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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。
正式出版
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    基于乘积格拉斯曼流形的人体骨架动作识别

    林枫
    213-219页
    查看更多>>摘要：3D人体骨架识别是近年来计算机视觉领域的研究热点.为了对具有非线性流形结构的高维股价序列数据进行准确而高效的分类,提出一种基于乘积格拉斯曼流形的人体骨架动作识别方法.利用乘积格拉斯曼流形描述序列数据的流形结构,构造出一种新的低维子空间表示,并借助流形上的非线性度量比较序列之间的差异.在此基础上,提出一种融合时序信息的核,从而实现对动作序列的高效分类.实验结果表明,该方法在多个骨架动作数据集上都能提高动作识别的准确率,验证了该方法的有效性,进而为更广泛的时间序列分类提供了新思路.

    动作识别乘积格拉斯曼流形子空间时序信息核

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    表面肌电信号的多流卷积网络融合手势识别方法

    谷学静沈攀刘海望郭俊...
    220-225页
    查看更多>>摘要：为了提高基于表面肌电信号的手势动作识别的准确率,提出一种多流卷积融合的深度学习方法,通过对手臂肌肉区域间所产生的肌电信号图像进行多流表征,将表征所产生的多个肌电信号的子图像分别输入到构建的多流卷积网络中,由多流卷积网络分支对这些不同的肌电子图像进行特征提取和建模;通过融合网络层进行特征融合,将融合后的特征输入Softmax层进行手势动作的分类,输出得到概率最大的动作类型的标签,从而达到提升手势识别准确率的效果.实验结果表明用多流卷积的方法处理肌电信号的手势识别准确率比传统机器学方法高出17百分点.

    手势识别肌电信号多流表征多流卷积深度学习

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    基于联合卷积与记忆神经网络的信号自动调制识别

    张姬侯进陈观业
    226-233页
    查看更多>>摘要：为了构建具有自我学习、自主决策能力的自动调制识别神经网络,将卷积神经网络与长短期记忆层结合设计一种并行双路神经网络来自动提取信号数据的调制信息,用于完成多种复杂无线电信号调制识别任务,其在24种信号的无线电信号数据集上识别率最高可达到97.54％.无线电信号IQ两路信号兼具时域信息和空间关系,还设计了增加IQ分离数据作为辅助通道的多通道联合卷积与长短期记忆神经网络.该方法在训练参数量相近的情况下加快了收敛速度,在调制识别准确度上也有相应提高.

    自动调制识别深度学习卷积神经网络长短期记忆网络多通道联合

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    基于改进目标检测算法的视频台标识别

    孙哲袁三男刘志超
    234-239,272页
    查看更多>>摘要：针对传统台标的检测与识别方法无法适应新型台标的动态特性、半透明特性、位置多样的特性、缩放特性而存在的特征提取困难且识别率及实用性低的问题,提出一种基于改进目标检测算法的台标识别方法.方法通过设计独特的多层语义特征融合的FPN神经网络提取台标特征,结合目标检测算法Faster RCNN对其进行检测和分类,并添加VAE提高识别精度.实验验证显示,在自建的数据集进行实验时,该方法在测试集上的准确率值达到96.65％,召回指数达到94.03％,优于其他方法.

    深度学习台标识别目标检测神经网络

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    基于暗通道的单图像融合去雾算法

    司振惠于萍王岩
    240-245,284页
    查看更多>>摘要：基于暗通道的图像去雾算法的缺点是去雾后的图像亮度降低并且局部区域颜色加深,对此,提出一种新的去雾算法.对有雾图像分别进行伽马校正和限制对比度自适应直方图均衡的预处理,前者可以强化图像暗区域的细节和亮度,后者可以增强图像对比度使图像细节不丢失;对伽马校正后的图像进行暗通道去雾;与限制对比度自适应直方图均衡后的图像相融合,得到增强图像.实验结果表明,新算法具有很好的鲁棒性.

    图像去雾暗通道伽马校正图像融合

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    保细节的水下欠曝光图像的复原和增强

    刘柯李旭健
    246-252,272页
    查看更多>>摘要：因水下环境复杂、光线差、颜色退化等问题,提出一种保护边缘细节并增强图像颜色的水下欠曝光图像的复原和增强方法.采用改进的小波阈值函数去噪,色彩恢复的多尺度视网膜增强(MSRCR)联合改进引导滤波器的方法去雾;运用自适应曝光图方法改善欠曝光图像的亮度;利用深度学习融合改进的自适应伽马校正技术解决颜色退化和边缘弱化的问题.实验表明,相比于其他的方法,该方法具有更好的视觉效果.

    边缘细节增强引导滤波水下欠曝光图像

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    基于单图谱分割的脊髓自动分割算法研究

    刘露露马钟贺占庄毛远宏...
    253-257,297页
    查看更多>>摘要：针对当前脊髓CT图像分割过程中存在的分割精度不高、自动化程度不足的问题,提出一种改进的图谱自动分割算法.该算法利用图谱分割中先验解剖知识的优势,结合模糊连接算法实现脊髓的自动分割.该算法基于待分割图像与图谱图像间的联合概率分布,计算归一化互信息,构建最佳图谱并进行图谱分割,基于图谱分割结果构建生长种子区域,利用脊髓目标与周围区域的模糊连接特性构造合适的模糊隶属度函数,以此完成对脊髓目标的自动分割.实验表明,该方法可以提高配准精度,具有较好的鲁棒性和自动化程度.

    脊髓CT图像图像自动分割单图谱分割图像配准模糊连接

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    评论情感分析增强的深度推荐模型

    田添星
    258-264页
    查看更多>>摘要：传统推荐模型缺乏对单篇评论文本的准确理解,影响了推荐的性能.因此,提出SERS(Sentiment A-nalysis Enhanced Recommender System).该模型通过情感分析任务建立对评论文本的理解,从而根据评论抽取准确的用户偏好与物品属性,辅助神经协同过滤网络预测用户对物品的评分.通过在真实数据集上的实验,证明了该方法比已有的相关方法拥有更好的推荐性能.

    推荐系统情感分析协同过滤深度学习自然语言处理

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    基于MCMC方法的区间控制伪装缺失值检测算法

    史金余孙禹明谢兄刘卫江...
    265-272页
    查看更多>>摘要：为减少伪装缺失值对数据分析的严重影响,提出基于MCMC方法的区间控制伪装缺失值检测算法.将MCMC方法和基于统计学的离群点检测算法结合在一起进行检测,选取合适的MCMC方法对参数进行取样,根据采样得到的参数,选取合适的基于统计学的离群点检测算法确定控制区间,在控制区间内对数据进行遍历,判断是否为高频率伪装缺失值.实验表明,该算法在公开数据集上的查全率、查准率、F1-Measure取得了较好的改善.

    伪装缺失值MCMC方法控制区间

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    基于双局部近邻标准化与主多项式分析的故障检测方法

    李元张轶男
    273-279,319页
    查看更多>>摘要：针对实际工业过程中包含的多模态和非线性特征,主多项式分析(PPA)方法的单模态分布假设限制了其在多模态工业过程中的应用.因此,提出一种基于双局部近邻标准化(DLNS)和PPA结合的故障检测算法.该算法对每个检测样本寻找其对应的双层局部信息集,利用双层局部信息对样本进行标准化处理,在处理后的样本集上对数据使用PPA模型进行建模,计算T2和SPE统计量并确定控制限.DLNS可以将各模态的数据中心平移到同一点并调整各模态数据的离散程度,降低多模态结构对PPA性能的影响.使用多模态非线性数值例子和TE过程对该方法进行仿真测试,并与主元分析法(PCA)、主多项式分析法(PPA)进行对比分析,结果表明DLNS-PPA方法的有效性及优势.

    故障检测过程监控非线性过程多模态过程主多项式分析

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