二维码生成算法研究

二维码技术被广泛应用,但是生成技术繁多,不易选择.针对这个问题,本文主要研究了两种二维码生成方法,并通过具体代码实现.对于二维码一般性需求,可以直接使用jquery-qrcode,快捷方便,但是jquery-qrcode存在依赖于浏览器、暂不支持中文等问题.对于需要在二维码中添加Logo图片、彩色二维码等需求,可以使用Google公司提供的ZXing库来实现,该方法存在一定难度,需要编写的代码较多.     

基于空间注意力的文本超分辨率重建算法

自然场景的文本识别在深度学习的推动下发展迅速,但是大多数文本识别算法都无法在低分辨率条件下使用,为了解决这个困境,本研究将超分辨率重建技术作为预处理手段加入到文本识别中,并提出一种针对文本识别领域的超分辨率重建网络,利用像素级注意力机制使超分辨率重建网络专注文本相关信息,同时利用文本识别网络的先验信息构建感知损失,辅助超分辨率识别网络的训练,将低分辨率图片的识别率从66.38%提升到78.99%.     

空间和通道注意力多级别特征网络图像语义分割

图像语义分割模型在提取特征的过程中由于不断的下采样使得空间位置丢失,分割效果较差,针对该问题,提出了融合空间和通道注意力多级别特征来构造学习网络的方法.首先针对具有高级别特征的语义信息路径引入了通道注意力模块,在预训练模型Resnet101提取的特征图上,显式地建模通道之间的相互依存关系,确定每层特征图上需要重点关注的...     

具有全局特征的空间注意力机制

为了获得卷积神经网络特征图中不同特征点之间的长距离依赖关系,使卷积神经网络更好地区分前景目标和背景信息,提出了一种具有全局特征的空间注意力机制。通过通道融合层将多通道的原始特征图组合成单通道的特征融合图,消除了通道间信息分布对获取空间注意力权重的影响;将特征融合图经过全局特征获取处理,获得能够反映特征融合图中某特征点与特征融合图中所有点之间相关性的全局特征图;全局特征图与初始值为0的可学习变量相乘,并且在通道域复制自身,扩展为原始特征图大小,将扩展后的全局特征图与原始特征图对应元素相加,获得具有注意力机制的特征图。在不同卷积神经网络中加入具有全局特征的空间注意力机制进行实验,结果表明:在脑电波二分类任务中,所提注意力机制的分类准确率最高提升了0.839%;在CIFAR-10数据集多分类任务中,所提注意力机制的分类准确率最高提升了0.484%;在夜间车辆单类别检测中,在交并比阈值大于0.5的平均精度评判标准下,所提注意力机制最高提升了3.860%,在交并比阈值大于0.75的平均精度评判标准下,所提注意力机制最高提升了11.726%;在voc2007数据集多类别检测中,在交并比阈值大于0....     

基于子空间追踪的稀疏信号重构算法

信号重构算法是压缩感知理论中的重要环节,其优劣影响压缩感知的重构效果.基于子空间追踪算法,对经稀疏表示和测量矩阵压缩后的信号进行重构验证,理论分析和实验结果表明,子空间追踪算法能使信号在较高压缩比下保持良好的重构效果.     

体育教学空间的概念、境遇及其重构

体育教学空间是富有生命气息和文化意义的人文构造,体现着师生共同的生存境遇和真实生活,其间蕴含着政治权力、社会关系、文化依存、心理活动等等因素.体育教学空间理应优于以课堂教学为主的其它学科的空间,但是,体育教学空间的复杂性将其置于更加难以把握的境地.重构体育教学空间的难点在于改变其间任何一个要素都将引起其它要素的变化.因此,只能从师生之间情感的互动交流中把握体育教学空间要素及其关系,构建"人化"体育教学空间旨在扭转体育教学中思想性的弱化和人文性的缺失.     

淮河流域干旱灾害空间格局重构

基于历史文献记载,对1200年以来淮河流域的干旱灾害进行了统计与分析,重构并分析了淮河流域干旱灾害空间格局特征.结果表明:(1)淮河流域旱灾易发地由1200年至1948年的东部与南部地区转变成,1949年至2014年的中部与北部地区;(2)1200年至1948年除淮河下游地区旱灾易发等级较低外,其他地区易发等级较高,而1949年至2014年淮河流域整体干旱易发等级较小.     

基于空间自注意力机制和深度特征重建的脑MR图像分割方法

准确分割核磁共振(magnetic resonance, MR)图像中的脑组织是临床诊断、手术计划和辅助治疗的关键步骤.深度学习在各种图像分割任务中表现出巨大潜力,现有模型没有一种有效方法汇总远距离像素间的关系.在网络解码阶段不能很好地融合不同层级的特征,导致无法准确定位.为克服上述问题,本文提出一种基于空间自注意力机制和深度特征重建的脑MR图像分割方法,构建了一个可以融合3维信息的2D模型,可快速准确对3D结构图像进行密集预测.在MRBrainS13数据集和IBSR数据集上进行充分地实验研究,结果表明本文方法在3D多模态和单模态脑MR图像分割方面优于目前的2D模型,运算和推理时间相比3D模型小很多,性能却十分接近.     

基于空间重构的集安市空间缝合方法研究

"缝合"理念是把城市视为一个有生命的有机体,通过一定的城市设计技术手段进行"缝合",形成旧城区与城市环境的互动与协调.位于吉林省边境的集安市,是以高句丽民族第二代都城的历史文化遗产为城市中心发展起来的历史名城.对于集安市来说,古城与现代城市的连接处是城市缝合的主要地区,而城门作为古城与城市的连接节点,既是城市发展过程中需要保护的历史文化遗产,也是连接现代城市与古城的空间纽带.将交通作为引导城市空间组织的手段,运用空间句法的分析比较,对古城与城市的连接空间进行缝合,从而对城市进行空间重构,以达到古城与城市协调发展.     

基于空间重构的集安市空间缝合方法研究

“缝合”理念是把城市视为一个有生命的有机体,通过一定的城市设计技术手段进行“缝合”,形成旧城区与城市环境的互动与协调。位于吉林省边境的集安市,是以高句丽民族第二代都城的历史文化遗产为城市中心发展起来的历史名城。对于集安市来说,古城与现代城市的连接处是城市缝合的主要地区,而城门作为古城与城市的连接节点,既是城市发展过程中需要保护的历史文化遗产,也是连接现代城市与古城的空间纽带。将交通作为引导城市空间组织的手段,运用空间句法的分析比较,对古城与城市的连接空间进行缝合,从而对城市进行空间重构,以达到古城与城市协调发展。     

基于时变三维坐标重构的空间锥体目标微动特征提取方法

针对现有微动特征提取方法在散射系数复时变条件下不适用的问题,提出了一种基于时变三维坐标重构的微动特征提取方法。首先建立旋转对称空间锥体目标的微动信号模型,其次通过动态规划进行散射点分离,对各个散射点相位干涉处理后获得目标的时变三维像,最后利用高精度的三维坐标重构提取目标的三维微动特征。通过仿真实验在散射系数复时变的情况下进行微动特征提取,结果显示该方法的微动特征提取精度较传统方法有明显提高,可以较好地适用于散射系数复时变的情况。     

基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复

本研究针对现有图像修复方法不能有效地分离结构和纹理信息,修复结果往往会出现边界模糊、结构扭曲等伪影问题,提出了基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复方法。人脸图像修复方法分为两阶段,第一阶段,通过结构重建器网络提取样式向量,按照StyleGAN所述的原理分为粗尺度特征、中尺度特征和精细特征三组,插入到预先训练好的StyleGAN生成器中,产生初步的修复结果;第二阶段通过构建纹理生成网络并使用上下文注意力机制,注意力分数由注意力计算模块计算,注意力转移模块根据较高级别特征图和注意力分数来填充较低级别特征图中的对应缺失区域,以细化上一阶段初步的人脸修复结果。在CelebA-HQ数据集上的训练并进行测试,本文的方法在定量和定性分析两个方面均优于现有方法。因此,基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复方法能够有效地修复缺损人脸图像,大大减少了边界过度平滑和存在纹理伪影的问题。     

基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法

针对小目标物体检测精度差的问题,同时不以牺牲速度为代价,本文提出了一种基于全局注意力的多级特征融合目标检测算法。算法首先由卷积神经网络生成多尺度的特征图,然后采用多级特征融合的方法,将浅层和深层特征图的语义信息相结合,提高特征图的表达能力,接着引入全局注意力模块,对特征图上下文信息进行建模,并捕获通道之间的依赖关系来选择性地增强重要的通道特征。此外,在多任务损失函数的基础上增加一项额外的惩罚项来平衡正负样本。最后经过分类回归、迭代训练和过滤重复边框得到最终检测模型。对所提算法在PASCAL VOC数据集上进行了训练和测试,结果表明该算法能有效地提升小目标物体检测效果,并较好地平衡了检测精度与速度之间的关系。     

基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法研究

超分辨率重建技术可以提高图像质量,使原图像具有更丰富的细节信息。针对现有的超分辨率重建算法存在提取特征单一、不利于对图像信息进一步提取的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法。采用多特征提取模块获取更多浅层信息,并在网络中添加密集连接结构,增强特征的传播,减少相关参数计算,减轻梯度消失问题。在Set5和Set14基准数据集上进行了测试,并在电力巡检数据集上进一步验证了算法的有效性。与主流的超分辨率重建方法进行了对比,实验结果表明,该方法生成的图像有更加丰富的细节信息,能够有效地改善图像质量,峰值信噪比与结构相似度值较其他主流算法均有一定的提高。     

基于链码特征的几何图形快速识别算法

针对目前几何图形识别算法计算复杂度高、处理时间长、识别种类少等问题,提出一种基于链码特征的几何图形快速识别算法.该算法结合链码直方图和链码空间分布熵,兼顾链码的统计特性和空间分布特性,具有尺度、旋转、平移不变性及链码起点无关性.仿真实验表明,该算法能够识别较多种类的图形,且识别准确率较高、较快.     

基于黑莓手机的QR码识别系统

首次将QR码识别技术应用于黑莓手机.在深入研究QR码图像处理技术和解码技术的基础之上,针对黑莓手机处理能力有限的问题,设计了有效的QR码图像识别算法,最终在黑莓手机开发平台(Black Berry JDE4.6.1)上开发出QR码识别系统,并在黑莓手机8320上实际应用.测试结果表明,该系统能够通过拍照识别QR码信息,并满足时间和准确度的要求.     

基于快速响应码的移动增强现实系统的研究

快速响应码QR(Quick Response Code)是一种信息隐藏量大且使用广泛的编码,通过使用QR码代替传统的增强现实标识,并使用基于灭点的空间校正算法实现对QR码的倾斜校正,提出了一种改进的基于QR码的移动增强现实系统.在此基础上使用ARTool Kit和ZXing开发了原型系统,验证了基于QR码的移动增强现实系统的广泛前景.     

基于VC++的QR Code条码编程实现

分析了QR Code二维条码的特点、结构和编码原理,以字母数字模式为例实现QR Code的编码、纠错、掩码等功能。采用VC++编程环境,按照面向对象设计思想,设计实现了用于绘制QR Code码的CQRCodeVCView类,对其他二维条码编程实现具有一定的通用性。经过程序测试,生成的条码符合误差标准,能够使用扫描器准确识读。将此程序设计模块集成到物流信息系统和供应链管理软件中,可以增强条码识读便捷性,缩短物流信息系统开发周期。     

基于QR分解的稀疏LSSVM算法

传统最小二乘支持向量机(LSSVM)一般通过随机选择部分样本得到核矩阵的低秩近似提高解的稀疏性, 为了使该近似分解用尽可能小的低秩矩阵更好地近似原核矩阵, 提出一种]基于正交三角(QR)分解的QRP-LSSVM稀疏算法. 采用QR分解保持正交的特性挑选差异更大的样本, 迭代地精选核矩阵的部分列得到核矩阵的Nystr-m型低秩近似, 并利用分解结果快速求得最小二乘支持向量机的稀疏解. 实验分析表明, 该算法在不牺牲分类性能的前提下可得到更稀疏的解, 甚至在稀疏水平不超过0.05%的情况下准确率也较高, 可有效解决大规模训练问题.     

基于微信的网络故障二维码报修及维护系统

为提高高校网络故障维护服务信息化水平,提出基于微信公众平台和学生志愿者服务的网络故障二维码 报修及维护系统。该系统以云南师范大学云计算平台为支撑,借助微信公众平台的新媒体及其二维码技术, 结合学生志愿者校园网故障维护业务,实现其主要功能。实验结果表明,系统可正确、流畅运行,明显提升了 校园网络设备的故障维护水平。