一种极值约束的边缘保持图像平滑算法

边缘保持的图像平滑在图像预处理以及许多图像编辑应用中都具有重要的意义。图像的边缘保持与细节平滑是一对矛盾。提出一种以极值为约束的边缘保持的图像平滑算法。该方法的基本思想是对处理后图像的极值进行约束,即要求其在给定位置处取得相应的极大(小)值来保持原图像的主边缘,同时平滑消除副边缘和信号小起伏。首先对原图像进行初步平滑,然后从中提取出极值点,再把这些极值点作为处理后图像的约束。在所有满足这些约束的函数中,取与原图像最接近的作为最终平滑结果。利用半二次技术和交替最小化得到了有效的数值求解方法。实验结果表明,提出的方法在一些基于边缘保持平滑的图像处理(如细节增强)中取得了更好的效果。     

图像情感计算综述

相对于底层视觉特征层,人们只能够感知和理解图像、视频的高层语义层,包括认知层和情感层.以往对图像内容分析的工作主要集中在理解图像的认知层,即描述图像的真实内容,如物体检测与识别.然而,公众对数字摄影技术的广泛使用及对图像情感表达的强烈需求,使得对图像最高语义层一情感层的分析变得越来越迫切.对图像情感层的分析,简称图像情感计算,主要目的是理解观察者看完图像后所引起的情感反应.本文首先介绍了情感的定义与描述,然后给出了图像情感计算的问题描述,最后总结了图像情感计算的研究现状.     

中国石化集团施工企业管理协会市场专业委员会第二期经营知识培训班在南京开班

为了加强施工企业的经营管理工作，提高施工企业工程承揽工程结算水平，了解海外项目的投标报价状况，避免合同风险，使协会服务于会员单位，根据协会的安排，市场与营销专业委员会组织举办的经营知识培训班于12月10日在南京开班，培训班聘请了扬巴合同管理经理，有丰富工程管理经验的EPC承包商，有海外投标经验的专家、施工企业法律顾问等有丰富实践经验的教师讲课，     

浅谈数据传输安全技术在无线网络中的应用

与有线局域网网络明显不同的是,无线局域网网络是通过微波进行传播信号的,这个东西摸不着、看不见,所以无线局域网的信号传输安全性让很多无线上网用户有点担心,其实只要熟悉无线网络的信号传输机制,并能够有的放矢地使用一些安全防护办法,就一定能够让无线局域网安全工作到底。描述无线网络中现有的安全机制,提出一个比较全面的信息安全保护解决方案。     

深度学习中的自编码器的表达能力研究

近年来,深度学习框架和非监督学习方法越来越流行,吸引了很多机器学习和人工智能领域研究者的兴趣。从深度学习中的“构造模块”入手,主要研究自编码器的表达能力,尤其是自编码器在数据降维方面的能力及其表达能力的稳定性。从深度学习的基础方法入手,旨在更好地理解深度学习。第一,自编码器和限制玻尔兹曼机是深度学习方法中的两种“构造模块”,它们都可用作表达转换的途径,也可看作相对较新的非线性降维方法。第二,重点探究了对于视觉特征的理解,自编码器是否是一个好的表达转换途径。主要评估了单层自编码器的表达能力,并与传统方法PCA进行比较。基于原始像素和局部描述子的实验验证了自编码器的降维作用、自编码器表达能力的稳定性以及提出的基于自编码器的转换策略的有效性。最后,讨论了下一步的研究方向。     

单片机红外线遥控器输入系统研究

<正>随着单片机嵌入式应用系统和红外线遥控技术的发展,越来越多的红外遥控器械在单片机系统中来代替键盘进行输入工作。在工控设备中,传统的方法是用专用的红外发射和接收电路来实现的。这种设计方法要考虑到震荡载频的产生,接收的自动增益控制(AGC)等,使得在设计、制作和调试上非常繁琐,容易产生相互干扰。如果采用现在广泛使用的普通遥控器加上一体化接收头作为单片机的输入系统,就可以有效地克服上述缺点。一、红外遥控系统原理红外遥控的发射电路是采用红外发光二极管来发出经过调制的红外光波;红外接收电路由红外接收二极管、三极管或硅光电池组成,它们将红外     

钻爆法施工隧道智能建造能力成熟度评价模型

智能建造是钻爆法施工隧道修建技术的发展方向,是将现代隧道修建技术、智能装备与人工智能(AI)等信息技术深度融合的隧道建造新模式。将钻爆法隧道智能建造实践经验与成熟度理论相结合,构建钻爆法施工隧道智能建造能力成熟度模型。定义钻爆法隧道智能建造能力成熟度等级,并提出不同成熟度等级的具体要求,在此基础上提出成熟度模型的评价计算方法。     

情感计算与理解研究发展概述

情感在感知、决策、逻辑推理和社交等一系列智能活动中起到核心作用,是实现人机交互和机器智能的重要元素。近年来,随着多媒体数据爆发式增长及人工智能的快速发展,情感计算与理解引发了广泛关注。情感计算与理解旨在赋予计算机系统识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境,并使计算机具有更高、更全面的智能。根据输入信号的不同,情感计算与理解包含不同的研究方向。本文全面回顾了多模态情感识别、孤独症情感识别、情感图像内容分析以及面部表情识别等不同情感计算与理解方向在过去几十年的研究进展并对未来的发展趋势进行展望。对于每个研究方向,首先介绍了研究背景、问题定义和研究意义;其次从不同角度分别介绍了国际和国内研究现状,包括情感数据标注、特征提取、学习算法、部分代表性方法的性能比较和分析以及代表性研究团队等;然后对国内外研究进行了系统比较,分析了国内研究的优势和不足;最后讨论了目前研究存在的问题及未来的发展趋势与展望,例如考虑个体情感表达差异问题和用户隐私问题等。