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基于自监督信息熵学习的深度多模态聚类

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：王前前章子豪姜洪旭冯伟高全学焦李成西安电子科技大学通信工程学院西安交通大学计算机科学与技术学院

为了保持多个模态间聚类空间的一致性，消除各个模态内的无关信息，提出一种基于自监督信息熵学习的深度多模态聚类算法. 首先采用多模态卷积自编码器结合重建任务以获取低维的潜层特征; 然后使用深度嵌入技术为多个模态学习一个理想... 详细信息

为了保持多个模态间聚类空间的一致性，消除各个模态内的无关信息，提出一种基于自监督信息熵学习的深度多模态聚类算法. 首先采用多模态卷积自编码器结合重建任务以获取低维的潜层特征; 然后使用深度嵌入技术为多个模态学习一个理想的公共聚类空间，将其作为标签以自监督的方式来约束各模态的聚类子空间不断接近理想，保证每个模态的潜层特征具有相似的分布; 最后结合信息熵的理论，约束标签与各模态潜层特征间的互信息，保证模态间的相关性，同时降低模态内数据的冗余性. 此外，在Fashion-MNIST， COIL-20， FRGC， YTF， RGB-D以及Noisy-MNIST基准数据集上展开实验. 实验结果表明，所提算法在ACC和NMI聚类指标上均优于其他对比算法，尤其在Fashion-MNIST数据集上， ACC相较于先进的StSNE算法提高了2.2个百分点. 消融实验和参数分析证明了所提算法的合理性和鲁棒性.

关键词：多模态聚类信息熵自监督学习自表达学习

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浅谈农村水利工程中存在的问题及改进方向

中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2022年第11期 247-249页

作者：高全学内蒙古自治区赤峰市敖汉旗长胜镇人民政府水管站内蒙古呼和浩特024311

当前我国经济社会高速发展,对农村水利工程逐渐重视,尤其是关于农村水利工程的管理。随着经济的迅速发展,水利工程越来越多,水质对人们的生活产生了很大影响。为了最大限度地提高水利工程的总体效益,有必要改进质量和安全控制制度,提高... 详细信息

当前我国经济社会高速发展,对农村水利工程逐渐重视,尤其是关于农村水利工程的管理。随着经济的迅速发展,水利工程越来越多,水质对人们的生活产生了很大影响。为了最大限度地提高水利工程的总体效益,有必要改进质量和安全控制制度,提高控制水平,加强施工管理。本文分析了水利工程施工质量安全管理的重要性和问题,提出了有效的解决办法。

关键词：农村水利工程施工管理安全性质量管理

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基于图像欧氏距离的二维局部多样性保持投影

自动化学报 2013年第7期39卷 1062-1070页

作者：高全学高菲菲郝秀娟程洁西安电子科技大学ISN国家重点实验室西安710071

主成分分析可以较好地保持数据的全局多样性几何属性,在模式识别、机器学习、图像识别等领域有着很重要的作用.缺点是他不能较好地保持局部数据的多样性几何属性,且忽略了图像像素之间的相互关系,导致算法性能不够好,且对模式形变比较敏... 详细信息

主成分分析可以较好地保持数据的全局多样性几何属性,在模式识别、机器学习、图像识别等领域有着很重要的作用.缺点是他不能较好地保持局部数据的多样性几何属性,且忽略了图像像素之间的相互关系,导致算法性能不够好,且对模式形变比较敏感.对此问题,提出了一种基于图像欧氏距离的二维局部多样性保持投影.该方法利用邻接图描述局部数据之间的变化关系,然后利用图像欧氏距离度量数据间的多样性几何属性,有效地将图像像素之间的相互关系嵌入到目标函数中.和主成分分析相比,所提方法较好地保持了局部数据的多样性几何属性,而且明确考虑了图像像素之间的相互关系,对模式形变具有好的鲁棒性.在Yale,AR及PIE三个人脸库上的实验结果证明了所提算法的有效性.

关键词：二维主成分分析多样性流形学习特征提取人脸识别

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二维多样性保持投影及人脸识别

西安电子科技大学学报 2012年第6期39卷 34-41页

作者：侯俊郝秀娟谢德燕高全学西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 西北工业大学自动化学院陕西西安710069

流形学习有效地保持了数据的局部几何结构,已成为模式识别、机器学习等领域的研究热点.但是它忽略甚至破坏了对模式分析很重要的局部多样性信息,导致局部几何结构描述不够稳定,且性能不是很好.针对此问题,提出了基于图论的多样性保持投... 详细信息

流形学习有效地保持了数据的局部几何结构,已成为模式识别、机器学习等领域的研究热点.但是它忽略甚至破坏了对模式分析很重要的局部多样性信息,导致局部几何结构描述不够稳定,且性能不是很好.针对此问题,提出了基于图论的多样性保持投影.该方法利用邻接图刻画局部数据之间的变化关系,并给出度量数据多样性大小的差异离散度,然后通过最大化差异离散度提取投影方向.此外,该方法直接从图像矩阵估计差异离散度矩阵,有效地避免了小样本问题.在Yale,UMIST和AR数据库上的实验结果证实了该算法的有效性.

关键词：差异邻接图流形学习特征提取人脸识别

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结合图像信息的快速点云拼接算法

测绘学报 2016年第1期45卷 96-102页

作者：王瑞岩姜光高全学西安电子科技大学通信工程学院综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

现有三维激光扫描设备通常配有一个同轴相机,它可以对扫描场景进行拍摄。针对带有同轴相机的激光扫描设备,本文提出了一种结合图像信息的快速点云拼接算法。与传统拼接算法同时计算点云间的旋转和平移变换不同,本文对这两种变换分别进... 详细信息

现有三维激光扫描设备通常配有一个同轴相机,它可以对扫描场景进行拍摄。针对带有同轴相机的激光扫描设备,本文提出了一种结合图像信息的快速点云拼接算法。与传统拼接算法同时计算点云间的旋转和平移变换不同,本文对这两种变换分别进行求解。其中,不同扫描点云间的旋转变换是利用视觉几何知识由同轴相机在不同扫描站点下拍摄的图像直接获得,而平移变换是由本文提出的改进ICP算法得到。在改进的ICP算法中,只有平移变换的3个未知量被迭代计算,其输入是去除旋转变换后的点云。试验结果表明利用图像获得的点云旋转变换具有很高的准确性;并且由于本文算法中迭代过程只针对平移变换的3个变量进行计算,因此与需要迭代计算6个变量的传统ICP算法相比,本文算法计算复杂度大幅降低,同时更易收敛于全局最优值且收敛速度有所提高。

关键词：点云拼接图像信息视觉几何 ICP算法

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融合小波变换和张量PCA的人脸识别算法

西安电子科技大学学报 2009年第4期36卷 602-607页

作者：温浩卢朝阳高全学西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

张量主成分分析(PCA)方法用于人脸识别能获得比PCA方法更高的识别率.小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用.综合利用这两个算法的优点,提出了一种新的人脸识别算法,对人脸图像先采用小波变换做预处理得到4个子带图像... 详细信息

张量主成分分析(PCA)方法用于人脸识别能获得比PCA方法更高的识别率.小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用.综合利用这两个算法的优点,提出了一种新的人脸识别算法,对人脸图像先采用小波变换做预处理得到4个子带图像,然后对每个子带图像用张量PCA进行特征提取,实现人脸图像的高效识别.仿真结果表明,新算法的识别率比张量PCA方法提高了6%,识别时间为张量PCA方法的35.74%.

关键词：人脸识别张量主成分分析小波变换特征提取

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融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法

自动化学报 2010年第8期36卷 1107-1114页

作者：高全学谢德燕徐辉李远征高西全西安电子科技大学通信工程学院西安710071

针对监督局部保持投影(Supervised locality preserving projection,SLPP)存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,造成算法性能不够好,提出了一种新的基于流形学习的监督特征提取方法(Supervised local structureand dive... 详细信息

针对监督局部保持投影(Supervised locality preserving projection,SLPP)存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,造成算法性能不够好,提出了一种新的基于流形学习的监督特征提取方法(Supervised local structureand diversity projection,S-LSDP).S-LSDP从信息统计量角度引入差异信息,并给出度量差异信息大小的准则(差异离散度)及明确的物理含义;然后通过最小化局部离散度和最大化差异离散度准则提取投影方向.投影后的特征既能有效地保持图像之间的局部结构属性,又能较好地保持图像之间的差异信息,而且避免了过学习问题.在UMIST,Yale,PIE和AR数据库上的实验结果表明了该算法的有效性.

关键词：特征提取流形学习局部离散度差异离散度人脸识别

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焊接工装夹具三维参数化计算机辅助设计

焊接工装夹具三维参数化计算机辅助设计

作者：高全学甘肃工业大学

学位级别：硕士

焊接工装夹具是焊接生产中不可缺少的设备之一，它随工件结构和施焊工艺而异。对保证焊接质量，提高生产效率、减轻工人劳动强度起着重要的作用。过去，焊接工装夹具都是采用传统的手工方法进行设计，效率低，周期长，随着敏捷制造， ... 详细信息

焊接工装夹具是焊接生产中不可缺少的设备之一，它随工件结构和施焊工艺而异。对保证焊接质量，提高生产效率、减轻工人劳动强度起着重要的作用。过去，焊接工装夹具都是采用传统的手工方法进行设计，效率低，周期长，随着敏捷制造， JIT制造（Just-in-time manufacture）以及柔性生产和计算机集成制造系统（CIMS）的实施和采用，这种传统设计方法已不能满足先进焊接生产技术发展的要求，为此，我们着眼未来，开展了焊接工装夹具计算机辅助设计（WFCAD）的研究，并以手动杠杆——铰链焊接工装夹具为例，对WFCAD系统的建立进行了探讨。本文是在前三届研究生工作基础上的进一步研究，首先分析和比较了AutoCAD 二次开发技术ADS和ARX的优缺点，然后根据CAD软件工程的发展趋势，以及可视化编程工具Visual C++的发展和成熟，选用了面向对象的CAD二次开发技术 ——ARX编程技术来实现WFCAD系统;接着对原有的ADS应用程序进行了移植;最后以手动杠杆——铰链焊接工装夹具为例，主要讨论了第一、二、三类夹具三维参数化CAD设计和第一、二、三、四类夹具尺寸参数化设计的全过程。新建立的WFCAD系统是以AutoCAD 2000、Visual C++6.0及ObjectARXSDK 3.0软件包为支撑软件，利用ARX编程技术来实现的，此系统能完成一、二、三、四类手动杠杆——铰链夹具的基本尺寸和结构尺寸的设计和计算、三维造型图和装配图的生成以及三维动态模拟，保证了夹具一次性设计成功，同时采用体素法建立了夹具三维参数化图库，进一步提高了设计效率。

关键词：焊接工装夹具三维参数化动态模拟 ObjectARX Visual C++ MFC CAD

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块独立成分分析的人脸识别

计算机应用 2007年第9期27卷 2091-2094页

作者：张磊高全学香港理工大学电子计算学系

针对利用ICA提取人脸特征时需要将人脸图像转换成向量,导致空间维数很高以及不能准确地估计特征等问题,提出了一种新的独立子空间人脸识别算法——块独立成分分析(B-ICA)。和经典的ICA相比,B-ICA算法把人脸图像划分成一些互不重叠的子块... 详细信息

针对利用ICA提取人脸特征时需要将人脸图像转换成向量,导致空间维数很高以及不能准确地估计特征等问题,提出了一种新的独立子空间人脸识别算法——块独立成分分析(B-ICA)。和经典的ICA相比,B-ICA算法把人脸图像划分成一些互不重叠的子块,然后把每个子块转换成向量,看成是低维空间中的训练点(训练向量)。因此在B-ICA算法中,样本的维数比ICA算法中样本的维数低,降低了维数灾难(即样本的训练个数远小于样本的维数)造成的错误识别率。在Yale和AR数据库上进行了大量仿真实验,实验结果表明B-ICA算法的识别率比ICA和其他一些子空间算法的识别率高。

关键词：独立成分分析特征提取人脸识别