一种人机交互的三维建筑物快速建模方法

采用人机交互方法按照一定顺序提取建筑物角点,根据近似点位进行角点位置的纠正,按照影像自动定向的结果计算模型的三维坐标,建立三维建筑物模型.实验证明,这一方法能有效地实现速度和逼真度的兼顾.特别是对于一些仅需小范围的建筑物建模场合,例如三维制导时的目标区域,采用该方法进行建模不失为一种简单而有效的方法.     

1-Wire总线技术的通信特点及其应用

DALLAS公司的1-Wire总线技术以其线路简单、硬件开销少、成本低廉、软件设计简单而有着无可比拟的应用前景。基于1-Wire总线技术能较好地解决传统识别器存在的携带不便、易损坏、易受腐蚀、易受电池干扰等不足,可应用于收费系统、身份识别等领域。其通信可靠简单,很容易实现。因此1-Wire总线技术有着广阔的应用前景,是值得关注的一个发展领域。     

融合词语多特征的汉老短文本相似度计算

词语作为文本构成中最具有语义表达的单位,将词语更多的特征如形态学、词性、词性权重等融入到词语语义的表达中,将提升文本相似度量的准确性.该文提出一种融合词语多特征的汉老短文本相似度计算方法,首先利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和卷积神经网络(CNN)分别提取汉老词语的形态学特征,将词向量拼接上形态学特征向量、词性向量、词性权重向量,然后利用BiLSTM和CNN提取汉老短文本的上下文特征和局部语义特征,接着加入ESIM交互注意力机制使汉老语义信息进行交互.最后计算汉老特征语义向量的相对差和相对积,将其结果拼接并输入到全连接层得到汉老双语短文本的相似度分数.实验结果表明,本文提出的方法在有限的语料下取得了更好的效果,F1值达到了78.67%.     

以第一性原理研究立方相CeO2的弹性、电子结构和光学性质

运用基于密度泛函理论(DFT)框架下的超软赝势平面波(USPP)方法,计算了立方相CeO2的几何结构、弹性性质、电子结构和光学性质,并采用HSE06杂化泛函矫正了带隙.所得晶格参数及体模量与先前文献报道数据基本吻合.计算出了二阶弹性常数及德拜温度值,并给出了能带结构、态密度、差分电荷密度的分布情况.最后,为了阐明CeO2的光学跃迁机制,计算并分析了其复介电常数、折射率、吸附光谱、反射光谱等光学性质.     

图像与视频自动标注最新进展

近年来,图像与视频自动标注技术成为多媒体信息处理领域的一个研究热点并且发展迅速。重点介绍此领域研究的最新进展。将这些新方法分为两类:基于学习的标注方法和基于搜索的标注方法,分别介绍了各个算法的基本思想和优缺点。然后,介绍了一些目前流行的商业的和研究性的图像检索及标注系统。最后,提出了自动标注技术的进一步研究方向。     

动态Ad hoc网络环境下组播源认证研究*

就Ad hoc网络环境下基于消息认证码的源认证技术进行了研究和分析,针对TESLA源认证方案给出了一个新的源认证引导方案,并采用间接引导方式来适应Ad hoc网络。实验数据表明,新的引导方案可以在较大程度上减轻系统的负担,从而提高认证的效率。     

时域多分辨率的非压缩域视频分割算法*

由于非压缩视频序列具有明显的直观性视觉特征,并在实际应用中仍占据相当大的比重,针对在非压缩视频的处理中仍然存在对镜头变化的类型、镜头渐变和突变的位置分析不够准确的难点,提出了一种时域分辨率的非压缩域视频分割算法,在提取序列的基于强边缘块的直方图,比较不同序列之间的差异的基础上,采用多分辨率的算法进行镜头检测。实验证明,这种方法实现了自动视频分割并较好地克服了上述的缺点。     

基于粒子滤波和自适应模型的目标跟踪算法

为了提高粒子滤波的性能,使用集合卡尔曼滤波对建议分布进行改进,同时提出了用于视频跟踪的自适应融合模型．使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,结合当前观测信息对每一个粒子进行集合分析,得到新的建议分布,依据新的建议分布对粒子进行采样,同时在跟踪过程中将颜色特征模型和形状特征模型进行融合,并进行自适应更新．实验结果证明：相对于传统粒子滤波和扩展卡尔曼粒子滤波,使用新的建议分布可以更有效地降低均方根误差,同时自适应融合模型的稳定性要高于使用单一颜色模型．使用新的建议分布和融合模型,可以有效提高粒子滤波的准确性和稳定性．     

基于NSCT和遗传算法的SAR图像和多光谱图像融合

合成孔径雷达(SAR)图像与多光谱图像成像机理和光谱特性差异较大,一般的融合方法很难取得满意的融合结果。文章提出了一种基于Nonsuosampled Contourlet transform(NSCT)和遗传算法的融合算法,首先将经过预处理后的图像进行NSCT分解,低频系数采取区域信息熵最大的准则融合;高频子带计算区域相关性,对相关性在不同阈值范围内的系数进行融合,阈值的选取采用遗传算法进行搜索;最后对融合系数进行NSCT逆变换,得到融合结果。仿真结果表明该算法显著优于基于像素点和基于区域的融合方法。     

直方图的脑图像分割策略

为了提高核磁共振分割精度和效率,提出了一种基于直方图核磁共振脑图像分割算法.利用脑提取工具剔除脑核磁共振图像中非脑组织.根据灰度变化的特点,将脑图像直方图的区域峰值组成新的直方图,通过基于直方图阈值选取规则将脑组织分割成白质、灰质、脑脊液.实验结果表明:该算法相对于常见的分割算法,获得了较高的分割精度,同时运算效率高,运算时间降低了1~2个数量级.