首页期刊导航|计算机应用研究
期刊信息/Journal information
计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心
计算机应用研究

四川省电子计算机应用研究中心

刘营

月刊

1001-3695

arocmag@163.com

028-85249567

610041

成都市成科西路3号

计算机应用研究/Journal Application Research of ComputersCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1981年，以其新颖性、技术性、实用性、工具性、知识性于一身，设置众多栏目，信息量极大，反映并涵盖了当今国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势，是一份极具收藏价值的技术刊物。本刊读者对象为从事计算机应用、开发、研究的科技人员，大中专院校师生，各企事业单位技术人员，计算机业余爱好者及相关管理、情报工作者订阅、收藏。本刊现为中国计算机学会会刊，中国科技论文统计源核心期刊，全国中文核心期刊，中国科学引文数据库来源期刊， 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，并为多个检索数据库收录，在国内科技期刊评比中多次荣获优秀科技期刊奖。
正式出版
收录年代

    基于路径跟踪的拖车式移动机器人动态窗口法

    任工昌胡小龙刘朋
    302-304,320页
    查看更多>>摘要：针对目前局部路径规划算法只适用于单车体机器人的问题,提出了一种针对拖车式移动机器人的动态窗口法.首先,利用多车体结构的路径跟踪方程实现对拖车式移动机器人的运动控制;然后,利用评价函数同时对牵引车和拖车进行评价并根据权重相加;最后,针对拖车结构特性,添加了运动过程中牵引车与拖车的夹角约束,保证运动轨迹的稳定性.仿真实验表明:拖车式移动机器人的运动控制可满足收敛性,同时所提算法实现了拖车式移动机器人局部路径规划的任务,且在运动过程中夹角变化均未超出限制.该研究对拖车式移动机器人的自主导航有极大的参考价值.

    拖车式移动机器人路径跟踪动态窗口法局部路径规划

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于假设检验匹配约束的点云配准算法研究

    江旭耿楠张志毅胡少军...
    305-310页
    查看更多>>摘要：针对点云配准中效率低、误差大、抗噪性弱等问题,提出了一种改进的基于t检验的迭代最近点(T-ICP)算法.在初始配准阶段,采用统计分析对源点云和目标点云中的离群点进行标记并提取非离群点,然后采用主成分分析法(PCA)计算非离群源点云和非离群目标点云之间的变换矩阵,并将变换矩阵应用于源点云.在精配准阶段,以迭代最近点(ICP)算法作为基本框架,通过对候选点对的邻域距离分布进行t检验来剔除错误点对,并采用均匀分布策略来搜索点对,保证点云的完整形态配准.实验结果表明,相较于迭代最近点算法以及近两年一些改进的配准算法.该算法在效率和精度上分别提高了10％～50％和4％～40％.并具有较好的鲁棒性.

    点云配准主成分分析迭代最近点邻域距离分布t检验均匀分布

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于加权紧凑局部图结构的人脸识别算法

    杨巨成王洁王嫄毛磊...
    311-315页
    查看更多>>摘要：针对局部图结构算法(local graph structure,LGS)构建图结构时用到的像素点距离中心像素太远,以及在图结构形成后分配权重时没有结合周围像素点到中心像素的距离因素问题,提出加权紧凑局部图结构(weighted compact local graph structure,WCLGS)算法.该算法定义了一种混合特征提取策略,从四个方向为中心像素点构建图结构,分别在垂直方向和对角线方向捕获对称和非对称信息,并且在图结构形成后对距中心像素点近的边赋较大的权重,对距中心像素点远的边赋较小的权重.WCLGS通过提取更近的像素点信息和合理的加权策略,密切关注中心像素点的近邻元素的差异,使得中心点两侧的信息提取更加均匀充分.实验证明,与现有的一些局部图结构算法相比,WCLGS 在ORL(Olivetti Research Laboratory)、AR(active record)和HD(high defi-nition)热红外人脸数据库上有更好的识别率和性能.

    局部图结构加权紧凑局部图结构权重特征提取人脸识别

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于全局特征拼接的行人重识别算法研究

    熊炜杨荻椿熊子婕童磊...
    316-320页
    查看更多>>摘要：针对目前行人重识别出现网络模型复杂化、识别率低的问题,提出一种基于全局特征拼接的行人重识别算法.首先利用卷积神经网络(CNN)提取全局特征;然后把不同卷积层提取的特征进行拼接,使特征信息互补;最后将拼接后的特征再次进行卷积处理,获得高表征能力的特征.网络训练时,采用聚类损失函数和标签平滑损失函数联合训练,同时引入了随机擦除和减小池化步长的训练技巧.在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03和MSMT17数据集上进行了实验验证,实验表明所提算法具有良好性能,其中在Market1501上,Rank-1、mAP分别达到了95.9％和94.6％.

    行人重识别全局特征拼接聚类损失标签平滑损失

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普