杂志简介：《南京信息工程大学学报·自然科学版》杂志经新闻出版总署批准，自2009年创刊，国内刊号为32-1801/N，是一本综合性较强的教育期刊。该刊是一份双月刊，致力于发表教育领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：电子、通信与自动控制技术、计算机科学与技术、环境科学与工程、地理、遥感与测绘技术、机械仪器仪表、电气工程、地球科学、材料科学、化...
作者：邓旭冉; 闵少波; 徐静远; 李攀登; 谢洪涛; 张勇东 刊期：2019年第06期
细粒度图像分类是计算机视觉中一项基础且重要的工作,其目的在于区分难以辨别的对象类别(例如不同子类的鸟类、花或动物).不同于传统的图像分类任务可以雇佣大量普通人标注,细粒度数据集通常需要专家级知识进行标注.除了视觉分类中常见的姿态、光照和视角变化因素之外,细粒度数据集具有更大的类间相似性和类内差异性,因此要求模型能够捕捉到细微...
作者：傅杰; 徐常胜 刊期：2019年第06期
目标跟踪一直都是机器视觉领域的研究热点,应用场景主要分为单目标跟踪和多目标跟踪.本文主要介绍了单目标跟踪问题,回顾了近年来用于视频单目标跟踪的算法,对单目标跟踪方法进行了分类,并且对每一类中具有代表性的方法进行了介绍,分析了各自的优缺点.最后讨论了单目标跟踪任务中的难点问题和发展趋势,为该方向的研究人员快速了解单目标跟踪技术...
作者：杨弋鋆; 邵文泽; 王力谦; 葛琦; 鲍秉坤; 邓海松; 李海波 刊期：2019年第06期
现如今,深度学习已然成为机器学习领域最热门的研究方向之一,其在图像识别、目标检测、语音处理、问答系统等诸多领域都取得了巨大成功.然而通过附加经过特殊设计的细微扰动而构造出的对抗样本,能够破坏深度模型的原有性能,其存在使许多对安全性能指标具有极高要求的技术领域,特别是以视觉感知为主要技术优先的智能驾驶系统,面临新的威胁和挑战....
作者：黄菲; 高飞; 朱静洁; 戴玲娜; 俞俊 刊期：2019年第06期
异质人脸图像合成旨在生成逼真、可识别的多种视觉形态的人脸肖像,包括画像、漫画等多种模态.异质人脸图像合成在公共安全和数字娱乐领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值,已成为当前研究热点之一.近年来,随着生成对抗网络的发展以及其在多种图像风格转换任务中的成功,研究人员利用生成对抗网络构建了多种异质人脸图像合成的新方法.本文简要...
作者：袁梦奇; 鲍秉坤 刊期：2019年第06期
随着图像大数据的爆发,特别是用户贡献数据的飞速增长,图像样本的语义内容越来越丰富,标签信息也随之越来越复杂.因此图像多标签学习的研究是近年来学术圈和产业界的研究热点之一,涌现了大量表现优异的方法和技术.基于此,本文将对近年来图像多标签学习上的研究成果进行总结.首先,对多标签学习进行简单介绍,并详述其主流方法的分类;随后,针对目前...
作者：丁正彤; 徐磊; 张研; 李飘扬; 李阳阳; 罗斌; 涂铮铮 刊期：2019年第06期
RGB-T目标跟踪是基于RGB目标跟踪问题发展而来的.为了提高复杂环境下的目标跟踪性能,学者们提出结合可见光和热红外的信息来克服单一成像受限的问题.本文首先介绍了RGB-T目标跟踪的研究背景,并指出该任务所面临的挑战,然后归纳并介绍了目前已有的RGB-T目标跟踪的几类方法,包括传统方法和深度学习方法.最后,本文对现有的RGB-T数据集、评价指标进...
作者：潘兴甲; 张旭龙; 董未名; 姚寒星; 徐常胜 刊期：2019年第06期
近年来,随着深度学习技术的进步与推广,目标检测领域得到快速发展.但目前基于深度学习的方法大多对大规模标注数据有着极高的需求,而现实场景中大量标注数据往往不可能.因此,基于少量标注样本的目标检测领域逐渐得到大家关注.本文系统地总结与分析了目前有关小样本目标检测的方法,指出了目前方法的缺陷,并提出了一些可能的发展方向.
作者：曾明睿; 袁梦奇; 邵曦; 鲍秉坤; 徐常胜 刊期：2019年第06期
文本理解是人工智能的一个重要分支,其技术推动了人与计算机之间在自然语言上的有效交互.为了让计算机准确地理解和感知文本数据,文本特征提取是最为基础和关键的步骤之一.基于此,本文介绍文本特征提取研究的发展历史,以及近年来主流特征提取的方法,并对未来的研究方向进行展望.首先,介绍语义最底层的词级表示;接着,总结在词级表示基础上衍生出...
作者：张聪聪; 何宁 刊期：2019年第06期
针对视频序列中人体动作识别存在信息冗余大、准确率低的问题,提出基于关键帧的双流卷积网络的人体动作识别方法.该方法构建了由特征提取、关键帧提取和时空特征融合3个模块构成的网络框架.首先将空间域视频的单帧RGB图像和时间域多帧叠加后的光流图像作为输入,送入VGG16网络模型,提取视频的深度特征;其次提取视频的关键帧,通过不断预测每个视频...
作者：蹇木伟; 王瑞红; 举雅琨; 朱呈瞻; 董军宇 刊期：2019年第06期
本文提出了一种利用方向性特征进行显著性建模的MRI脑图像肿瘤自动检测算法.该模型首先将MRI脑图像进行预处理,去除掉图像中头骨区域的干扰;然后使用基于方向特征的显著性检测增加病变区域的对比度,实现更准确地提取肿瘤图像区域.本文算法在脑图像数据集上进行了大量的实验,并且与主流的肿瘤自动检测方法进行了对比,证明了本文算法的有效性,并为...
作者：何彬; 李心宇; 陈蓓蕾; 夏盟; 曾致中 刊期：2019年第06期
在各类在线学习系统中,为了给学生提供优质的学习资源,一个基础性的任务是对大量未标注的试题进行知识点标注.已有标注方法通常基于人工专家标注或者采用传统机器学习方法.在实际应用中,这些方法普遍存在成本过高、标注精准度不足等局限.为此,本文提出了一种基于属性关系深度挖掘的试题知识点标注模型.首先,利用句法语义模型和结构语义模型分别...
作者：刘天亮; 陆泮宇; 戴修斌; 刘峰; 罗杰波 刊期：2019年第06期
为感知室内空间布局,提出一种基于信息化边界和多模态特征的场景布局估计方法.首先,采用VGG-16全卷积神经网络预测蕴含空间布局先验的信息化边界图.其次,采用Canny边缘检测和投票策略估计水平和竖直方向消失点,从消失点等角度间隔引出射线细采样信息化边界能量高的区域.接着,采用VGG空间多尺度卷积神经网络估计几何深度和法向特征.然后,积分几何...
作者：李辉; 闵巍庆; 王致岭; 彭鑫 刊期：2019年第06期
当前,食品图像的营养成分识别主要还是集中在食品类别的识别以及作为多标签任务的识别.但是这两种方法并不具备很好的判别性,因为它们忽略了原材料之间的潜在关系.因此,本文在前期工作的基础上引入了原材料之间的关系.具体地说,我们的工作主要分为图像特征提取和原材料关系学习两部分.图像特征提取通过卷积神经网络提取到图像的低维特征向量.图...
作者：王子岳; 邵曦 刊期：2019年第06期
对说话人意图的识别极大地推进了自然语言理解任务的发展.之前的工作大多采用Bi-LSTM即双向LSTM模型进行词汇特征与词汇之间语义关系的提取,但这并不能很好地使句子整体和构成句子的词汇个体之间的信息进行交流.而S-LSTM(Sentence-state LSTM)模型,即句子状态LSTM模型可以很好地将自然语言中句子整体与词汇个体的信息相结合,以便于我们挖掘与利...
作者：何春明; 许磊; 卢国胜; 邓丽珍 刊期：2019年第06期
图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE(Gray Level and Local Entropy)二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建...
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