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计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心
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四川省电子计算机应用研究中心

刘营

月刊

1001-3695

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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

    认知任务驱动的fMRI脑功能网络构建方法

    张笑非马莲芳刘若豪杨阳...
    1555-1558页
    查看更多>>摘要：针对脑功能网络的构建受到特定大脑图谱对兴趣点描述准确度及覆盖度的限制,提出了基于认知任务信息和神经影像数据的脑功能网络构建方法.首先计算fMRI体素对于认知任务的敏感度,然后在此基础上选取兼顾分布均衡和去中心化的大脑兴趣点,从而构建任务驱动的脑功能网络.实验通过在人脸情绪识别认知任务相关的梭状回构造任务驱动的脑功能网络,其度中心性、聚类系数、全局效率、局部效率这四个复杂网络指标均优于典型大脑图谱梭状回中兴趣点构成的网络.结果 表明,计算得到的大脑兴趣点具有更强的整合性,更适合用于表征特定认知任务下的脑功能网络.

    大脑图谱功能核磁共振成像脑功能网络兴趣点选取

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    基于深度学习的人脸妆容迁移算法

    王伟光钱祥利
    1559-1562页
    查看更多>>摘要：人脸妆容迁移是指将参考妆容迁移到素颜人脸上,在保持面部特征不变的同时尽可能展现参考妆容的风格的一种任务.为了进一步实现人脸妆容自动迁移技术,避免现有妆容迁移方法没有充分考虑人与人之间的五官差异而导致提取的人脸信息不足等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的人脸妆容迁移算法.该算法首先自动定位素颜人脸和参考妆容的五官,提取重要部位的特征信息.然后通过妆容传递网络和损失函数,经过深度卷积神经网络自主训练,最终实现了参考妆容向素颜人脸的自动迁移.仿真实验结果表明,与目前的主流算法进行对比,该算法耗时更短、运算性能更具优势,同时在不改变原图五官细节的基础上,妆容迁移效果更为自然.

    妆容迁移图像风格迁移深度学习卷积神经网络

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    基于生成对抗网络的MR图像合成研究

    陈佳骆爽何儒汉胡新荣...
    1563-1566,1571页
    查看更多>>摘要：目前,深度学习已广泛用于MR医学图像分析,然而获取大量的MR训练数据集是一项巨大的挑战.针对传统基于物理方法的数据集扩充方法(如旋转、缩放、仿射变换等)均存在较大的局限性,提出一种新的图像合成器.首先对MR图像数据集进行统一的尺寸处理,然后将每张图像分为大小相等的非重叠块,再利用自动编码器提取图像块的编码,并将图像块编码和随机噪声作为生成器的输入,最后将生成的图像块拼接成完整的MR图像.采用该方法对脑部MR图像进行实验,并对生成图像进行定性定量分析.实验结果表明,所提方法能生成高质量的MR图像且优于其他主流方法.

    生成模型生成对抗网络核磁共振成像自动编码器深度学习

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    基于强化底层特征的无人机航拍图像小目标检测算法

    吕晓君向伟刘云鹏
    1567-1571页
    查看更多>>摘要：针对无人机航拍图像小目标检测整体精度低、漏检误检的问题,提出了一种新的基于强化底层特征的多尺度小目标检测方法.该方法以Faster R-CNN-ResNet-50-FPN为基础模型,首先,设计提出了新的DetNet-59特征提取网络;其次,设计了扁平的Flat-FPN特征融合网络来提高强化底层特征;最后通过引入soft-NMS解决小目标重叠问题.所提出的算法在VOC2007和VisDrone2019数据集上进行仿真实验测试,在时间消耗提升不大于2％的情况下,mAP较基础模型提高了约11％,并且检测精度也优于现阶段的常用算法.实验结果表明,该算法在保证实时性的同时可以有效提高小目标检测精度.

    无人机底层特征深度学习小目标检测

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    轻量化卷积神经网络在SAR图像语义分割中的应用

    水文泽孙盛余旭邓少平...
    1572-1575,1580页
    查看更多>>摘要：针对合成孔径雷达图像的语义分割问题,构建了一个全新的TerraSAR-X语义分割数据集GDUT-Nansha.然后,为解决传统深度学习方法模型体积大,难以在样本数量偏少的合成孔径雷达图像数据集上应用的问题,对轻量化卷积神经网络ENet模型进行了分析和改造.提出了一种改进的轻量化卷积神经网络模型(revisedweighted loss eNet,RWL-ENet);针对合成孔径雷达图像数据集样本不平衡问题,使用了带有权重的损失函数.通过和其他经典卷积神经网络语义分割模型的对比实验,验证了新数据集的可靠性;同时,在参数量和模型体积远远小于其他网络模型的前提下,RWL-ENet模型在像素精度、平均像素精度、平均交并比三个定量指标上分别达到了0.884、0.804和0.645.

    合成孔径雷达图像深度学习语义分割轻量化卷积神经网络

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    基于改进深度残差网络的矿井图像分类

    程德强王雨晨寇旗旗付新竹...
    1576-1580页
    查看更多>>摘要：精确煤矸分类及识别能力是煤矿智能煤矸分选机器人要解决的关键问题.在通过深度学习图像分类方法的检测煤矸石中,为克服当前残差网络计算量大、复杂度高以及信息丢失的问题,提出了基于改进深度残差网络的图像分类方法.并提出了一种新的损失函数soft-center loss,克服由于softmax分类器对特征的区分判别能力差以及易造成模型过度自信的问题.同时在图像预处理阶段利用CBDNet去噪网络,提高了井下图像的质量,进一步提升了煤矸分类的准确率.实验结果表明,基于改进深度残差网络分类模型相比于其他分类网络模型在井下图像分类准确率提高了4.12％,在公开数据集CIFAR-10准确率提高了1.5％.

    图像分类去噪网络残差网络损失函数

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    基于图卷积神经网络的织物分类研究

    彭涛彭迪刘军平胡新荣...
    1581-1585,1594页
    查看更多>>摘要：织物的分类研究在织物生产、服装设计等领域有着广泛应用.提出织物力模型,结合多帧时序信息和图卷积神经网络,给出一种用图来描述织物运动的新方法,通过分析和提取织物视频中的运动特征,实现织物的分类.该方法使用30种不同织物在风力吹动下的视频作为实验数据集,将视频每一帧作为一个图节点,然后根据视频时序性连接同类织物节点的边.此外结合织物力模型对原视频图像作预处理以提取力流特征作为视觉单词存储,再依据视觉单词探索同类与不同类织物间的潜在联系,由此将欧氏织物视频数据转换为非欧氏织物图数据,最后使用图卷积神经网络进行分类处理.该方法避免了传统织物分类过程中织物纹理、颜色、外部光照等因素的影响,突破了传统分类方法只能对少数织物进行分类的限制,有较好的分类效果.

    织物织物力模型视觉单词多帧时序图卷积神经网络

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    无人机航拍图像拼接重影消除技术研究

    胡育诚芮挺杨成松王东...
    1586-1589页
    查看更多>>摘要：为了解决拼接图像中的模糊、畸形,运动物体图像拼接后会出现重影错位等问题,首先在图像配准阶段通过感知哈希值相似度量准则选取变换效果最佳的权重ωi,j来计算局部投影变换矩阵;然后利用帧间差分法和区域生长算法对差异图像中的运动物体进行分割,对差异性区域进行单采样,其他区域采用线性加权融合;最后,构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集并进行实验.实验结果证明,该方法运行耗时增加量较小,不仅有效抑制了重叠区域出现的拼接模糊、严重畸形现象,还能消除包含运动物体图像出现的重影错位,显著提高无人机航拍图像的拼接质量.

    航拍图像图像拼接重影消除单应性矩阵运动物体分割

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    基于分组卷积和特征图级联的轻量级目标检测

    杨贤志黄国方周宁宁
    1590-1594页
    查看更多>>摘要：针对Pelee轻量级目标检测网络中参数量和计算量较多、检测精度较差等缺陷,提出了基于分组卷积和特征图级联的轻量级目标检测网络GCPelee.首先,利用分组卷积替换检测模块中的标准卷积形式以减少模型参数量和计算量;其次,在检测模块上应用特征图级联,将感受野较大的特征图包含的信息传递至感受野较小的特征图,提升后者的感受野大小.实验结果表明,优化后的GCPelee模型参数量和计算量均得到减少,检测精度得到了提升.

    目标检测轻量级分组卷积特征图级联GCPelee

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    基于概率图与视觉显著性的海面目标检测方法

    马莹惠斌金天明常铮...
    1595-1600页
    查看更多>>摘要：针对基于视觉的传统海面目标检测算法在水面无人艇的自动避碰应用中存在检测精确率、召回率低以及对复杂场景的适应性不足的问题,提出一种基于概率图与视觉显著性的海面目标检测算法.首先利用概率图模型分割出原始图像中的海界限区域与海面孤立目标;然后针对海界限区域子图像特点,设计了一种基于方向抑制的梯度特征,并结合背景先验改进频率调谐显著图,利用特征融合的方法提取海界限区域的潜在目标.实验结果表明,该算法能够有效抑制云、飞鸟、海天线和海杂波的背景干扰.与传统方法相比,提出的方法具有更高的精确率与召回率,且满足无人艇自动避碰实时性的要求.

    海面目标检测概率图模型视觉显著性水面无人艇

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