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

    基于边信息的高光谱图像恢复模型

    张少杰罗琼韩志唐延东...
    3166-3171,3195页
    查看更多>>摘要：在高光谱图像(HSI)恢复中,如何在模型中有效嵌入先验信息和正确建模噪声一直是研究的两个重点.边信息作为一种基于域的先验知识已经在许多方向取得了成功,然而在高光谱去噪领域仍未受到关注.为了将这种领域知识与高光谱恢复模型自然耦合,提出的方法采用双线性映射的方式将边信息链接到表示观测数据潜在低秩结构的底层矩阵,并使用E-3DTV(enhanced 3-D total variation)正则编码了HSI局部平滑先验.此外该方法使用Lp范数进行噪声建模,进一步增强对腐败的鲁棒性.该方法在两个数据集、七种加噪方式下与五种竞争方法在三个数值指标上进行了比较,结果充分反映了提出方法对复杂噪声场景的有效性和鲁棒性.

    边信息低秩矩阵学习高光谱图像去噪Lp范数增强三维全变分

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

    基于改进CycleGAN的视频监控人脸超分辨率恢复算法

    陈贵强何军罗顺茺
    3172-3176页
    查看更多>>摘要：针对有监督超分辨率算法训练过程需要大量成对图像、处理真实低分辨率图像视觉恢复效果差等问题,提出了一种基于改进CycleGAN的半监督算法Cycle-SRNet.首先,利用退化模型获得与真实低分辨率人脸相似的图像,用于训练网络参数;其次,通过重建模型恢复出具有真实效果的高分辨率人脸图像;最后引入感知损失函数保持人脸结构相似性,以更好地恢复面部特征.实验结果表明,该算法不需要成对的图像进行网络训练,在视觉效果上能够将模糊的视频监控低分辨率人脸图像恢复成清晰可辨的人脸图像,在FID、PSNR和SSIM指标上超越了SRCNN、SRGAN、CinCGAN等方法.

    单幅图像超分辨率恢复生成对抗网络CycleGAN半监督学习人脸超分辨率

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

    无人机航拍图像实时位姿估计

    杨坤黄穗斌肖化骆开庆...
    3177-3182页
    查看更多>>摘要：针对无人机航拍图像位姿估计采用单目视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)时具有尺度不确定性、大场景下累积误差带来的轨迹漂移以及得到的是一个局部坐标系下的相对位姿问题,提出了一种无人机航拍图像实时位姿估计的方案.首先,实时进行视觉图像的跟踪,通过引入RTK(real-time kinematic)信息得到视觉坐标系与世界坐标系的转换关系并且解决尺度不确定性和轨迹漂移的问题,最后得到一个世界坐标系下的位姿.考虑到视觉SLAM处理的视频流会处理冗余的图像,且增加了图像的存储、拍摄和计算的压力,该方案采用处理非连续拍摄的低重叠度图像来计算位姿以避免这些问题.在真实场景下的实验结果表明,该方案的精度比当前主流的开源框架ORB-SLAM2、DSO、OpenMVG的精度更高,并且实现了整体轨迹误差的均值在10 cm以内.

    视觉SLAM运动恢复结构RTK无人机位姿估计

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

    基于改进OpenPose的学生行为识别研究

    苏超王国中
    3183-3188页
    查看更多>>摘要：学习者的行为动作能够反映出学习者的学习状态.传统学习者行为识别方法存在实时性不高、准确率低等问题.针对以上问题,提出了一种基于改进OpenPose的学习者行为识别方法.该方法从人体骨骼关节点角度出发,首先通过高斯滤波消除图像中的高斯噪声;然后通过融入注意力机制的目标检测算法检测图像中的目标学生位置,再将检测后的图像通过改进的OpenPose模型提取人体骨骼关节点坐标;最后利用ST-SVM分类器对获取的关节点坐标进行分类,从而快速准确地识别出学习者的行为状态.实验结果表明,该方法能够快速、准确地识别出学生的行为动作,准确率达到99％以上,fps达到了20以上,相比原模型,fps提升了50％.

    行为识别骨骼关节点TinyYOLOv3OpenPoseST-SVM

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

    基于马尔可夫链的分形图形生成算法

    邓贞宙赵欣王平洪伟毅...
    3189-3195页
    查看更多>>摘要：区别于传统的基于欧几里德算法的图形生成算法,在迭代函数系统的基础上,提出了一种基于马尔可夫链的分形图形生成算法.该算法首先利用马尔可夫链为每个状态转移函数设置转移的概率密度,其次通过比较随机数与状态转移函数的概率分布来确定进入的状态转移函数,进而计算吸引点的位置、确定线条的位置和角度,推导出迭代后线条的角度关系,最后通过多次迭代生成不同角度和位置的线条组成一个完整的图形.相对于传统算法,该算法针对分形图形的生成、仿射变换矩阵参数的具体调控方式以及图形散点图的变化规则进行研究,通过对不同分形图形的生成及其形态调控的仿真实验验证了该算法可以对分形图形生成过程进行描述,进一步验证了该算法的优越性.

    欧几里德算法迭代函数系统马尔可夫链分形图形生成算法状态转移函数

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

    弱监督语义分割的对抗学习方法

    罗会兰陈虎
    3196-3200页
    查看更多>>摘要：大多数弱监督语义分割的解决方案都利用图像级监督信息产生的类激活特征图进行训练学习.类激活特征图只能发现目标最具判别力的部分,它与真实的像素级标签信息存在较大差距,所以训练效果并不理想.对来自原图像及其仿射变化图像的类激活特征图进行对抗学习来达到更好的训练效果.首先将图像及对其进行仿射变化得到的图像输入孪生网络,使用图像级分类标签得到各自的类激活特征图,然后将这两组类激活特征图输入辨别网络进行对抗学习,训练孪生网络使得原图像与其仿射变化图像的类激活特征图逼近,从而有效利用等变注意力机制,学习更多的有效信息并缩小类激活特征图和真实的像素级标签之间的差距,提高弱监督的性能.在PASACAL VOC 2012数据集上,在验证集上的平均交并比为63.7％,测试集上的平均交并比为65.7％,与当前其他先进弱监督语义分割的方法进行对比,验证集与测试集上的平均交并比提高了1.2％和1.3％.该对抗性学习方案能有效利用等变注意力机制,学习更多的有效信息并缩小类激活特征图和真实的像素级标签之间的差距,提高弱监督的性能且达到了良好的分割效果.

    弱监督语义分割生成对抗网络类激活特征图等变注意力机制

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