结合外部知识库与适应性推理的场景图生成模型

为在场景图生成网络中获得重要的上下文信息,同时减少数据集偏差对场景图生成性能的影响,构建一种基于外部知识库与适应性推理的场景图生成模型。利用结合外部知识库的目标检测模块引入语言先验知识,提高实体对关系类别检测的准确性。设计基于Transformer架构的上下文信息提取模块,采用两个Transformer编码层对候选框和实体对关系类别进行处理,并利用自注意力机制分阶段实现上下文信息合并,获取重要的全局上下文信息。构建特征特殊融合的适应性推理模块,通过软化分布并根据实体对的视觉外观进行适应性推理关系分类,缓解实体对关系频率的长尾分布问题,提升模型推理能力。在VG数据集上的实验结果表明,与MOTIFS模型相比,该模型在谓词分类、场景图分类和场景图生成子任务上的Top-100召回率分别提升了1.4、4.3、7.1个百分点,对于多数关系类别具有更好的场景图生成效果。     

基于颜色和形态的标准人像分割方法

本文提出了一种利用颜色和形态的人像分割方法。首先把彩色图像从RGB转换到YIQ颜色空间,提取与人像相关的Ⅰ分量图像,通过对整幅Ⅰ分量图像进行扫描,确定人像的位置和边缘,然后对Ⅰ分量图像进行阈值化处理,提取Ⅰ分量图像中的人像区域。最后,利用形态运算得到完整的人像区域二值化图,从而实现人像与背景的完全分割。实验证明,该方法能有效地分割彩色图像中的人像匹配。     

一种组织细胞分割的综合方法

在组织工程培养细胞图像检测中,需要得到较完整的清晰轮廓线以获取生长信息。为了适应这种需求,提出了一种边缘检测综合算法。首先应用小波尺度独立边缘检测方法,可以得到简洁的边缘;然后采用图像融合的方法结合Canny和动态聚类方法得到最终的细胞分割图。实验结果证明了该算法的可行性和有效性。     

组织细胞DNA质量图像定量分析

本文对组织细胞 DNA质量图像定量分析技术进行了讨论。该方法是将医学病理上常用的细胞切片、涂片 ,经福尔马林、甲醇和冰醋酸混合固定剂固定后用 Feulgen染色 ,利用高精度图像采集系统将细胞图像摄入计算机。通过图像处理分析技术进行定量分析计算 ,给出被测细胞 DNA的质量、倍体分布及细胞周期等参数。 DNA原位图像定量分析可为肿瘤的诊断、分级及早期发现有很大的意义。     

使用单目摄像头的实时行人计数算法

为解决智能视频监控系统通道入口处的行人计数问题,设计在高斯背景建模下的行人检测计数算法。在该算法中,摄像头垂直放置在入口处的门顶上。为了降低计算复杂度,提高计算精度,设置一个感兴趣的检测区域,在该区域中通过对行人的检测及跟踪进行计数,并采用队列模型处理以提高检测效果。实验结果表明,该算法可以有效地对入口行人进行检测计数。     

Snake活动轮廓在组织培养细胞分割中的应用

在组织工程培养细胞图像检测中,需要得到较完整的清晰轮廓线以获取生长信息。为了适应这种需求,提出了一种基于Snake算法自动边缘检测算法。应用基于小波的尺度独立边缘检测方法,可以得到简洁的边缘;采用形态学和样条拟合方法得到的单像素的边界作为Snake算法的初始轮廓,通过迭代和结合图像固定点的外部约束力使轮廓收敛到最终的边界。实验结果证明了该算法的可行性和有效性。     

基于Internet的生物信息资源利用

生物信息学是生物技术的核心，是一门由生物、数学、物理、化学、计算机科学、信息科学等多学科交叉产生的新兴学科。而网络生物学信息资源数量巨大、浩如烟海。要获得所需信息非常不易。本文对网络生物信息资源初步分类，以便读者能够更迅速更准确的利用网络生物信息资源。     

计算机科学在生物信息学中的应用

生物信息学是一门新兴的交叉学科．计算机科学如何更快更好地发挥其在生物信息学中的作用是计算机研究和开发人员面临的一个重要的新课题。本文通过对生物信息学中计算机技术的介绍，使广大生物信息学家及计算机研究人员从中得到启示，借助日益发展的计算机技术更好推动生物信息学的发展。     

基于强监督部件模型的遥感图像目标检测

针对遥感图像中由于背景复杂、目标外观多样和方向任意而导致的检测精度不高的问题,提出一种基于强监督的部件模型方法。该方法针对目标的每个方向范围训练子模型,同时训练集除了标注出目标的外接矩形,还标注出每个部件的位置及其语义。模型训练时,首先,通过对训练集图像建立多尺度方向梯度直方图(HOG)特征金字塔,且根据目标部件标注信息采用最小生成树(MST)算法初始化模型结构;其次通过隐支持向量机(LSVM)方法训练出多个对应不同方向区域的子模型,每个子模型由一个目标滤波器和多个两倍分辨率的部件滤波器,以及位置关系模型组成,多个子模型最终合并成用来检测的混合模型。目标检测时,类似地建立多尺度特征金字塔,然后利用训练滤波器模型在特征金字塔上以滑动窗口的方式计算匹配响应得分,对响应得分设置阈值且采用非极大值抑制(NMS)算法来获得优化后的检测结果。该方法在自建的遥感数据集上目标检测精度达到了89.4%,对比弱监督部件模型(DPM)、分类器模板集成(Exemplar-SVMs)和方向梯度直方图-支持向量机(HOG-SVM)方法中的最高精度,所提方法提升了4个百分点。实验结果表明,所提算法能够在解决方向和背景复杂问题上有一定的提升,而且可以应用于机场军事飞机目标检测。     

基于综合技术的组织细胞图像分割

在组织工程培养细胞图像检测中,需要得到较完整的清晰轮廓线以获取生长信息。为了适应这种需求,提出了一种边缘检测综合算法。首先应用小波尺度独立边缘检测方法,得到简洁的边缘;然后采用图像融合的方法,结合Canny和动态聚类方法得到最终的细胞分割图。实验结果证明了该算法的可行性和有效性。