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期刊信息/Journal information
计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
计算机应用与软件

上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

朱三元

月刊

1000-386X

cas@sict.stc.sh.cn

021-62520070-505/112，62524515

200040

上海市愚园路546号

计算机应用与软件/Journal Computer Applications and SoftwareCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊面向从事计算机应用软件技术开发的科研人员、高等院校师生、科技管理专业人员等。主要报道计算机在各个领域中的应用技术成果。内容翔实，富有创新性、科学性、实用性，是一本颇具参考价值的刊物。
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    基于虚拟现实直播的多人网络教学系统

    王思杰姜忠鼎
    132-140页
    查看更多>>摘要：目前现有虚拟现实直播系统难以满足课堂教学的需求.设计并实现一套基于虚拟现实直播的多人网络教学系统.通过对虚拟现实直播在媒体资源以及多人交互方面进行增强,使得系统满足课堂教学的基本需求,利用虚拟现实特性打造沉浸式体验.系统支持图片、视频、网页和三维模型资源,在虚拟现实直播教学过程中动态地加载与交互,提升了教学环节的完备性;设计一套应用于虚拟现实直播教学的多人互动方法,以满足虚拟现实教学过程中协同观看和教学反馈的需求.实验结果表明,该系统能够较好地实现直播教学过程中媒体资源使用、多人协同观看和学生视线反馈.

    虚拟现实网络教学多人协同

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    多媒体英语听力自动评价系统设计

    王青云
    141-146页
    查看更多>>摘要：针对现行英语听力评价系统设计复杂且不能实时评分的问题,提出一种多媒体英语听力自动评价系统.分析听觉生理模型和强度-响度感知特性,对采集的听力音频信号进行加窗分帧和FFT变换,获得信号频谱,采用三角滤波器在频域内对音频信号能量谱进行滤波处理,提取出音频信号MFCC特征参数,并结合MFCC特征参数获得MBSD值,形成与MOS高度一致的音频质量评价值,将其输入到回归模型进行训练,实现多媒体英语听力自动评价系统设计.实验结果表明,与其他评价系统相比,所设计系统的平均评价时间明显减少,评价准确性更高.

    自动评价系统多媒体英语听力信息技术音频信号

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    基于SRM-SE-DenseNet的超广角眼底图像病理性近视识别研究

    王天宇石征锦黄钲宋国立...
    147-154,174页
    查看更多>>摘要：目前,对病理性近视的诊断大多采用人工诊断的方法,不仅需要资深的眼科医生,而且耗时耗力,为了提高诊断效率和精度,预防因漏诊、误诊、诊疗延误所造成的不可逆性视力障碍,提出一种基于深度学习技术的病理性近视自动诊断方法,在一定程度上可以辅助医生进行相应的诊疗.该方法通过图像分割对数据进行预处理,得到噪声干扰小、目标区域突出的局部眼底图像,使用数据增强方法对数据进行扩充,使用SRM-SE-DenseNet模型进行图像识别进而得出诊断结果.实验结果表明SRM-SE-DenseNet模型具有最高的识别准确率80.03％,灵敏度和特异性分别为69.54％、88.55％,证明了该方法在超广角眼底图像上对病理性近视进行自动诊断的可行性以及适用性.

    超广角眼底图像病理性近视深度学习Gamma校正SRM模块SE模块

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    基于改进的Mask R-CNN的手势分割与识别方法

    张继凯张然赵君吕晓琪...
    155-161页
    查看更多>>摘要：针对传统手势识别算法中识别率较低、鲁棒性差、分割准确性不佳等问题,提出一种基于改进的MaskR-CNN的手势分割与识别算法.通过引入基于多尺度特征融合的特征金字塔网络和优化的候选窗口分类器,避免训练过程中的过拟合,能够有效提高识别准确率;通过引入基于评分策略的像素级分割掩码,实现分割精度的进一步提升.实验结果表明,基于Mask R-CNN的改进算法能够有效避免训练过程中产生的过拟合问题,与传统算法相比,该算法具有更高的手势识别率、更佳的分割精度和鲁棒性.

    手势识别实例分割MaskR-CNN目标检测

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    基于深度学习多模型融合的医疗命名实体识别

    梁文桐朱艳辉詹飞冀相冰...
    162-168,229页
    查看更多>>摘要：针对医疗命名实体识别中单一模型获取文本语义特征不足的问题,提出基于深度学习多模型融合的医疗命名实体识别方法.提出一种基于变异系数的加权投票算法,构建基于BERT(Bidirectional Encoder Repre-sentations from Transformers)-MNER、IDCNN(Iterated Dilated Convolution Neural Networks)-MNER、GAT(Graph Attention Networks)-MNER的融合模型,然后提出一种基于历史信息的实体纠错算法优化融合结果.以2019年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2019)中文电子病历医疗实体识别语料作为实验数据,实验结果表明,该方法获得了较好的识别效果,精确率、召回率和F1值分别达到89.56％、82.77％和86.03％.

    命名实体识别深度学习融合模型语义特征电子病历

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    基于深度学习的两阶段细粒度车辆检索算法

    江昆鹏闫洪涛张庆辉杨红卫...
    169-174页
    查看更多>>摘要：针对不同型号车辆外观差异较小,车辆检索困难的问题,构建一种两阶段细粒度车辆检索算法.该算法选择包含有效信息的特征,第一阶段通过广义平均池化(Generalized Mean Pooling)产生全局特征描述子,最后通过欧氏距离法得到初次检索结果.第二阶段通过Faster R-CNN预测目标区域的类别得分和位置坐标,在初次检索结果中找到与该查询类别相同的目标区域,并结合扩展查询(Query Expansion)对目标区域特征再次进行欧氏距离计算,检索出最终相似的图像.实验结果证明,该方法在细粒度车型数据集上取得了较好的效果.

    车辆检索广义平均池化欧氏距离FasterR-CNN扩展查询

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    基于帧级骨架拓展类特征的人体动作实时检测技术

    黄耀雷景生
    175-183,211页
    查看更多>>摘要：为解决在多场景快速且准确检测出人体动作这一难题,提出一种新颖的基于帧级骨架拓展类特征的人体动作识别模型用于人体动作实时检测,先从连续帧中提取出时序骨架信息,再将躯干角度、骨骼关节点位置、关节点运动速度特征融入到一个混合特征中,并用该特征表示人体动作,通过互信息法与随机森林分类器验证了混合特征的有效性.在UTKinect Dataset数据库上进行了实验,准确率达到了97.43％,每秒平均传输帧数达到了21.9.

    机器视觉骨骼关节点动作识别实时性

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    基于空洞卷积混联模块的图像超分辨率重建

    宦海李鹏程朱蓉蓉陈逸飞...
    184-190页
    查看更多>>摘要：把空洞卷积方法运用到超分辨率重建模型中,目的在于不提高滤波器参数的状况下,使感受野大大提高.不同扩张系数的空洞卷积串并联与残差连接组合成一个空洞卷积混联模块(Dilation Convolution Mixed Mod-ule,DCM模块),对比找出DCM模块在三层卷积层的合适位置加入,使模型深层的感受野提高,利用亚像素卷积层来完成图像上采样重建出高质量图片,以此构建一个拥有更好重建效果的新型网络模型.实验结果表明:在公共数据集Set5、Set14、BSD100测试,构建的新型网络模型可提高重建图像的质量和视觉效果.

    空洞卷积超分辨率重建空洞卷积混联亚像素卷积

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    基于动态分组和权重学习教与学算法的Otsu图像阈值分割

    姚金宝张义民张凯
    191-197,237页
    查看更多>>摘要：在实际应用中最大类间方差法(Otsu)的计算量大,算法运行所需时间长.对此在动态分组教与学算法(DGSTLBO)的基础上加入权重学习和极差比较,提出基于动态分组和权重学习的教与学算法(GDSWLTLBO),将DGSWLTLBO与Otsu算法结合提高了图像分割的质量.实验结果表明,该算法有效地降低了运行时间,避免在教学过程陷入局部最优,提高了探索能力与寻优能力,保证了算法的全局收敛性.算法在图像分割的结果优于动态分组的教与学算法、教与学算法、粒子群算法、灰狼算法,在相同误差条件下,时间平均缩短了70％.

    动态分组的教与学算法权重学习最大类间方差法

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    基于Beamlet变换的数字地质露头裂缝线性特征提取

    付含聪邓帆曾齐红邵燕林...
    198-202,291页
    查看更多>>摘要：裂缝识别与表征是裂缝性油气藏研究的重要内容,为了实现对数字地质露头裂缝线性特征的自动提取及精确描述,设计一种基于多尺度Beamlet变换的数字地质露头裂缝提取方法.利用多尺度自适应增强算法对灰度图像进行增强处理以减弱背景噪声和光照不均的干扰,利用大津阈值法分割裂缝和背景得到裂缝二值图像;对二值图像进行Beamlet变换得到裂缝线性特征;对离散裂缝线段进行连接.实验结果表明,与Canny边缘检测算法和Hough变换算法相比,该方法具有更好的抗噪能力,提取的裂缝线性特征更准确、完整.通过采用自适应增强处理和离散线段连接算法减少了光照不均和线段不连通等问题,充分发挥了Beamlet算法在线性特征提取方面的优势.

    Beamlet变换自适应增强裂缝提取数字地质露头

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