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面向混合数据的对称邻域和微簇合并密度峰值聚类算法

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智能系统学报 2024年

作者：陈威吕莉肖人彬谭德坤潘正祥南昌工程学院信息工程学院南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室华中科技大学人工智能与自动化学院山东科技大学计算机科学与工程学院

混合数据是指包含密度分布不均和流形特征的数据集。密度峰值聚类算法局部密度定义方式易忽略密度分布不均数据集类簇间样本的疏密差异，导致误选聚类中心；分配策略依据欧氏距离进行样本分配，不适用于流形数据集同一类簇样本相距较远... 详细信息

混合数据是指包含密度分布不均和流形特征的数据集。密度峰值聚类算法局部密度定义方式易忽略密度分布不均数据集类簇间样本的疏密差异，导致误选聚类中心；分配策略依据欧氏距离进行样本分配，不适用于流形数据集同一类簇样本相距较远的情况，致使样本被错误分配。针对这些问题，本文提出一种面向混合数据的对称邻域和微簇合并密度峰值聚类(density peak clustering algorithm based on symmetric neighborhood and micro-cluster merging for mixed datasets， DPC-SNMM)算法。该算法引入对称邻域概念，采用对数倒数累加方法重新定义局部密度，有效提升了聚类中心的识别度；同时，提出了一种基于密度差的微簇个数选取方法，使微簇个数的选取处于合理范围；此外，设计了一种微簇间相似性度量方法进行微簇合并，避免了分配时产生的连带错误。实验表明，相较于SDPC、DPC-CE、IDPC-FA、DPC-DBFN和DPC算法，本文算法在混合数据集、UCI数据集和图像数据集上均取得较好的聚类效果。

关键词：密度峰值聚类密度分布不均流形数据 K近邻逆近邻对称邻域微簇间相似性微簇合并

面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法

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智能系统学报 2024年第1期19卷 165-175页

作者：吕莉陈威肖人彬韩龙哲谭德坤南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室江西南昌330099 华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074

针对密度分布不均数据,密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异,导致误选类簇中心;分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域,导致聚类效果不佳的问题,本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首... 详细信息

针对密度分布不均数据,密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异,导致误选类簇中心;分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域,导致聚类效果不佳的问题,本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首先在局部密度公式中引入基于sigmoid函数的权重系数,增加稀疏区域样本的权重,结合逆近邻思想,重新定义了样本的局部密度,有效提升类簇中心的识别率;其次,引入改进的样本相似度策略,利用样本间的逆近邻及共享逆近邻信息,使得同一类簇样本间具有较高的相似度,可有效改善稀疏区域样本分配错误的问题。在密度分布不均、复杂形态和UCI数据集上的对比实验表明,本文算法的聚类效果优于IDPC-FA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC和DPCSA算法。

关键词：密度峰值聚类密度分布不均逆近邻共享逆近邻样本相似度局部密度分配策略数据挖掘

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融合ViT与对比学习的面部表情识别

中国图象图形学报 2024年第1期29卷 123-133页

作者：崔鑫宇何翀赵宏珂王美丽西北农林科技大学信息工程学院杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室(西北农林科技大学) 杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室(西北农林科技大学) 杨凌712100

目的面部表情识别是计算机视觉领域中的重要任务之一,而真实环境下面部表情识别的准确度较低。针对面部表情识别中存在的遮挡、姿态变化和光照变化等问题导致识别准确度较低的问题,提出一种基于自监督对比学习的面部表情识别方法,可以... 详细信息

目的面部表情识别是计算机视觉领域中的重要任务之一,而真实环境下面部表情识别的准确度较低。针对面部表情识别中存在的遮挡、姿态变化和光照变化等问题导致识别准确度较低的问题,提出一种基于自监督对比学习的面部表情识别方法,可以提高遮挡等变化条件下面部表情识别的准确度。方法该方法包含对比学习预训练和模型微调两个阶段。在对比学习预训练阶段,改进对比学习的数据增强方式及正负样本对对比次数,选取基于Transformer的视觉Transformer(vision Transformer,ViT)网络作为骨干网络,并在ImageNet数据集上训练模型,提高模型的特征提取能力。模型微调阶段,采用训练好的预训练模型,用面部表情识别目标数据集微调模型获得识别结果。结果实验在4类数据集上与13种方法进行了比较,在RAF-DB(real-world affective faces database)数据集中,相比于Face2Exp(combating data biases for facial expression recognition)模型,识别准确度提高了0.48%;在FERPlus(facial expression recognition plus)数据集中,相比于KTN(knowledgeable teacher network)模型,识别准确度提高了0.35%;在AffectNet-8数据集中,相比于SCN(self-cure network)模型,识别准确度提高了0.40%;在AffectNet-7数据集中,相比于DACL(deep attentive center loss)模型,识别准确度略低0.26%,表明了本文方法的有效性。结论本文所提出的人脸表情识别模型,综合了对比学习模型和ViT模型的优点,提高了面部表情识别模型在遮挡等条件下的鲁棒性,使面部表情识别结果更加准确。

关键词：表情识别对比学习自监督学习 Transformer 正负样本对

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非匀速条件下车辆底盘超近距成像测量方法

计量学报 2024年第2期45卷 178-185页

作者：张月莹殷其昊荆根强颜露新王相勋浙江省机电产品质量检测所有限公司浙江杭州310051 交通运输部公路科学研究所北京100088 华中科技大学多谱信息智能处理技术全国重点实验室湖北武汉430074

针对车辆非匀速条件下轴距视觉测量及轴型识别所面临的超近距、大幅面、低畸变成像及视觉测量问题,提出一种适用于非匀速条件下的车辆底盘结构超近距成像测量方法。利用鱼眼相机采集运动车辆底盘的超广角图像序列,通过一种改进的多采样... 详细信息

针对车辆非匀速条件下轴距视觉测量及轴型识别所面临的超近距、大幅面、低畸变成像及视觉测量问题,提出一种适用于非匀速条件下的车辆底盘结构超近距成像测量方法。利用鱼眼相机采集运动车辆底盘的超广角图像序列,通过一种改进的多采样点圆拟合方法实现图像感兴趣区域的提取。建立三维等距成像模型对鱼眼图像进行畸变校正。针对车辆非匀速行驶带来的视频帧重叠度差异,采用基于图像内容的重叠度分析技术,实现了多步分层的关键帧提取,有效避免了车速不稳定对车辆底盘结构测量的影响。现场实验结果表明:该方法可在非匀速条件下,以20~50 cm的成像距离获得清晰、低畸变的完整车辆底盘图像,车辆轴距测量误差均值约为5%。

关键词：几何量计量车辆底盘测量非匀速机器视觉图像拼接视频关键帧鱼眼成像校正

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装饰材料在办公空间设计中的应用美学研究

中国建筑装饰装修 2024年第5期 55-57页

作者：甘伟吴灏华中科技大学建筑与城市规划学院华中科技大学光影交互服务技术文化和旅游部重点实验室华中科技大学数字光影技术湖北省工程研究中心华中科技大学人居环境创新设计联合研究中心

办公空间是人类从事脑力劳动的主要场所,而装饰材料的运用对人有重要的影响。但装饰材料的不合理使用也易引发环境的污染、资源的浪费、人类健康受不良影响等问题。该文在总结前人研究并结合个人在设计实践中的基础上,提出了3种装饰材... 详细信息

办公空间是人类从事脑力劳动的主要场所,而装饰材料的运用对人有重要的影响。但装饰材料的不合理使用也易引发环境的污染、资源的浪费、人类健康受不良影响等问题。该文在总结前人研究并结合个人在设计实践中的基础上,提出了3种装饰材料在办公空间设计中的体现方法,即色彩美、虚实美、自然美的表现,并论述了在办公空间硬装、软装中的实际应用,希望对办公空间的设计有一定的启发和参考。

关键词：办公空间设计材料美学装饰材料

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基于异构硬件的LSTM训练系统

大数据 2024年第4期10卷 172-188页

作者：黄为新胡伟方曹雪娇石宣化华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074 华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心服务计算技术与系统教育部重点实验室湖北武汉430074

在大数据时代,以LSTM为代表的深度神经网络模型具有处理海量数据的能力,在语言处理、语音识别、时序数据预测等领域表现优异。随着模型复杂度的提高,训练成本大幅提升。现有的LSTM训练系统使用了算子融合、多流等加速手段,但忽略了训练... 详细信息

在大数据时代,以LSTM为代表的深度神经网络模型具有处理海量数据的能力,在语言处理、语音识别、时序数据预测等领域表现优异。随着模型复杂度的提高,训练成本大幅提升。现有的LSTM训练系统使用了算子融合、多流等加速手段,但忽略了训练算子内部计算的可并行性,导致计算资源的利用率低,整体耗时长。为此,设计了基于细粒度模型划分和多流并行调度方法的LSTM训练系统TurboLSTM,在英伟达GPU和国产昇腾NPU这两种异构硬件上构建的全新底层训练算子实现了任务对计算资源的合理利用。与已有训练系统相比,在GPU上TurboLSTM的单算子训练时间缩短了23%,模型的整体训练时间缩短了17%,在NPU上TurboLSTM的单算子训练时间缩短了15%,且对计算资源的利用率显著提高。这表明提出的加速方案是高效的,具有良好的泛化能力。

关键词： LSTM 训练加速细粒度并行多流调度

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一种改进的图像组合滤波方法

光子学报 2005年第11期34卷 1748-1751页

作者：侯建华田金文柳健华中科技大学图象识别与人工智能研究所

利用小波阈值去噪和Wiener滤波的特点,在文献[7]的基础上提出了一种改进的组合滤波方法,在进行空域自适应滤波之前,先对经BayesShrink处理过的预去噪图像重新估计其噪声方差,通过数值计算给出了该噪声方差的一种近似最优估计公式.实验... 详细信息

利用小波阈值去噪和Wiener滤波的特点,在文献[7]的基础上提出了一种改进的组合滤波方法,在进行空域自适应滤波之前,先对经BayesShrink处理过的预去噪图像重新估计其噪声方差,通过数值计算给出了该噪声方差的一种近似最优估计公式.实验结果表明该方法在去噪图像的均方误差和对不同图像的适应性方面都得到了改善.

关键词：小波阈值去噪 BayesShrink 空域自适应滤波预去噪图像噪声方差

高温高速流场条件下蓝宝石材料对红外成像影响分析(英文)

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人工晶体学报 2005年第2期34卷 259-264页

作者：张义广丁明跃蔡超周成平华中科技大学图象识别与人工智能研究所图像处理与智能控制国家教育部重点实验室

蓝宝石是一种性能优良的红外窗口材料,文章结合某高速飞行器应用要求设计了高温高速流场条件下蓝宝石对红外成像影响试验,分析了蓝宝石对红外成像影响结果,提出了对各种影响的校正方法,为高速飞行器红外成像制导技术应用研究提供了技术... 详细信息

蓝宝石是一种性能优良的红外窗口材料,文章结合某高速飞行器应用要求设计了高温高速流场条件下蓝宝石对红外成像影响试验,分析了蓝宝石对红外成像影响结果,提出了对各种影响的校正方法,为高速飞行器红外成像制导技术应用研究提供了技术基础。

关键词：蓝宝石红外成像技术气动光学效应图像偏移飞行器制导技术

基于超分辨成像增强对拟南芥内质网动态变化的研究

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生物技术通报 2024年第4期40卷 67-76页

作者：张以恒刘家正王雪晨孙政哲薛雅郡汪沛韩华郑宏伟李晓娟北京林业大学理学院林木资源高效生产全国重点实验室北京100083 北京林业大学生物科学与技术学院林木、花卉遗传育种教育部重点实验室北京100083 北京林业大学生物科学与技术学院林木育种与生态修复国家工程研究中心北京100083 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学未来技术学院北京100049 脑认知功能图谱与类脑智能交叉研究平台北京101499 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 中国科学院新疆生态与地理研究所乌鲁木齐830001

【目的】为了解决在植物细胞内质网的研究中,成像速度与成像分辨率难以同时满足准确识别精细结构和动态变化的瓶颈问题。【方法】使用结构光照明显微成像技术,对拟南芥活体材料中的内质网进行超分辨实时成像,并优化了自监督去噪框架(Bli... 详细信息

【目的】为了解决在植物细胞内质网的研究中,成像速度与成像分辨率难以同时满足准确识别精细结构和动态变化的瓶颈问题。【方法】使用结构光照明显微成像技术,对拟南芥活体材料中的内质网进行超分辨实时成像,并优化了自监督去噪框架(Blind2Unblind),以进一步提升快速显微成像的信噪比。【结果】建立了对时间序列成像中内质网结构进行定量分析的方法,并通过对环境胁迫下内质网结构动态变化的追踪进一步验证了方法的有效性。此外,各类参数的相关性分析显示管状内质网的面积和长度与生长端和三叉点的数量显著正相关,而内质网池和整体流的面积与管的面积和长度显著负相关。【结论】优化的自监督去噪框架提升了植物活细胞中结构光照明显微图像的信噪比,实现了管状内质网、内质网池、整体流、生长端和节点等复杂结构和动态的量化,各结构间存在复杂相关性。

关键词：拟南芥内质网动态超分辨率成像成像增强量化分析