图像依赖的显著图融合方法

提出基于脊回归的显著图融合方法以获得更好的检测效果。在训练集中寻找待检测图像的近邻图像集,对近邻图像集采用脊回归方法对多种显著性检测方法的融合系数进行估计,进而对不同检测方法的显著图进行融合。该方法充分考虑了检测方法的差异性,很好的解决检测图像在没有基准二值标注下显著图的融合问题。试验采用流行的显著性数据集和显著性检测方法,本研究方法在ECSSD数据集上的AUC为0.911,在HKU-IS数据集上的AUC为0.987, 在DUT-OMRON数据集上的AUC为0.953,结果验证了融合方法的有效性。     

显著区域检测技术研究

显著区域检测是计算机视觉中非常活跃的研究方向,其应用领域极为广泛。如何快速准确地找到图像的显著区域尚未形成完整的理论体系,且与具体应用密切相关,对研究人员来说仍是一个富有挑战的课题。 对显著区域检测技术进行了综述。首先深入讨论了自底向上和自顶向下的显著区域检测方法,对方法进行了归类,并对典型方法进行了梳理;其次讨论了算法的评价标准和目前流行的显著性评测数据库;最后对目前存在的问题进行了总结,给出了未来的研究方向。     

基于深度学习的显著区域提取方法

目前显著区域提取方法通常会设计多个复杂的网络结构,导致计算和存储代价较高。深度学习网络本身具有多尺度的特点,不同的卷积层特征具有不同的空间分辨率,可以避免复杂网络结构的设计。基于此,本文设计了一种新颖的基于深度学习的显著性检测网络,既考虑了特征的多尺度特点,又考虑了图像中显著区域的大小对显著区域检测结果的影响。实验中以流行的基准数据集作为实验对象,结果证明了本文方法的优越性能。     

PPP项目关键成功要素研究——基于国内外典型案例分析

PPP模式越来越多地被应用于我国公共服务领域、基础设施建设领域,PPP项目成功与否对国计民生影响重大。综述国内外PPP项目关键成功要素的文献,得出6个一级指标、27个二级指标的PPP项目关键成功要素。基于国内31个、国外10个典型PPP项目的成功/失败原因分析,得出公共主体因素、合同因素都是国内外PPP项目最重要的两个关键成功要素,而法律因素在所有的成功要素中相对不太重要。研究成果对我国PPP理论和实践有一定的参考价值。     

FAC-file索引在文物数字博物馆检索系统中的应用

建立文物图像数据库是建立文物数字博物馆的基础,在基于物理特征检索的图像数据库系统中应用了FAC-file这种索引方法,并对系统的检索性能进行测试。对采用索引结构和未采用索引结构的检索时间进行了对比,同时也对FAC-file索引方法的焦点数和索引文件大小进行了分析。测试结果验证了这种索引方法的有效性。     

网页病毒对IE浏览器产生破坏的症状及简单修复方法

论述了IE浏览器受到网页病毒破坏的若干种情况,提出了修复方法.     

基于BoF模型的图像表示方法研究

设计合适的图像表示是计算机视觉中最重要的问题之一。BoF特征表示方法非常流行,已经广泛应用于图像分类、对象识别、图像检索、机器人定位和纹理识别。BoF特征是将图像表示为无序的特征集合。这种方法虽然缺乏结构信息和空间信息,但概念简洁、计算简单,在某些应用上取得的效果甚至可以与当前最好的方法媲美。仔细研究了BoF模型,着重对BoF模型中的3个阶段:局部特征提取、特征量化和编码、特征汇集所涉及到的典型技术进行了讨论。最后在分析各类研究方法的基础上,总结了目前研究存在的问题及可能的发展方向。     

浅议我国数字博物馆的资源建设

计算机和网络技术的飞速发展为人类文化/自然遗产的保护与利用提供了新的契机,我国数字博物馆建设已经进入高速发展期,成为实体博物馆的有益补充。数字资源建设是博物馆数字化的基础,目前我国博物馆数字资源建设在数字资源展示模式、数字资源修复、数字资源共享以及数字资源版权保护等方面仍面临巨大挑战,数字博物馆的建设必须不断融合最先进的科学技术,才能更好的弘扬中华文化。