基于区域与深度残差网络的图像语义分割

该文提出了一种结合区域和深度残差网络的语义分割模型。基于区域的语义分割方法使用多尺度提取相互重叠的区域,可识别多种尺度的目标并得到精细的物体分割边界。基于全卷积网络的方法使用卷积神经网络(CNN)自主学习特征,可以针对逐像素分类任务进行端到端训练,但是这种方法通常会产生粗糙的分割边界。该文将两种方法的优点结合起来:首先使用区域生成网络在图像中生成候选区域,然后将图像通过带扩张卷积的深度残差网络进行特征提取得到特征图,结合候选区域以及特征图得到区域的特征,并将其映射到区域中每个像素上;最后使用全局平均池化层进行逐像素分类。该文还使用了多模型融合的方法,在相同的网络模型中设置不同的输入进行训练得到多个模型,然后在分类层进行特征融合,得到最终的分割结果。在SIFT FLOW和PASCAL Context数据集上的实验结果表明该文方法具有较高的平均准确率。     

基于多主体系统的多分类直推学习

针对少量样本已标记和大量样本未标记的多分类问题,提出了一种新颖的基于多主体系统的直推学习方法.该方法将以Agent表示的样本点随机映射到输出空间构成初始空间格局,空间格局随时间演化的过程是一个自组织的马尔可夫过程,它将在有限时间内达到平稳分布,从而求得最佳的标记分布.根据该方法,给出了两个多主体系统直推学习算法,并讨论了算法的收敛性和复杂度.最后在两个数据集上进行了仿真测试,表明了算法的有效性与实用性.     

基于扩张矩阵的渐进式特征子集选择算法

特征子集选择问题一直是人工智能领域研究的重要内容,特别是近几年来,特征子集选择的算法研究已经成为机器学习和数据挖掘等领域的一个研究热点。该文在扩张矩阵的基础上提出了类扩张矩阵的概念,并将加权的期望信息和不一致错误率函数应用于特征子集的选择,实现了具有噪音处理功能的渐进式特征子集选择算法———IFSS_EM,实际领域的实验结果表明:IFSS_EM算法具有运行效率高、选择特征较具有代表性的优点,从而使其能够较好地应用于实际领域。     

聚类集成中的差异性度量研究

集体的差异性被认为是影响集成学习的一个关键因素.在分类器集成中有许多的差异性度量被提出,但是在聚类集成中如何测量聚类集体的差异性,目前研究得很少.作者研究了7种聚类集体差异性度量方法,并通过实验研究了这7种度量在不同的平均成员聚类准确度、不同的集体大小和不同的数据分布情况下与各种聚类集成算法性能之间的关系.实验表明:这些差异性度量与聚类集成性能间并没有单调关系,但是在平均成员准确度较高、聚类集体大小适中和数据中有均匀簇分布的情况下,它们与集成性能间的相关度还是比较高的.最后给出了一些差异性度量用于指导聚类集体生成的可行性建议.     

动作切分和流形度量学习的视频动作识别

目的 为了提高视频中动作识别的准确度,提出基于动作切分和流形度量学习的视频动作识别算法。方法 首先利用基于人物肢体伸展程度分析的动作切分方法对视频中的动作进行切分,将动作识别的对象具体化;然后从动作片段中提取归一化之后的全局时域特征和空域特征、光流特征、帧内的局部旋度特征和散度特征,构造一种7×7的协方差矩阵描述子对提取出的多种特征进行融合;最后结合流形度量学习方法有监督式地寻找更优的距离度量算法提高动作的识别分类效果。结果 对Weizmann公共视频集的切分实验统计结果表明本文提出的视频切分方法具有很好的切分能力,能够作好动作识别前的预处理;在Weizmann公共视频数据集上进行了流形度量学习前后的识别效果对比,结果表明利用流形度量学习方法对动作识别效果提升2.8%;在Weizmann和KTH两个公共视频数据集上的平均识别率分别为95.6%和92.3%,与现有方法的比较表明,本文提出的动作识别方法有更好的识别效果。结论 多次实验结果表明本文算法在预处理过程中动作切分效果理想,描述动作所构造协方差矩阵对动作的表达有良好的多特征融合能力,而且光流信息和旋度、散度信息的加入使得人体各部位的运动方向信息具有了更多细节的描述,有效提高了协方差矩阵的描述能力,结合流形度量学习方法对动作识别的准确性有明显提高。     

基于集成多示例学习的Mean Shift跟踪算法

为了实现长时间稳定的对特定目标的跟踪,结合匹配型跟踪方法和决策型跟踪方法的优势,同时利用集成学习的思想构建多个强分类器,提出一种基于集成多示例学习的mean shift跟踪算法.首先在上一帧中对示例进行随机采样,构建分类器的集体,通过集成学习合成最终的分类器以确定当前帧中目标的初始位置;然后对初始位置和上一帧目标最终位置的距离与设定的阈值进行判断,决定是否采用mean shift跟踪算法对初始位置进行修订,以确定目标的最终位置.实验结果表明,该算法不但可以应对目标的形变、旋转、遮挡以及光照变化等各种复杂的情况,而且可以做到长时间的跟踪,具有较强的鲁棒性.     

Visual C++环境下的一个数据库访问类

本文用Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋６．０定义了一个数据库访问类,通过封装ＯＤＢＣ提供的ＡＰＩ函数,实现了在ＶＣ环境下快速、方便地访问数据库、提高了程序的模块化程度和可读性。     

无监督词义消歧研究

研究的目的是对现有的无监督词义消歧技术进行总结,以期为进一步的研究指明方向.首先,介绍了无监督词义消歧研究的意义.然后,重点总结分析了国内外各类无监督词义消歧研究中的各项关键技术,包括使用的数据源、采用的消歧方法、评价体系以及达到的消歧效果等方面.最后,对14个较有特色的无监督词义消歧方法进行了总结,并指出无监督词义消歧的现有研究成果和可能的发展方向.     

网上招标系统(NIPBS)及Interceptor技术在其中的应用

介绍了网上招标系统（ＮＩＰＢＳ）的基本流程,并描述了招标系统的网络传输安全机制．利用Ｉｎｔｅｒｃｅｐｔｏｒ技术;结合目前流行的ＣＡ认证、数字签名等技术,较好地解决了网络上数据传输的安全性问题．     

用Java语言构造VRML解释器原理

介绍了一种用Java语言编写VRML解释器原理，这种解释器读入VRML2．0的URL，建立场景树结构和事件路由的内部描述以供浏览器的其他模块调用。一些输入文件分析块包含管理一部分事件路由来和事件队列。因此，这项工作不仅包括解释器，而且提供了一个比较完备的VRML API，它包含了描述VRML实体的类，特别是浏览器类，其方法供其它模块调用以获得内部的结构和一些基本的系统局性。本文提到，如何将一系列的类节点组织起来形成内部的场景结构，路由和事件是如何组织起来的，VRML对象是怎样指定的，输入文件的翻译是怎样工作等等。