检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2015年第9期35卷 2624-2628+2635页

作者：郑斌牛玉贞柯玲玲福州大学数学与计算机科学学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学)

图像视觉显著性检测算法在已有数据集上已经取得很好的结果,但是目前的多个数据集存在两个严重的问题:首先,数据集中的图像以只包含一个显著对象的图像为主;其次,在建立显著对象标注结果的过程中,忽略了用户对同一幅图像中包含的多个显... 详细信息

图像视觉显著性检测算法在已有数据集上已经取得很好的结果,但是目前的多个数据集存在两个严重的问题:首先,数据集中的图像以只包含一个显著对象的图像为主;其次,在建立显著对象标注结果的过程中,忽略了用户对同一幅图像中包含的多个显著对象的不同认知。上述问题导致了在已有数据集上对显著性检测算法进行评估,不能体现算法在实际应用中的真实效果。为此,提出体现用户认知的多显著对象图像标注方法,首先设计并实现辅助软件,收集用户对各显著对象的重要程度的认知情况,包括显著区域与相应的重要程度;然后融合收集的多用户数据,绘制出以灰度图为表现形式的显著对象标注结果,并通过灰度值体现多用户对于每个显著对象的认知情况。基于改进的显著对象标注方法,建立了一个包含1 000幅多显著对象图像的数据集,并为每幅图像提供了体现用户认知的显著对象标注结果。对10种具有代表性的显著性检测算法在已有数据集和建立的数据集上的性能进行了比较。实验结果表明,这些显著性检测算法在建立的数据集上的性能有大幅度的降低,例如受试者工作特征曲线下面积(ROC-AUC)评估参数的最大降幅超过了0.5,这证实了已有数据集存在的问题及建立新数据集的需求,同时指出显著性检测算法在处理包含多显著对象的复杂图像上存在的不足。

关键词：视觉显著性检测多对象图像数据集用户认知算法评估

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基于卷积神经网络的中文微博观点分类

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模式识别与人工智能 2016年第12期29卷 1075-1082页

作者：廖祥文张丽瑶宋志刚程学旗陈国龙福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福州大学信息化建设办公室福州350116 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190

针对现有中文微博观点分类方法对上下文利用不足、数据表示稀疏和特征依赖于人工设计等问题,提出基于卷积神经网络的中文微博观点分类方法.首先利用交互上下文扩充不同主题下的微博内容,使用低维密集向量初始化微博文本.然后构造卷积神... 详细信息

针对现有中文微博观点分类方法对上下文利用不足、数据表示稀疏和特征依赖于人工设计等问题,提出基于卷积神经网络的中文微博观点分类方法.首先利用交互上下文扩充不同主题下的微博内容,使用低维密集向量初始化微博文本.然后构造卷积神经网络模型,实现特征抽取和组合.最后基于softmax分类函数估计中文微博观点类别.实验表明,相比基准方法,文中方法在精确度和F1值上的效果更好.

关键词：中文微博观点分类卷积神经网络

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基于运行时模型的无线传感网管理方法

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软件学报 2014年第8期25卷 1696-1712页

作者：陈星张伟黄罡李隘鹏郭文忠陈国龙福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350108 北京大学信息科学技术学院软件研究所北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

无线传感网是物联网的核心,主要解决物联网中的信息感知问题,通过散布在特定区域的成千上万的传感器节点,采集环境中各种信息并连接到互联网上.然而,传感设备所采集到的数据是实时的、数量庞大且无良好结构的,要将采集到的数据映射到应... 详细信息

无线传感网是物联网的核心,主要解决物联网中的信息感知问题,通过散布在特定区域的成千上万的传感器节点,采集环境中各种信息并连接到互联网上.然而,传感设备所采集到的数据是实时的、数量庞大且无良好结构的,要将采集到的数据映射到应用系统的问题域空间,就不得不编写大量的映射代码.为了快速定制和开发物联网系统,提出一种基于运行时模型的无线传感网管理方法:首先,在传感设备管理接口基础上构造运行时模型,并维护运行时模型与采集到信息的数据同步;其次,基于运行时模型,对不同传感设备采集到的数据进行定制、抽取和合并,实现通过组合模型对场景中不同的传感设备进行统一管理;最后,通过模型转换,实现组合模型到应用场景模型的映射,从而能够面向应用场景进行物联网系统的开发.还实现了基于运行时模型的智慧社区原型系统,并对方法的可行性和有效性进行了验证.

关键词：无线传感网软件体系结构运行时模型

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融合距离度量学习和SVM的图像匹配算法

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小型微型计算机系统 2015年第6期36卷 1353-1357页

作者：陈开志乐承沛钟尚平福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福州大学福建省网络计算与和智能信息处理重点实验室福州350108

目前度量学习方法通过有限样本数据学习得到新度量后,采用简单的分类器(如直接欧式距离计算)通常不能达到最佳分类效果.SVM作为一种经典的分类器,具有优秀的线性和非线性分类能力,可以弥补距离度量学习方法的不足.对此,提出一种应用于... 详细信息

目前度量学习方法通过有限样本数据学习得到新度量后,采用简单的分类器(如直接欧式距离计算)通常不能达到最佳分类效果.SVM作为一种经典的分类器,具有优秀的线性和非线性分类能力,可以弥补距离度量学习方法的不足.对此,提出一种应用于图像匹配的融合距离度量学习和SVM的(DML-SVM)算法.首先,利用度量学习方法得到的线性变换矩阵,将样本变换到新的特征空间,降低特征各维度之间的相关性,调整特征各维度的权重;然后通过SVM对新特征进行线性或非线性分类.通过在LFW,Pubfig,Toycars三个图像数据库上的测试结果表明:融合方法的分类能力优于度量学习和SVM算法各自单独使用时的性能,且融合算法对训练样本数量具有很强的鲁棒性,即使只有少量训练样本(180个)时,融合算法仍然能具有较高的分类能力.

关键词：机器学习距离度量学习 SVM 图像匹配

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一种多层绕障直角斯坦纳最小树启发式算法

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小型微型计算机系统 2016年第8期37卷 1760-1764页

作者：张浩叶东毅郭文忠福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

直角斯坦纳树问题是大规模集成电路物理设计中重要的基本模型.现代集成电路设计需要同时考虑障碍和多层布线等约束条件.通过构造布线图,提出一种多层绕障直角斯坦纳最小树启发式算法.为了避开障碍和连通各布线层之间的引脚,本文引入了... 详细信息

直角斯坦纳树问题是大规模集成电路物理设计中重要的基本模型.现代集成电路设计需要同时考虑障碍和多层布线等约束条件.通过构造布线图,提出一种多层绕障直角斯坦纳最小树启发式算法.为了避开障碍和连通各布线层之间的引脚,本文引入了三种候选通孔位置.在同一布线层内,通过扩展满直角斯坦纳树网格来构造单层布线图,再使用候选通孔互联成多层布线图.在多层布线图中,引入候选斯坦纳点来构造斯坦纳树,并以标记的引导点执行局部搜索策略来提高求解质量.实验结果表明,本文算法能够有效求解多层绕障直角斯坦纳最小树问题.本文算法所得总布线权重与最新的两种算法相比,改进率可达2.34%和5.48%.

关键词：大规模集成电路多层布线布线图斯坦纳树

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一种新颖的云计算容错任务调度算法

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小型微型计算机系统 2016年第10期37卷 2194-2198页

作者：陈煌宁郭文忠陈星福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

云计算作为一种新兴的计算范式,越来越受到工业界和学术界的关注.云计算是一种商业性服务,当用户提交的实时应用因机器故障而没办法得到成功执行的时候,云提供商必须提供经济赔偿.提出一种新颖的云计算容错任务调度算法,算法通过采用主... 详细信息

云计算作为一种新兴的计算范式,越来越受到工业界和学术界的关注.云计算是一种商业性服务,当用户提交的实时应用因机器故障而没办法得到成功执行的时候,云提供商必须提供经济赔偿.提出一种新颖的云计算容错任务调度算法,算法通过采用主/副版本技术提供容错机制.同时,通过离散粒子群优化算法对截止期错失率、执行时间、执行成本、负载均衡度进行多目标优化.此外,为了提高系统资源的利用率,采用被动副版本重叠技术来减少冗余.实验结果表明该算法可以有效地减少任务失效个数,缩短任务总执行时间,减少任务总执行成本.

关键词：云计算任务调度容错粒子群优化主/副版本技术

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基于受限非负张量分解的用户社会影响力分析

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通信学报 2016年第6期37卷 154-162页

作者：魏晶晶陈畅廖祥文陈国龙程学旗福州大学物理与信息工程学院福建福州350116 福建江夏学院电子信息科学学院福建福州350108 福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350116 中国科学院计算技术研究所北京100086

针对传统社会影响力分析方法未能充分考虑观点和话题信息等问题,提出了一种基于受限非负张量分解的用户社会影响力分析方法。首先把社交媒介用户相互评论关系自然地表示成三阶张量,然后通过拉普拉斯话题约束矩阵控制张量分解过程,最后... 详细信息

针对传统社会影响力分析方法未能充分考虑观点和话题信息等问题,提出了一种基于受限非负张量分解的用户社会影响力分析方法。首先把社交媒介用户相互评论关系自然地表示成三阶张量,然后通过拉普拉斯话题约束矩阵控制张量分解过程,最后根据分解得到的潜在因子度量用户观点社会影响力。该方法的优点是能有效地从受限张量分解结果中检索出给定话题下用户的社会影响力,同时保持其社会影响力的极性分布。实验结果表明,该方法的性能优于OOLAM和Twitter Rank等基准算法。

关键词：社会影响力话题观点张量分析

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基于对比性视觉-文本模型的光场图像质量评估

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电子学报 2024年第10期52卷 3562-3577页

作者：王汉灵柯逍江澳鑫郭文忠福州大学计算机与大数据学院福建福州350116 中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350116 大数据智能教育部工程研究中心福建福州350116

光场图像作为一种能够捕获场景每个位置光线信息的图像类型,在电子成像、医学影像和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景.光场图像质量评估(Light Field Image Quality Assessment,LFIQA)旨在衡量此类图像的质量,但当前方法面临视觉效果... 详细信息

光场图像作为一种能够捕获场景每个位置光线信息的图像类型,在电子成像、医学影像和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景.光场图像质量评估(Light Field Image Quality Assessment,LFIQA)旨在衡量此类图像的质量,但当前方法面临视觉效果与文本模态间异构性的重要挑战.为解决上述问题,本文提出了一种基于文本-视觉的多模态光场图像质量评估模型.具体来说,在视觉模态方面,我们设计了多任务模型,结合边缘自动阈值算法有效丰富了光场图像的关键表示特征.在文本模态方面,基于输入噪声特征与预测噪声特征的对比,准确识别光场图像的噪声类别,并验证了噪声预测对优化视觉表示的重要性.基于上述研究,进一步提出了一种优化的通用噪声文本配置方法,并结合边缘增强策略,显著提升了基线模型在光场图像质量评估中的准确性和泛化能力.此外,通过消融实验,评估了各组件对整体模型性能的贡献,验证了本文方法的有效性和稳健性.实验结果表明,该方法不仅在公开数据集Win5-LID和NBU-LF1.0的实验中表现出色,还在融合数据集中展示出优秀的实验结果,与现有最优算法相比,本文所提方法在两个数据库中的性能分别提升了2%和6%.本文提出的噪声验证策略和配置方法不仅为图像质量评估中的噪声预测任务提供了有价值的参考,也可用于其它噪声预测类型的辅助任务.

关键词：图像质量评估光场图像视觉-文本模型多任务模式噪声预测图像增强

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卷积与自注意力结合和时空融合的无参考视频质量评价

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：牛玉贞王镇隆张博林陈羽中福州大学计算机与大数据学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 大数据智能教育部工程研究中心

随着互联网上的视频分享日益普遍，对视频进行质量评估越来越重要. 现有的视频质量评价研究中，卷积被广泛应用于视频的空域和时域特征提取，但由于其固有的局部感知特性，缺乏对于视频全局信息的感知; 同时，已有方法未对空域和... 详细信息

随着互联网上的视频分享日益普遍，对视频进行质量评估越来越重要. 现有的视频质量评价研究中，卷积被广泛应用于视频的空域和时域特征提取，但由于其固有的局部感知特性，缺乏对于视频全局信息的感知; 同时，已有方法未对空域和时域特征进行充分融合. 针对上述问题，提出一种结合卷积与自注意力机制和时空融合的无参考视频质量评价方法. 为了提取更有效的空域和时域特征，首先分别设计空域特征提取模块和时域特征提取模块，其中，空域特征提取模块通过结合卷积和自注意力的特征感知增强模块，对卷积提取的局部特征通过长距离依赖进行全局特征增强，时域特征提取模块联合视频帧序列和视频帧差序列，通过Video Swin Transformer和3D卷积学习视频的时域特征; 然后使用时空特征融合增强模块，通过自注意力机制对时域和空域特征进行融合并增强; 最后对视频质量进行预测. 在KoNVid-1k和YouTube-UGC数据集上的实验结果表明，与现有对比方法中最优的视频质量评价方法相比，所提方法具有更出色的表现，并通过消融实验验证了每个模块的有效性.

关键词：无参考视频质量评价 3D卷积神经网络自注意力机制

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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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