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基于图模型及骨架信息的人体分割算法

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2018年第8期51卷 837-843页

作者：岳焕景黄道祥宋晓林杨敬钰沈丽丽天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

针对复杂场景中分割人体不准确的问题,提出了一种在图论优化框架中联合RGB-D信息和骨架信息的人体分割算法.首先,采用边缘引导的滤波算法修复低质量的深度图,得到高质量的深度图;然后通过一种聚类算法对RGB-D数据进行聚类得到超像素;最... 详细信息

针对复杂场景中分割人体不准确的问题,提出了一种在图论优化框架中联合RGB-D信息和骨架信息的人体分割算法.首先,采用边缘引导的滤波算法修复低质量的深度图,得到高质量的深度图;然后通过一种聚类算法对RGB-D数据进行聚类得到超像素;最后在图模型中将超像素看作节点,并结合相应的人体骨架来提高区分人体和背景相似颜色区域的能力,设计能量函数各组成项,最小化能量函数得到全局最佳的融合结果.为验证算法的有效性,在实际场景数据集上与多种算法进行比较.实验结果表明,在主观视觉和客观指标上,本文提出的算法均得到了更为准确的人体分割结果.

关键词：人体分割 RGB-D 骨架图模型

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基于图模型的流域上下游水质污染冲突研究

水利学报 2013年第12期44卷 1389-1398页

作者：于晶赵敏孙冬营董佳瑞河海大学商学院江苏南京211100 江苏省水资源与可持续发展研究中心江苏南京210098

通过对决策者、策略、状态转移及不确定偏好信息的识别、分析和确定,建立了分析流域上下游水质污染冲突的图模型,并对模型下第三方干预冲突的成功性进行了分析和预测。从4种稳定性(Nash、GMR、SMR、SEQ)及其4种扩展形式(a,b,c,d)的定义... 详细信息

通过对决策者、策略、状态转移及不确定偏好信息的识别、分析和确定,建立了分析流域上下游水质污染冲突的图模型,并对模型下第三方干预冲突的成功性进行了分析和预测。从4种稳定性(Nash、GMR、SMR、SEQ)及其4种扩展形式(a,b,c,d)的定义出发,分别寻求简单偏好和不确定偏好下的均衡解,并对其进行对比分析。通过决策路径分析和现状分析直观地预测了整个冲突事态的演化路径,从而验证了模型的有效性,为决策者对整个冲突事态的掌控提供了决策依据。敏感性分析结果表明决策者的态度和偏好对冲突的解决至关重要。最后将图模型应用于太湖流域上下游水质污染冲突的实例研究中,其分析结果与实际冲突发展相吻合。

关键词：图模型不确定偏好冲突分析水质污染

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基于条件互信息的多维时间序列图模型

控制理论与应用 2008年第2期25卷 257-260,267页

作者：高伟田铮西北工业大学应用数学系陕西西安710072

在多维时间序列的图模型中引入信息论方法,提出了多维时间序列中各分量之间直接线性联系存在性的互信息检验.定义了线性条件互信息图,图中的结点表示多维时间序列的分量,结点间的边表示各分量之间存在的直接线性相依关系.提出了分量之... 详细信息

在多维时间序列的图模型中引入信息论方法,提出了多维时间序列中各分量之间直接线性联系存在性的互信息检验.定义了线性条件互信息图,图中的结点表示多维时间序列的分量,结点间的边表示各分量之间存在的直接线性相依关系.提出了分量之间条件线性联系存在性的信息论检验方法.图中边的存在性用基于线性条件互信息的统计量检验,统计量的显著性用置换检验决定.应用到实例中的结果表明本文的方法能迅速准确的捕捉各分量之间的直接线性联系.

关键词：多维时间序列图模型互信息线性条件互信息图

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基于领域知识的图模型词义消歧方法

自动化学报 2014年第12期40卷 2836-2850页

作者：鹿文鹏黄河燕吴昊北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 齐鲁工业大学理学院济南250353

对领域知识挖掘利用的充分与否,直接影响到面向特定领域的词义消歧(Word sense disambiguation,WSD)的性能.本文提出一种基于领域知识的图模型词义消歧方法,该方法充分挖掘领域知识,为目标领域收集文本领域关联词作为文本领域知识,为目... 详细信息

对领域知识挖掘利用的充分与否,直接影响到面向特定领域的词义消歧(Word sense disambiguation,WSD)的性能.本文提出一种基于领域知识的图模型词义消歧方法,该方法充分挖掘领域知识,为目标领域收集文本领域关联词作为文本领域知识,为目标歧义词的各个词义获取词义领域标注作为词义领域知识;利用文本领域关联词和句子上下文词构建消歧图,并根据词义领域知识对消歧图进行调整;使用改进的图评分方法对消歧图的各个词义结点的重要度进行评分,选择正确的词义.该方法能有效地将领域知识整合到图模型中,在Koeling数据集上,取得了同类研究的最佳消歧效果.本文亦对多种图模型评分方法做了改进,进行了详细的对比实验研究.

关键词：词义消歧领域知识图模型词义领域文本领域

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超声图像分割的曲线长度约束的图模型方法

计算机辅助设计与图形学学报 2014年第4期26卷 545-552页

作者：文乔农刘增力万遂人徐双西南科技大学信息工程学院特殊环境机器人技术四川省重点实验室绵阳621000 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 东南大学医学电子学实验室南京210096 东南大学计算机科学与工程学院南京210096

针对超声图像分辨率低、组织和器官间的对比度低,图像具有弱边界并且包含严重的斑点噪声,导致分割非常困难的问题,结合超声图像自身的特点,提出一种适合超声图像的交互式图割的分割方法.首先用各项异性的扩散方法去除斑点噪声;然后构造... 详细信息

针对超声图像分辨率低、组织和器官间的对比度低,图像具有弱边界并且包含严重的斑点噪声,导致分割非常困难的问题,结合超声图像自身的特点,提出一种适合超声图像的交互式图割的分割方法.首先用各项异性的扩散方法去除斑点噪声;然后构造能量泛函,在能量模型中增加曲线长度的约束,建立源点、汇点和图像的像素点之间的关联,定义泛函模型的数据项和规整化项;最后给出能量泛函能用图割最小化的证明,详细推导了能量泛函模型的求解,根据能量模型的特点构建相应的s-t图,并给出了图割方法步骤.实验结果表明,该方法能够精确、快速地分割出图像中的目标,解决了图割模型容易出现小区域和曲线不光滑的问题,分割效果优于传统的图模型.

关键词：图像分割图模型超声图像曲线长度能量泛函

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基于概率图模型的点集匹配方法研究

自动化学报 2015年第4期41卷 694-710页

作者：曲寒冰王加强李彬王松涛北京市科学技术研究院模式识别重点实验室北京100094 北京市新技术应用研究所北京100094 河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401

在概率图模型框架下提出了一种将回归分析和聚类分析相结合的贝叶斯点集匹配方法,其中,回归分析用来估计两个点集之间的映射函数,而聚类分析用来建立两个点集中点与点之间的对应关系.本文将点集匹配问题表示为一种多层的概率有向图,并... 详细信息

在概率图模型框架下提出了一种将回归分析和聚类分析相结合的贝叶斯点集匹配方法,其中,回归分析用来估计两个点集之间的映射函数,而聚类分析用来建立两个点集中点与点之间的对应关系.本文将点集匹配问题表示为一种多层的概率有向图,并提出了一种由粗到精的变分逼近算法来估计点集匹配的不确定性;此外,还利用高斯混合模型估计映射函数回归中的异方差噪声和场景点密度估计中离群点的分布;同时,引入转移变量建立起模型点集与场景点集之间的关系,并与离群点混合模型共同对场景点的分布进行估计.实验结果表明,该方法与其他点集匹配算法相比,在鲁棒性和匹配精度方面均达到了较好的效果.

关键词：点集匹配图模型变分逼近高斯混合模型鲁棒估计

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简单矢量数据多边形裁剪问题的图模型

测绘学报 2009年第4期38卷 369-374页

作者：谢忠魏东琦吴亮郭际元中国地质大学(武汉)信息工程学院湖北武汉430074 教育部地理信息系统软件及应用工程中心湖北武汉430074

无拓扑信息的矢量数据多边形裁剪问题是解决GIS叠置分析的基础。本文借鉴GIS中弧段结点模型的思想,建立描述两多边形集合间裁剪问题的图模型,以解决现有算法实现在处理大数据量裁剪时暴露的问题。模型运用图中定义的顶点和边分别表示结... 详细信息

无拓扑信息的矢量数据多边形裁剪问题是解决GIS叠置分析的基础。本文借鉴GIS中弧段结点模型的思想,建立描述两多边形集合间裁剪问题的图模型,以解决现有算法实现在处理大数据量裁剪时暴露的问题。模型运用图中定义的顶点和边分别表示结点和弧段,使集合间实体的关联性得以增强,结果区域边界的重组过程得到简化。针对海量数据的存取特性,设计并实现该模型的数据组织方式及其构建算法。最后以大数据量GIS叠置分析为例,将本文实现与Vatti算法实现加以比较,实验表明,本实现在进行大数据量的两多边形集合裁剪时效率较高,同时,程序具有合理调配其内存空间中栈和堆资源使用的能力,这使其健壮性强于后者。

关键词：多边形裁剪 GIS 叠置分析图模型计算几何

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基于图模型的无人集群同步自定位与相对定位

航空学报 2023年第S02期44卷 363-372页

作者：熊骏解相朋熊智庄园郑宇南京邮电大学物联网学院南京210042 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 南京航空航天大学自动化学院南京211106 中国兵器工业导航与控制技术研究所北京100089

协同定位是一种在导航基础设施受限环境下提高无人集群定位精度的技术,包含无人载体的自定位和相对定位2方面。其中,自定位用于获取自身绝对位姿,相对定位用于获取载体间的相对位姿。然而,现有协同定位方法通常解决其中一方面问题而忽... 详细信息

协同定位是一种在导航基础设施受限环境下提高无人集群定位精度的技术,包含无人载体的自定位和相对定位2方面。其中,自定位用于获取自身绝对位姿,相对定位用于获取载体间的相对位姿。然而,现有协同定位方法通常解决其中一方面问题而忽视另一方面,这不仅限制了协同定位的工程应用价值,也忽视了集群运动与个体运动间约束关系,从而降低协同估计性能。为解决该问题,本文提出了一种可同时进行自定位和相对定位的协同估计方法。以概率约束关系构建概率图模型,用于描述自定位状态、相对定位状态和集群量测间的概率关系;利用高斯信息形式在图模型中进行定位状态边缘概率求解,实现图模型高效计算。实验结果表明,本方法不仅能够实现自定位和相对定位的同步估计,且估计精度优于传统协同定位方法,自定位误差与相对定位误差分别降低59.2%和30.3%,为集群协同导航定位提供了一种新的融合框架。

关键词：无人集群协同定位图模型相对定位自定位

基于模糊多特征递归分组算法的隐树结构图模型学习

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电子与信息学报 2014年第6期36卷 1312-1320页

作者：李宏伟文成林徐晓滨杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 河南工业大学电气工程学院郑州450001

隐树结构图模型通过引入了隐藏节点来描述变量之间的潜在关系,因而可以更好地对变量之间的相关性进行建模。树模型学习过程中,从变量观测数据所提取的有用特征数量,决定了该模型对变量间深层关系的建模能力;而现有学习算法都是对观测数... 详细信息

隐树结构图模型通过引入了隐藏节点来描述变量之间的潜在关系,因而可以更好地对变量之间的相关性进行建模。树模型学习过程中,从变量观测数据所提取的有用特征数量,决定了该模型对变量间深层关系的建模能力;而现有学习算法都是对观测数据直接计算统计量来进行模型学习,未能按观测数据中的特征分类处理。针对现有算法对观测数据中信息利用不充分的不足,该文提出基于模糊多特征递归分组算法的隐树模型学习方法。首先,将变量的原始观测数据通过反映其特征的模糊隶属度函数转化成多个模糊特征,并构造多维模糊特征向量;其次,计算两两变量模糊特征向量之间的距离,并将其综合得到所有变量之间的模糊特征向量距离矩阵;最后,基于该距离矩阵,利用递归分组算法学习隐树模型。该文还将所提算法应用于股票收益数据和气温数据建模,验证了该文算法的实用性和有效性。

关键词：信息处理图模型隐树模型信息距离模糊多特征