D空间位置信息的图像数据集Pose6DDR.在所建立的Pose6DDR数据集和LineMod公共数据集上的测试结果表明了所提出位姿估计方法的优越性以及大规模数据集域随机化生成数据方法的有效性.

关键词： 6D位姿估计域随机化低质量渲染 RGB图像 Pose6DDR

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多核处理器并行程序的确定性重放研究

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软件学报 2013年第6期24卷 1390-1402页

作者：高岚王锐钱德沛北京航空航天大学计算机学院北京100191 北京市网络技术重点实验室北京100191

多核处理器并行程序的确定性重放是实现并行程序调试的有效手段,对并行编程有重要意义.但由于多核架构下存在共享访存不同步问题,并行程序确定性重放的研究依然面临多方面的挑战,给并行程序的调试带来很大困难,严重影响了多核架构下并... 详细信息

多核处理器并行程序的确定性重放是实现并行程序调试的有效手段,对并行编程有重要意义.但由于多核架构下存在共享访存不同步问题,并行程序确定性重放的研究依然面临多方面的挑战,给并行程序的调试带来很大困难,严重影响了多核架构下并行程序的普及和发展.分析了多核处理器造成并行程序确定性重放难以实现的关键因素,总结了确定性重放的评价指标,综述了近年来学术界对并行程序确定性重放的研究.根据总结的评价指标,从纯软件方式和硬件支持方式对目前的确定性重放方法进行了分析与对比,并在此基础上对多核架构下并行程序的确定性重放未来的研究趋势和应用前景进行了展望.

关键词：多核处理器并行程序确定性重放多线程程序数据竞争调试

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基于蚁群算法的贝叶斯网结构学习

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北京工业大学学报 2011年第6期37卷 933-939,954页

作者：冀俊忠张鸿勋胡仁兵刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

针对具有丢失数据的贝叶斯网结构学习问题,提出了一种将数据的完备化与结构的蚁群优化相结合的学习方法.随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集,并利用蚁群算法学习得到初始网络结构;然后进行迭代学习,在每次迭代中根据当前最好的... 详细信息

针对具有丢失数据的贝叶斯网结构学习问题,提出了一种将数据的完备化与结构的蚁群优化相结合的学习方法.随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集,并利用蚁群算法学习得到初始网络结构;然后进行迭代学习,在每次迭代中根据当前最好的贝叶斯网结构,利用EM估计和随机的采样插入对数据进行完备化,在完备数据下,利用改进的蚁群优化过程使结构不断进化,直到获得全局最优解.实验结果表明,该方法能有效地从不完备数据中学习贝叶斯网结构且与新近的MS-EM、EGA、BN-GS方法相比,具有更高的学习精度.

关键词：贝叶斯网结构学习丢失数据蚁群算法模拟退火

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面向中国手语合成的视频语义描述方法

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北京工业大学学报 2012年第5期38卷 730-735页

作者：王茹尹宝才王立春孔德慧北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

为提高手语合成视频的真实感,提出一种面向手语合成的视频语义描述方法,并基于语义描述构建出相应的视频数据库.采集特定研究领域的手语视频数据,按照词义把源视频切分成词条基元和基于人体-部件的多层次过渡基元,通过对视频基元每帧图... 详细信息

为提高手语合成视频的真实感,提出一种面向手语合成的视频语义描述方法,并基于语义描述构建出相应的视频数据库.采集特定研究领域的手语视频数据,按照词义把源视频切分成词条基元和基于人体-部件的多层次过渡基元,通过对视频基元每帧图像进行语义描述来建立它们的多维语义模型.每个视频基元的多维语义模型代表了该视频每帧图像所包含的具体手语信息,包括位置、手形、韵律等.在手语合成过程中,通过解析视频的多维语义模型即可实时地调用有用的信息.该视频语义描述方法可为手语合成提供实时一致的语义理解,并且在拼接2段不同韵律的手语视频时,可通过解析出的韵律信息适当地调整过渡帧的插值位置,进而合成韵律一致的过渡视频.

关键词：手语合成语义描述语义模型

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基于结构优化的DDAG-SVM上肢康复训练动作识别方法

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自动化学报 2020年第3期46卷 549-561页

作者：左国玉徐兆坤卢佳豪龚道雄北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对上肢康复训练系统中训练评估方法核心的动作识别问题,提出一种面向Brunnstrom 4~5期患者上肢康复训练动作的SODDAG-SVM(Structure-optimized decision directed acyclic graph-support vector machine)多分类识别方法.首先将多分类问题分解成一组二分类问题,并使用支持向量机构建各二分类器,分别采用遗传算法和特征子集区分度准则对各二分类器的核函数参数及特征子集进行优化.然后使用类对的SVM二分类器泛化误差来衡量每个类对的易被分离程度,并由其建立类对泛化误差上三角矩阵.最后由根节点开始,依次根据各节点的泛化误差矩阵,通过选择其中最易被分离类对的SVM分类器构成该节点的方式,来构建SODDAG-SVM多分类器结构.当待预测的实例较少时,直接构建实例经过的SODDAG-SVM部分结构并对实例进行预测;当待预测的实例较多时,先构建完整的SODDAG-SVM结构,再代入所有实例进行预测.通过人体传感技术获得Brunnstrom 4~5阶段上肢康复训练的常用动作样本集,进行SODDAG-SVM动作识别实验,准确率达到了95.49%,结果均优于常规的决策有向无环图(Decision directed acyceic graph,DDAG)和MaxWins方法,实验表明本文方法能有效地提高上肢康复训练动作识别的准确率.

关键词：上肢康复训练动作识别 SODDAG-SVM 多分类器二分类器

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