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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.  相似文献   
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针对以英飞凌TC275单片机为平台的整车控制器,进行控制器局域网络标定协议(controller area network calibration protocol,CCP)底层驱动程序的开发。依据CCP的需求开发了英飞凌TC275的控制器局域网络(controller area network,CAN)模块、系统定时器(system timer,STM)模块和FLASH模块的底层驱动程序,实现CCP标定系统的通信连接、数据上传、数据下载、数据存储等功能。为验证系统的性能,进行整车控制器的实际测试,测试结果表明:所开发的基于TC275单片机的CCP底层驱动程序能够实现CCP的功能要求。  相似文献   
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