运动方程自适应步长求解的一个新进展——基于EEP超收敛计算的线性有限元法

该文采用最简单的Galerkin型线性单元,对运动方程构建了简捷高效的单步法递推公式;进而基于EEP超收敛计算技术,开发了单元步长自动优化和结点位移精度修正两项关键技术,可在整个时域上得到误差分布均匀且逐点满足给定的误差限的解答——堪称数值解析解。该文给出了单自由度和多自由度的数值算例以验证本法的有效性。     

深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法

情景交融是中国画重要的艺术表现形式,分析并可视化其情感对帮助用户鉴赏和管理国画有重要意义.为此,提出深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法.(1)依据中国画自身特点优化卷积神经网络,强化对情感贡献大的特征激活.首先,基于接缝裁剪技术重定向国画,在避免变形的同时保留画作笔墨信息;其次,构建多层聚合特征重标定网络模块,聚合模块内卷积层信息,重标定特征响应.(2)提出多类别加权激活定位的类判别映射技术,分别计算各类别相对于卷积层的梯度获得激活定位,并将其加权聚合以突出显示CNN检测到的情感区域,实现中国画情感元素可视化.在1 000幅中国画情感数据集上获得85.8%的准确率,相比其他算法,该算法有更高的分类准确度,能够准确定位中国画情感描绘区域.     

基于边缘和局部熵融合的视觉安全性评估方法

针对基于局部熵进行加密图像视觉安全性评估存在块效应的局限性，引入图像的边缘特征，通过共有边缘来衡量加密图像与原始图像的边缘相似度，消除了块效应。由于局部熵对加密等级低的图像不敏感，边缘相似度对加密等级高的图像不敏感，将两个评估方法进行自适应融合，提出[SLEES]（Local Entropy and Edge Similarity，[SLEES]）指标。通过改变图像像素位置和图像像素值的加密方式处理图像和视频帧进行测试，实验结果表明，[SLEES]指标相比传统评估指标有更好的鲁棒性，评估范围更广。