检索结果-内蒙古大学图书馆

第十七届中国体视学与图像分析学术会议

作者：赵柳清胡伏原苏州科技大学电子与信息工程学院苏州科技大学苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室

基于文本的图像编辑旨在利用自然语言来编辑图像内容。文本编辑图像能够有效的减少人工编辑带来的昂贵成本,具有很强的研究价值。然而,现有的方法很难根据文本内容进行准确的编辑,当句子中存在多个可编辑属性时,会出现属性编辑失败的情... 详细信息

基于文本的图像编辑旨在利用自然语言来编辑图像内容。文本编辑图像能够有效的减少人工编辑带来的昂贵成本,具有很强的研究价值。然而,现有的方法很难根据文本内容进行准确的编辑,当句子中存在多个可编辑属性时,会出现属性编辑失败的情况。为了解决这个问题,受到对比学习的启发,本文提出了一种基于对比注意力的生成对抗网络(CA-GAN)。具体来说,我们首先设计了一个新的对比注意力模块,以扩大训练过程中形成的随机属性组合间的编辑差异,然后,我们构建了一个属性判别器,以确保每个属性能够有效的被编辑。一系列的实验表明,我们的方法能够在CUB和COCO数据集上取得令人鼓舞的结果。

关键词：文本编辑图像生成对抗网络图像转换

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基于布局图的多物体场景的新视角图像生成网络

基于布局图的多物体场景的新视角图像生成网络

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第十七届中国体视学与图像分析学术会议

作者：高小天胡伏原苏州科技大学电子与信息工程学院苏州科技大学苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室

新视角图像生成任务通过给定的源图像信息合成新视点的目标视图,在虚拟现实应用中具有重要的意义。针对多物体的场景中存在的遮挡现象,物体与物体边缘生成模糊问题,提出了一种基于布局图的多对象新颖视觉生成网络(Multi-Object Novel Vi... 详细信息

新视角图像生成任务通过给定的源图像信息合成新视点的目标视图,在虚拟现实应用中具有重要的意义。针对多物体的场景中存在的遮挡现象,物体与物体边缘生成模糊问题,提出了一种基于布局图的多对象新颖视觉生成网络(Multi-Object Novel View Synthesis via Layout Projection)。首先,该方法引入布局图信息作为先验,将被遮挡对象的类别进行标注,保证生成对象不会缺失,并且边界框将对象位置确定,保证生成图像的真实性。其次,为了生成对象交界处清晰的细节纹理,在编码器之后,将图像特征与边界框信息组成的对象特征图输入一个卷积长短时存储(ConvLSTM)网络,用来一个接一个的集成对象特征图,保证生成清晰的细节纹理。最后我们发布了2组多目标的数据集。我们在真实和合成场景渲染的图像上评估我们的模型,实验结果表明,与现有方法相比,该方法生成的新视图质量更高。其中相较于SVNVS方法,SSIM和PSNR分别提高了20%和6%。消融实验结果显示,所提出的模块对生成效果有明显的改善。

关键词：多物体场景遮挡现象布局图新颖视角生成

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基于类名引导的弱监督文本分类

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计算机工程与设计 2023年第8期44卷 2329-2336页

作者：周悦尧奚雪峰崔志明盛胜利仇亚进苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215000 苏州市科技局苏州市虚拟现实智能交互及应用重点实验室江苏苏州215000 苏州科技大学苏州智慧城市研究院江苏苏州215000 德州理工大学计算机学院得克萨斯州拉伯克市79401

针对弱监督文本分类过于依赖专家生成种子词的局限,提出一种基于类名引导生成种子词的弱监督文本分类方法。使用Skip-Gram模型学习单词的向量表示,借助vMF(von Mises Fisher)分布对用户提供的类名与语料库之间的关系进行建模,综合考虑... 详细信息

针对弱监督文本分类过于依赖专家生成种子词的局限,提出一种基于类名引导生成种子词的弱监督文本分类方法。使用Skip-Gram模型学习单词的向量表示,借助vMF(von Mises Fisher)分布对用户提供的类名与语料库之间的关系进行建模,综合考虑语义相关性和语义特异性,由此生成一组高质量的种子词,无需依赖专家经验;迭代使用种子词生成伪标签和文档分类器;扩展种子词,进一步提升模型性能。在NYT和20 Newsgroups两个公开数据集上的实验结果(F1-score)表明了所提弱监督文本分类方法的有效性。

关键词：弱监督文本分类词向量冯米塞尔分布语义相关性语义特异性深度学习

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基于深度学习的人体异常行为检测综述

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工业控制计算机 2022年第5期35卷 102-103,106页

作者：鲍观花奚雪峰张红艳苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215000 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215000

如今,从大量视频流中手动搜索异常事件是一项艰巨的任务,而基于深度学习的人体异常行为检测不仅省时省力,且决策能力相对可靠,从而保证了公共安全。首先回顾了异常行为检测任务的传统机器学习方法并引入深度学习方法;然后概述异常事件... 详细信息

如今,从大量视频流中手动搜索异常事件是一项艰巨的任务,而基于深度学习的人体异常行为检测不仅省时省力,且决策能力相对可靠,从而保证了公共安全。首先回顾了异常行为检测任务的传统机器学习方法并引入深度学习方法;然后概述异常事件的定义与人体异常行为检测的过程;最后详细介绍了基于深度学习的人体异常行为检测方法。

关键词：人体异常行为检测深度学习特征提取异常检测

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图像描述技术方法研究

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计算机技术与发展 2023年第4期33卷 9-17页

作者：陈耀传奚雪峰崔志明盛胜利苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215000 苏州市虚拟现实智能交互及应用重点实验室江苏苏州215000

图像描述是人工智能领域中的多模态研究任务,融合了计算机视觉技术与自然语言处理技术,在人机交互和智能家居等领域具有广泛的应用。然而图像与文本之间存在较大的语义鸿沟,生成语义丰富的图像描述是一项具有挑战性的任务。文章旨在对... 详细信息

图像描述是人工智能领域中的多模态研究任务,融合了计算机视觉技术与自然语言处理技术,在人机交互和智能家居等领域具有广泛的应用。然而图像与文本之间存在较大的语义鸿沟,生成语义丰富的图像描述是一项具有挑战性的任务。文章旨在对图像描述技术进行总结研究,首先,文章简要地概述了图像描述任务的定义和发展历程。其次,文章分析了图像描述任务发展过程中出现的经典方法与模型,包括模板填充的方法、检索的方法和深度学习的方法;其中,基于深度学习的方法有:基于注意力机制的方法、基于对抗生成网络的方法和基于强化学习的方法,并对这些基于深度学习的图像描述方法在不同数据集上的实验结果进行了比较分析。另外,文章介绍了图像描述任务的相关数据集和评价指标。最后,文章展望了图像描述任务的未来工作。

关键词：图像描述图像处理文本生成机器学习多模态任务

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利用改进FPN和多尺度信息的实例分割方法

利用改进FPN和多尺度信息的实例分割方法

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第十七届中国体视学与图像分析学术会议

作者：万新军胡伏原苏州科技大学电子与信息工程学院苏州科技大学苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室

实例分割通过像素级实例掩膜对图像中不同目标进行分类和定位,然而不同目标在图像中往往存在尺度差异,目标多尺度变化容易导致错检和漏检,在不同尺度目标边界处和遮挡情况下识别和分割精度更低。现有实例分割方法未能有效解决上述问题,... 详细信息

实例分割通过像素级实例掩膜对图像中不同目标进行分类和定位,然而不同目标在图像中往往存在尺度差异,目标多尺度变化容易导致错检和漏检,在不同尺度目标边界处和遮挡情况下识别和分割精度更低。现有实例分割方法未能有效解决上述问题,因此,本文在Mask RCNN的基础上提出利用改进FPN(feature pyramid network,特征金字塔网络)和多尺度信息的实例分割算法。首先,设计了注意力引导的内容感知重组模块用于FPN邻层特征融合,通过内容感知重组对特征上采样,并在融合相邻特征前引入通道注意力机制对通道加权增强语义一致性,缓解邻层不同尺度目标间的语义混叠;其次,利用多尺度通道注意力设计了注意力特征融合模块和全局上下文模块,通过增加ROI(region of interest,感兴趣区域)特征多尺度上下文信息,增强分类回归和掩膜预测分支的多尺度特征表示,进而提高对不同尺度目标的掩膜预测质量。通过MS COCO 2017和Cityscapes两个数据集上的综合实验,评估了所提方法的有效性,并取得了良好的性能。其中,COCO数据集上,本文算法相较于Mask RCNN在主干网络为ResNet50和ResNet101时分别提高了1.7%和2.5%;Cityscapes数据集上,以ResNet50为主干网络,在验证集和测试集上进行评估,比Mask RCNN分别提高了2.1%和2.3%。可视化结果显示,所提方法对不同尺度目标定位更精准,在相互遮挡和不同目标分界处的分割效果显著改善。实验结果表明,该算法有效提高了网络对不同尺度目标检测和分割的准确率。

关键词：实例分割 Mask RCNN 特征金字塔网络多尺度上下文信息多尺度通道注意力

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一种基于端到端模型的中文句法分析方法

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苏州科技大学学报（自然科学版） 2021年第2期38卷 77-84页

作者：杨颢徐清邵帮丽奚雪峰付保川苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009 苏州市公安局江苏苏州215131

句法分析作为自然语言处理领域的一项基础工作,是机器翻译、自动问答等自然语言处理上游任务的核心支撑,因此,具有非常重要的研究价值。基于端到端(Seq2Seq)模型提出了一种将中文文本自然语句转换为标准句法树结构的自动分析方法。该方... 详细信息

句法分析作为自然语言处理领域的一项基础工作,是机器翻译、自动问答等自然语言处理上游任务的核心支撑,因此,具有非常重要的研究价值。基于端到端(Seq2Seq)模型提出了一种将中文文本自然语句转换为标准句法树结构的自动分析方法。该方法结合Liu等人提出的深层解码结构并针对宾州中文树库(CTB)的标注体系,首先对树结构序列中的Syntactic Brackets、POS tags、分词分别进行解码预测,然后将得到的各部分预测结果以插入的方式形成最终的预测序列。区别于多数现有的中文句法结构分析方法,该方法可以忽略中文分词和词性标注操作,减小分词和词性标注结果对句法结构分析的准确性影响,也在一定程度上降低研究人员对句法分析理论的要求。经过与现有中文句法分析模型实验对比,该方法具有一定可行性和较好的识别率,在CTB9上实验得到的F1值为82.6%。

关键词：端到端模型句法分析宾州中文树库长短期记忆神经网络注意力机制

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基于改进DBSCAN算法的智能照明控制系统

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苏州科技大学学报（工程技术版） 2017年第4期30卷 70-75页

作者：汤烨陆卫忠陈成王磊苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 江苏省建筑智慧重点实验室江苏苏州215009 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009

在大型场所,针对传统照明系统无法实时、智能地控制照明区域,导致电能浪费的现象,设计了一种基于改进DBSCAN算法的智能照明控制系统。首先,使用传感器获取室内人员位置信息;然后,将位置信息转化为照明平面上的二维坐标数据并使用改进后... 详细信息

在大型场所,针对传统照明系统无法实时、智能地控制照明区域,导致电能浪费的现象,设计了一种基于改进DBSCAN算法的智能照明控制系统。首先,使用传感器获取室内人员位置信息;然后,将位置信息转化为照明平面上的二维坐标数据并使用改进后的DBSCAN聚类算法对数据进行聚类分析,找出人员分布相对密集的区域;最后,用单位容量法确定每个区域需要开启的灯具个数。通过对照明区域的实时、智能控制,有效节约电能。实验结果表明,当照明场所内人员较少,或人员分布不集中时,节能效果明显。

关键词：聚类 DBSCAN 智能照明单位容量法

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一种基于CNN的足迹图像检索与匹配方法

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南京师范大学学报（工程技术版） 2018年第3期18卷 39-45页

作者：陈扬曾诚程成邹恩岑顾建伟陆悠奚雪峰苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009 昆山市公安局指挥中心江苏苏州215300

足迹图像作为犯罪现场的重要痕迹物证之一,在破解串并案上有着不可忽视的作用.传统的足迹图像检索与匹配,需要耗费大量的时间与人力,极大地影响了破案进展.卷积神经网络(CNN)在图像识别与检索上表现出很好的效果.面向公安足迹图像比对... 详细信息

足迹图像作为犯罪现场的重要痕迹物证之一,在破解串并案上有着不可忽视的作用.传统的足迹图像检索与匹配,需要耗费大量的时间与人力,极大地影响了破案进展.卷积神经网络(CNN)在图像识别与检索上表现出很好的效果.面向公安足迹图像比对实战需求,提出了一种基于卷积神经网络的足迹图像检索与匹配方法,对检索结果设置不同检索区,可以满足不同业务需求.初步实验表明该方法的有效性和实用性.

关键词：深度学习卷积神经网络足迹检索图像处理

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基于深度学习的建筑安全事故预防策略综述

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苏州科技大学学报（自然科学版） 2021年第1期38卷 8-14页

作者：陆卫忠曹燕宋正伟周楠苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 江苏省建筑智慧节能重点实验室江苏苏州215009 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009

多年来建筑施工安全问题一直是建筑工程行业关注的一个重要问题。目前,基于深度学习的建筑安全事故预防策略已取得了一定的效果。但由于技术和实际应用等因素的限制,这些方法仍存在一定的局限性和亟待改进之处。鉴于此,论文对基于深度... 详细信息

多年来建筑施工安全问题一直是建筑工程行业关注的一个重要问题。目前,基于深度学习的建筑安全事故预防策略已取得了一定的效果。但由于技术和实际应用等因素的限制,这些方法仍存在一定的局限性和亟待改进之处。鉴于此,论文对基于深度学习的建筑安全事故策略进行比较全面综述研究。首先,对建筑安全事故的产生源进行分类介绍;然后,从事故源的视角出发对深度学习技术在建筑安全预防方面的应用进行总结分析;最后,提出了当前面临的技术挑战及未来研究的方向。

关键词：深度学习建筑安全事故事故源事故预防建筑安全管理

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