深度学习研究综述

鉴于深度学习在学术界和工业界的重要性,依据数据流向对目前有代表性的深度学习算法进行归纳和总结,综述了不同类型深度网络的结构及特点.首先介绍了深度学习的概念;然后根据深度学习算法的结构特征,概述了前馈深度网络、反馈深度网络和双向深度网络3类主流深度学习算法的网络结构和训练方法;最后介绍了深度学习算法在不同数据处理中的最新应用现状及其发展趋势.可以看到:深度学习在不同应用领域都取得了明显的优势,但仍存在需要进一步探索的问题,如无标记数据的特征学习、网络模型规模与训练速度精度之间的权衡、与其他方法的融合等.     

基于Google距离的语义Web服务发现

针对多数语义Web服务发现算法需要领域本体支持且算法的复杂度较高的问题,利用Google距离来定量测量Web服务输入、输出间的语义距离,并基于Google海量词汇及Google搜索引擎来计算服务间语义相似度.计算时,不需要提供领域本体且基于开放的Google搜索引擎来计算服务匹配度,提高了效率,降低了复杂度.     

快速帧内预测方法

为了进一步提高编码的效率,提出了一种基于离散余弦变换(discrete cosine transform,简称DCT)的能量函数的快速Intra-4×4模式选择算法.该算法通过估计帧内预测残差的纹理复杂度达到减少进行率失真最优化计算的模式数量.实验结果表明,该算法在保持原有编码效率的基础上能节省约一半的编码时间.     

三维人脸衰老数据库的生成

采用改进的形变模型方法将真实人脸衰老图像重建成三维人脸,进而生成三维人脸衰老数据库,并根据性别和年龄形成三维衰老人脸性别子库和衰老子库.结果表明,此方法可有效地为三维人脸衰老化研究提供三维衰老人脸数据.     

基于2DUGDP的戴眼镜人脸识别

针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维非监督测地线判别投影(2D unsupervised geodesic discriminant projection,2DUGDP)方法.该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像的差异及戴不同眼镜人脸图像的差异,提取判别特征用于识别.该特征考虑局部特征的同时考虑非局部特征,寻找一种最优投影在最大化非局部散度矩阵的同时最小化局部散度矩阵,使得距离近的数据投影后仍然近,距离远的数据投影后仍然远.考虑到人脸是非线性的流形结构,文中采用测地线距离表示样本间的差异.在FERET人脸库和CAS-PEAL人脸库上分别进行了实验,实验结果表明,该方法相比较其他方法更能提高戴眼镜人脸的识别率.     

基于内容的自适应插值滤波器在无损视频编码中的应用

为了解决高效率视频编码(high efficiency video coding,HEVC)帧间运动补偿中亚像素插值使用的固定插值滤波器无法自适应于视频序列内容所造成的预测精度下降的问题,针对HEVC无损压缩提出一种自适应插值滤波器方案.该方案通过极小化帧间预测误差得到自适应插值滤波器,对所有的帧间编码块通过自适应插值滤波器来获取亚像素预测像素块,自适应减少帧间预测误差,从而提升整体编码性能.将该方案应用于HEVC参考软件HM (HEVC test model) 12. 1中,实验结果表明,在不影响编解码端时间复杂度的情况下,所提出算法的压缩效率在low delay P和low delay B配置文件下分别比HEVC无损压缩效率平均提升1. 32%和0. 69%.     

描述凸凹纹理的改进方法

凸凹映射是仿真物体表面粗糙细节,使其在光照下具有三维显示效果的一种纹理映射技术,其中高度图描述了物体的粗糙质感.而现有高度图生成过程中,为了得到纹理图像像素高度值的正确描述,需要反复实验得到一些经验值,计算量比较复杂;且又过分地夸大纹理的凸凹表现.降低了绘制效果的真实感.为此,文中提出一种简便的描述图像凸凹细节信息的方法,引入"凸凹图"的概念,代替高度图用于凸凹映射.实验证明,"凸凹图"用于凸凹映射得到的绘制效果比传统凸凹纹理映射绘制的效果更贴近原始图像的视觉效果.     

适应学生差异的教学技术应用研究

本文立足于"学生作为学习主体"这一基本点,介绍在计算机图形学教学中提出的多模式教学法,该方法适应于学生在学习过程中的个体差异性,针对性地运用多媒体技术进行课堂教学模式设计与创新应用。将改善教学效果和追求学生学习潜能的发掘与提高作为教学环节所追求的两个互为补充的并重的目标。     

面部动画参数的提取及驱动

论文提出一种结合CANDIDE模型和扩展的Lucas-Kanade算法进行特征跟踪和面部动画参数提取的方法,利用特定人三维扫描数据对动画网格实现特定化,驱动面部动画参数生成动画。实验结果表明面部动画参数提取的准确性和合成动画的真实感是可以接受的。     

创建中国人三维人脸库关键技术研究

通过CyberWare人脸专用扫描仪获取高分辨率的彩色三维人脸来构建中国人三维人脸数据库．创建三维人脸数据库时,要对原始三维人脸数据进行预处理,并通过规格化将三维人脸表示为统一的标准形式．规格化的关键是要建立三维人脸数据基于特征的稠密对应,这是图形学和计算机视觉中的难点问题,目前使用光流方法建立的对应效果并不理想,因此提出了基于网格重采样的计算方法,取得了良好的对应效果．