检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2021年第9期61卷 913-919页

作者：骆旺达刘宇瀚梁斌徐睿峰哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055

针对现有问答立场分析方法未考虑问答文本间交互依赖关系的不足,该文提出一种基于循环交互注意力(recurrent interactive attention,RIA)网络的问答立场分析方法。该方法模拟人类的问答阅读理解机制,采用交互注意力机制和循环迭代策略,... 详细信息

针对现有问答立场分析方法未考虑问答文本间交互依赖关系的不足,该文提出一种基于循环交互注意力(recurrent interactive attention,RIA)网络的问答立场分析方法。该方法模拟人类的问答阅读理解机制,采用交互注意力机制和循环迭代策略,结合问题和回答的相互联系分析问答文本的立场信息。此外,为了处理问题文本无法明确表达自身立场的情况,该方法将问题转换为陈述句。在中文社交问答数据集上的实验结果表明,由于有效地表示了问答对依赖关系,本文方法的性能优于已有方法。

关键词：问答立场分析循环交互注意力问题表示

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图像与点云多重信息感知关联的三维多目标跟踪

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中国图象图形学报 2024年第1期29卷 163-178页

作者：刘祥李辉程远志孔祥振陈双敏青岛科技大学信息科学技术学院青岛266061 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006 荷兰埃因霍芬理工大学工业工程学院荷兰埃因霍芬5612

目的三维多目标跟踪是一项极具挑战性的任务,图像和点云的多模态融合能够提升多目标跟踪性能,但由于场景的复杂性以及多模态数据类型的不同,融合的充分性和关联的鲁棒性仍是亟待解决的问题。因此,提出图像与点云多重信息感知关联的三维... 详细信息

目的三维多目标跟踪是一项极具挑战性的任务,图像和点云的多模态融合能够提升多目标跟踪性能,但由于场景的复杂性以及多模态数据类型的不同,融合的充分性和关联的鲁棒性仍是亟待解决的问题。因此,提出图像与点云多重信息感知关联的三维多目标跟踪方法。方法首先,提出混合软注意力模块,采用通道分离技术对图像语义特征进行增强,更好地实现通道和空间注意力之间的信息交互。然后,提出语义特征引导的多模态融合网络,将点云特征、图像特征以及逐点图像特征进行深度自适应持续融合,抑制不同模态的干扰信息,提高网络对远距离小目标以及被遮挡目标的跟踪效果。最后,构建多重信息感知亲和矩阵,利用交并比、欧氏距离、外观信息和方向相似性等多重信息进行数据关联,增加轨迹和检测的匹配率,提升跟踪性能。结果在KITTI和NuScenes两个基准数据集上进行评估并与较先进跟踪方法进行对比。KITTI数据集上,HOTA(higher order tracking accuracy)和MOTA(multi-object tracking accuracy)指标分别达到76.94%和88.12%,相比于对比方法中性能最好的模型,分别提升1.48%和3.49%。NuScenes数据集上,AMOTA(average multi-object tracking accuracy)和MOTA指标分别达到68.3%和57.9%,相比于对比方法中性能最好的模型,分别提升0.6%和1.1%,两个数据集上的整体性能均优于先进的跟踪方法。结论提出的方法能够准确地跟踪复杂场景下的目标,具有更好的跟踪鲁棒性,更适合处理自动驾驶场景中的三维多目标跟踪任务。

关键词：点云三维多目标跟踪注意力多模态融合数据关联

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融合空间偏好和语义的个体活动识别方法

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国防科技大学学报 2022年第3期44卷 57-66页

作者：郭茂祖陈加栋张彬赵玲玲李阳北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空... 详细信息

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。

关键词：活动语义识别空间偏好兴趣点语义极限梯度提升树 BERT

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基于视觉变换器的级联多阶层医学影像配准方法

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生物医学工程学杂志 2022年第5期39卷 876-886页

作者：潘英杰程远志刘豪史操青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266000 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

在基于深度学习的图像配准中,图像中具有复杂解剖结构的形变区域是影响网络配准精度的重要因素,然而现有方法很难关注到图像的复杂解剖区域。同时,卷积神经网络的感受野受其卷积核大小的限制,难以学习空间位置距离较远的体素之间的关系... 详细信息

在基于深度学习的图像配准中,图像中具有复杂解剖结构的形变区域是影响网络配准精度的重要因素,然而现有方法很难关注到图像的复杂解剖区域。同时,卷积神经网络的感受野受其卷积核大小的限制,难以学习空间位置距离较远的体素之间的关系,使其难以处理较大区域形变问题。针对以上两个问题,本文提出了一种基于视觉变换器(Transformer)的级联多阶层配准网络模型,并配备了一种基于均方误差的困难形变感知机。困难形变感知机使用滑动窗口和浮动窗口技术在配准图像中进行检索,得到每个体素的困难形变系数,识别出配准效果最差的区域。本研究中,级联多阶层配准网络模型采用困难形变感知机进行阶层连接,在基础配准网络中凭借自注意力机制提取全局特征,对不同尺度的配准结果进行优化。实验结果证明,本文提出的方法可以对复杂形变区域进行渐进配准,从而优化脑部医学影像的配准结果,对医生的临床诊断工作有良好的辅助作用。

关键词：医学影像多阶层配准困难形变感知级联网络自注意力机制

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基于多粒度共享语义中心关联的文本到人物检索方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 808-814页

作者：康斌陈斌王俊杰李昱林赵军智咸伟志中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401151

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入... 详细信息

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入探索全局对齐和局部对齐之间的促进和抑制效应。首先,引入一个多粒度交叉对齐模块,并通过增强图像-句子和局部区域-分词之间的交互,实现跨模态数据在联合嵌入空间的多层次对齐;其次,建立一个共享语义中心,将它作为一个可学习的语义枢纽,并通过全局特征和局部特征的关联,增强不同对齐机制之间的语义一致性,促进全局和局部特征的协同作用。在共享语义中心内,计算图像特征和文本特征之间的局部和全局跨模态相似性关系,提供一种全局视角与局部视角的互补度量,并最大限度地促进多种对齐机制之间的正向效应;最后,在CUHK-PEDES数据集上进行实验。结果表明:所提方法在Rank-1指标上较基线方法显著提升了8.69个百分点,平均精度均值(mAP)提升了6.85个百分点。在ICFG-PEDES和RSTPReid数据集上所提方法也取得了优异的性能,明显超越了所有对比方法。

关键词：视觉-语言模型人物检索全局对齐局部对齐共享语义中心

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非流形网格转化方法及其应用研究

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软件导刊 2025年第1期24卷 93-101页

作者：孟文龙于航濮彦博史晓晓辛士庆哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209 山东大学计算机科学与技术学院山东青岛266237

计算机图形学中的许多建模操作会产生非流形曲面,虽然非流形曲面具有更加复杂的拓扑特性和更强大的几何描述能力,但图形学领域中许多网格处理算法包括骨架提取、网格简化、细分等都要求输入的网格具有二流形的性质。为了确保已生成的非... 详细信息

计算机图形学中的许多建模操作会产生非流形曲面,虽然非流形曲面具有更加复杂的拓扑特性和更强大的几何描述能力,但图形学领域中许多网格处理算法包括骨架提取、网格简化、细分等都要求输入的网格具有二流形的性质。为了确保已生成的非流形曲面能够与现有图形学算法兼容,提出一种方法,利用改进的双链面表数据结构(DLFL)将非流形曲面转化为在几何外观上近似的二流形拓扑结构,以此构建非流形网格曲面与传统数字几何处理之间的桥梁。为了验证算法框架的通用性,将其应用于非流形曲面的3个关键应用场景:测地距离场计算、网格简化和最远点采样。通过对这些应用实例的深入分析,验证了算法在不同场景下的稳健性和准确性。实验结果表明,算法在各应用场景中表现出显著成效,进一步证实了其在实际应用中的潜力。

关键词：非流形曲面双链面表测地距离场网格简化最远点采样

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空—地多视角行为识别的判别信息增量学习方法

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中国图象图形学报 2025年第1期30卷 130-147页

作者：刘文璇钟忺徐晓玉周卓江奎王正白翔武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070 水路交通控制全国重点实验室武汉430063 武汉大学计算机学院武汉430072 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 华中科技大学软件学院武汉430074

目的随着社会民生需求的日益增长,地面设备联合无人机等空中设备进行空—地多视角场景下的行为识别应运而生。现有方法只关注水平空间视角变化时的视角关系,忽视了垂直空间变化带来的巨大判别行为差异。由于高度不同,同一物体的观测特... 详细信息

目的随着社会民生需求的日益增长,地面设备联合无人机等空中设备进行空—地多视角场景下的行为识别应运而生。现有方法只关注水平空间视角变化时的视角关系,忽视了垂直空间变化带来的巨大判别行为差异。由于高度不同,同一物体的观测特征差异显著,对传统的多视角动作识别方法在应对垂直空间视角变化时构成了重大挑战。方法本文将显著的动作外观差异定义为辨别动作信息的差异,提出了一种基于判别行为信息增量学习(discriminative action information incremental learning,DAIL)的空—地场景多视角行为识别方法,根据视角高度和信息量判别地面视角和空中视角。引入类脑“由易到难,循序渐进”的思想,分别蒸馏不同视角的判别行为信息,将地面视角(简单)样本的判别行为信息增量到空中视角(困难)样本中,辅助网络学习空中视角样本。结果在DroneAction和UAV(unmanned aerial vehicle)两个数据集上进行了实验,对比于当前先进方法SBP(stochastic backpropagation),在两个数据集上准确率分别提高了18.0%和16.2%;对比于强基线方法,本文方法在UAV数据集上参数量减少了2.4 M,计算量减少了6.9 G。结论所提出的方法表明通过使用简单样本增强复杂样本,显著提高了网络的特征学习能力。相反,尝试反向操作会导致准确性下降。本文从新角度讨论多视角行为识别任务,兼具效果和性能,在常见的高空视角数据集中优于代表性的方法且可拓展到其他多视角任务。

关键词：多视角行为识别增量学习样本分类判别行为信息蒸馏学习

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基于拉格朗日场的多级运动特征暴力行为识别

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信号处理 2022年第7期38卷 1497-1506页

作者：娄久左德承张展刘宏伟哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

针对暴力行为识别过程中缺乏描述不同时间尺度下暴力行为运动变化的问题,本文提出了一种基于拉格朗日场的多级运动特征暴力行为识别算法。该算法将描述非线性粒子运动的拉格朗日场引入暴力行为分析过程中,首先通过构建基于光流的拉格朗... 详细信息

针对暴力行为识别过程中缺乏描述不同时间尺度下暴力行为运动变化的问题,本文提出了一种基于拉格朗日场的多级运动特征暴力行为识别算法。该算法将描述非线性粒子运动的拉格朗日场引入暴力行为分析过程中,首先通过构建基于光流的拉格朗日场来挖掘不同时间尺度下暴力行为运动特征,设计了基于拉格朗日场的多级运动模块,该模块可以根据输入光流序列长度,计算多级运动特征;然后构建了基于流量门控制机制的双流网络,将多级运动特征和RGB图像特征融合;最后,利用LSTM和全连接模型计算识别结果。实验证明,该方法在公共暴力识别数据集上取得了很好的效果,特别是在真实监控场景的RWF-2000数据集上,暴力行为识别正确识别率可以达到88.4%,优于其他算法。

关键词：暴力行为识别多级运动特征双流网拉格朗日场光流

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嵌入式数据库SQLite上多版本并发控制的设计与实现

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计算机应用 2022年第1期42卷 140-147页

作者：景子奇邹兆年哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对嵌入式数据库SQLite并发性能较低的问题,提出了一种基于多版本并发控制(MVCC)的并发控制设计。首先,设计了SQLite数据库的以提交的写事务为依据的版本划分方式,重新设计了数据记录的头部字段并以此划分了记录在不同版本访问下的可见... 详细信息

针对嵌入式数据库SQLite并发性能较低的问题,提出了一种基于多版本并发控制(MVCC)的并发控制设计。首先,设计了SQLite数据库的以提交的写事务为依据的版本划分方式,重新设计了数据记录的头部字段并以此划分了记录在不同版本访问下的可见性;然后,在SQLite原有结构基础上修改了增、删、查、改等操作与索引结构使得该数据库能在MVCC下工作;最后,对于老旧版本数据提供了一种手动的回收机制。通过实验对比测试了在该设计下的SQLite-MVCC数据库与SQLite数据库的性能区别,发现在并发度较高的状态下SQLite-MVCC数据库在相同时间内可多完成70%以上的事务。实验结果验证了所提设计可以有效提高SQLite的并发性能,使得该数据库可以应对并发情况下的需求。

关键词：嵌入式数据库SQLite 事务管理调度多版本并发控制并发执行

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融合递归特征金字塔的病原微生物检测

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哈尔滨理工大学学报 2023年第5期28卷 91-102页

作者：黄志添谢怡宁赵晶何勇军哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150006 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

针对病原微生物的检测研究较少且目标尺寸相差较大、背景复杂问题,提出了一种融合递归特征金字塔的病原微生物多尺度检测方法。考虑到有些病原微生物的特征与正常细胞有一定的相似性,在YOLOv5特征提取阶段引入混合注意力模块CBAM,可以... 详细信息

针对病原微生物的检测研究较少且目标尺寸相差较大、背景复杂问题,提出了一种融合递归特征金字塔的病原微生物多尺度检测方法。考虑到有些病原微生物的特征与正常细胞有一定的相似性,在YOLOv5特征提取阶段引入混合注意力模块CBAM,可以增强病原微生物的显著度,降低了病原微生物的误诊率。由于尺寸较小的病原微生物在下采样过程会丢失重要特征,在特征融合阶段使用递归特征金字塔RFP和增加小目标的检测层,可以对小目标的特征进行二次提取,丰富语义信息,提高了小目标的检出率,并在二次特征提取模块中使用深度可分离卷积DSConv替换普通卷积Conv,降低了模型的参数量,提升了性能。实验表明,本文算法在病原微生物数据集上的mAP达到了74.9%,相比基线网络YOLOv5提升了4.9%,小目标滴虫的mAP也提高了6.2%。同时在PascalVOC2007、PascalVOC2012和CDetector公开数据集上比基线网络YOLOv5分别提升了1.9%、3.1%和8%。

关键词：病原微生物目标检测递归特征金字塔小目标多尺度检测

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