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基于密度峰值搜索聚类的超像素分割算法

作者：张志龙; 李爱华; 李楚为 刊期：2020年第01期

本文提出了一种新的基于密度峰值搜索聚类的超像素分割算法.首先在图像平面内的局部区域内估计像素的局部密度.其次为每个像素寻找一个距离最近的大密度像素并计算两个属性:距离和归属.之后根据距离和归属将所有像素组织成一个归属关系树,该树反映了像素之间的归属关系.然后选择局部密度和距离较大的像素作为超像素的种子,并标记在归属关系树中....

融合边界连通性与局部对比性的图像显著性检测

作者：陈炳才; 陶鑫; 陈慧; 余超; 宁芊 刊期：2020年第01期

本文提出了一种融合边界连通性与局部对比性的图像显著性检测算法.首先,构造包围前景区域的凸包并利用K-means聚类算法,增强凸包内前景区域,抑制背景区域.为获取更加准确的前景概率,建立超像素图模型并结合随机游走模型计算超像素显著值,再利用聚类内显著值传播计算超像素前景概率.然后,利用边界连通性计算超像素背景概率.最后,融合前景概率与背...

基于时空权重姿态运动特征的人体骨架行为识别研究

作者：丁重阳; 刘凯; 李光; 闫林; 陈博洋; 钟育民 刊期：2020年第01期

人体行为识别在视觉领域的广泛应用使得它在过去的几十年里一直都是备受关注的研究热点.近些年来,深度传感器的普及以及基于深度图像实时骨架估测算法的提出,使得基于骨架序列的人体行为识别研究越来越吸引人们的注意.已有的研究工作大部分提取帧内骨架不同关节点的空间域信息和帧间骨架关节点的时间域信息来表征行为序列,但没有考虑到不同关节...

基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述

作者：李海生; 武玉娟; 郑艳萍; 吴晓群; 蔡强; 杜军平 刊期：2020年第01期

基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示,不同的三维数据表达方法与不同的数字几何处理任务对深度...

面向阿尔茨海默病的脑网络多频融合图核

作者：汪新蕾; 王之琼; 王中阳; 信俊昌; 谷峪 刊期：2020年第01期

复杂网络分析与机器学习方法相结合的阿尔茨海默病辅助诊断研究受到了越来越多的关注,其通常采用脑功能网络的方法来描述大脑活动的信息.然而,现有的成果大多基于时域信号匹配构建脑功能网络,忽略了脑活动信息在各个频段下的差异.因此,本文提出了脑网络多频融合图核的阿尔茨海默病诊断方法.首先,将功能磁共振成像产生的图像通过小波变换的方法进...

融合关节旋转特征和指尖距离特征的手势识别

作者：缪永伟; 李佳颖; 刘家宗; 陈佳舟; 孙树森 刊期：2020年第01期

作为人机交互的重要方式,手势交互和识别由于其具有的高自由度而成为计算机图形学、虚拟现实与人机交互等领域的研究热点.传统直接提取手势轮廓或手部关节点位置信息的手势识别方法,其提取的特征通常难以准确表示手势之间的区别.针对手势识别中不同手势具有的高自由度以及由于手势图像分辨率低、背景杂乱、手被遮挡、手指形状尺寸不同、个体差异...

基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法

作者：凌兴宏; 李杰; 朱斐; 刘全; 伏玉琛 刊期：2020年第01期

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和图像特征.针对上述问题,本文提出了一种基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法.新算法利用特征注意力...

基于光场成像的多线索融合深度估计方法

作者：韩磊; 徐梦溪; 王鑫; 王慧斌 刊期：2020年第01期

在计算机视觉领域,传统的深度估计方法通常基于单个或多个摄像机拍摄的二维图像实现,忽略了光线的方向信息,获取的深度图精确性较差.以Raytrix、Lytro光场相机为代表的新型计算成像设备,能够在一次曝光中同时获取光辐射的空间分布及方向信息,为基于图像的深度估计提供了更多几何依据和线索.近年来,结合微透镜光场相机成像模型的多深度线索融合思...

一种基于用户播放行为序列的个性化视频推荐策略

作者：王娜; 何晓明; 刘志强; 王文君; 李霞 刊期：2020年第01期

本文针对在线视频服务网站的个性化推荐问题,提出了一种基于用户播放行为序列的个性化推荐策略.该策略通过深度神经网络词向量模型分析用户播放视频行为数据,将视频映射成等维度的特征向量,提取视频的语义特征.聚类用户播放历史视频的特征向量,建模用户兴趣分布矩阵.结合用户兴趣偏好和用户观看历史序列生成推荐列表.在大规模的视频服务系统中进...

语义增强的大规模多元图简化可视分析方法

作者：刘玉华; 张汝敏; 张靖宇; 高峰; 高远; 周志光 刊期：2020年第01期

网络图可视化可以有效展示网络节点之间的连接关系,广泛应用于诸多领域,如社交网络、知识图谱、生物基因网络等.随着网络数据规模的不断增加,如何简化表达大规模网络图结构已成为图可视化领域中的研究热点.经典的网络图简化可视化方法主要包括图采样、边绑定和图聚类等技术,在减少大量点线交叉造成的视觉紊乱的基础上,提高用户对大规模网络结构...

基于颜色自适应字典的双相机光谱系统重建算法

作者：张仕鹏; 王立志; 付莹; 黄华 刊期：2020年第01期

通过将快照编码孔径光谱成像和普通RGB彩色成像结合,双相机光谱成像系统能够高效地获取场景的光谱信息,具有广阔的应用前景.如何高质量地从压缩采样中重建高光谱图像是该系统需要解决的重要问题.根据高光谱图像与彩色图像在空间结构和光谱响应上的相关性,本文了提出一种基于颜色自适应字典的重建算法,用以提高双相机光谱成像系统的重建质量.首先...

基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法

作者：肖进胜; 申梦瑶; 雷俊锋; 熊闻心; 焦陈坤 刊期：2020年第01期

本文提出了一种新的基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法.生成对抗网络GAN作为无监督学习的方法,无法实现图像像素与像素之间映射,即生成图像不可控.因此,基于模型的加雾算法存在参数不确定性和应用场景局限性,本文提出了一种新方法的新应用,利用生成对抗网络实现图像转换.该方法基于生成对抗网络GAN模型,改进了GAN的生成器和判别器,进行有...

《计算机学报》编辑委员会

刊期：2020年第01期