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深衣:意义决定形制
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作者 黄梓桐 《南京艺术学院学报(美术与设计)》 CSSCI 北大核心 2024年第6期158-163,共6页
深衣是一种衣裳相连、蕴含“规矩绳权衡”五法规范的服饰。历代儒者以“五法”为归旨,各持己见、聚讼纷纭,遂使深衣之名虽被历代沿用,其所指却从《礼记》原初指代的一类服装,逐渐衍变成一种特殊规制的礼服。这一现象反映了服饰史研究上... 深衣是一种衣裳相连、蕴含“规矩绳权衡”五法规范的服饰。历代儒者以“五法”为归旨,各持己见、聚讼纷纭,遂使深衣之名虽被历代沿用,其所指却从《礼记》原初指代的一类服装,逐渐衍变成一种特殊规制的礼服。这一现象反映了服饰史研究上“名虽同,而物相异”的问题,也表现出中国古代服饰文化的典型特质——意义决定形制。 展开更多
关键词 深衣 意义 形制 礼义 五法规范
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无人机平台下的行人与车辆目标实时检测 被引量:5
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作者 黄梓桐 阿里甫·库尔班 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第17期169-174,共6页
在无人机图像中快速准确地检测行人和车辆是一项有意义但又极具挑战的任务,其广泛应用于军事侦察、交通管制以及偏远地区救援等任务中。然而,由于无人机属于小型移动设备,其内存和计算能力非常有限,使得如何保证其检测实时性一直是难题... 在无人机图像中快速准确地检测行人和车辆是一项有意义但又极具挑战的任务,其广泛应用于军事侦察、交通管制以及偏远地区救援等任务中。然而,由于无人机属于小型移动设备,其内存和计算能力非常有限,使得如何保证其检测实时性一直是难题。针对SSD算法模型过大、运行内存占用量过高、很难在无人机设备上运行的问题,精心设计了轻量级的基准网络,通过削减原始网络的通道数目以及卷积数目来降低网络的参数量;针对无人机场景下目标小、场景复杂等问题,提出轻量级感受野模块来增强网络特征表示能力,并结合上下文信息来进一步提高小型目标的检测精度。实验结果表明,提出的方法在基于无人机的行人与车辆目标检测任务上有较高的准确性和实时性。 展开更多
关键词 无人机图像 SSD 目标检测
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形制与规制——深衣制的所指探析 被引量:2
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作者 黄梓桐 《南京艺术学院学报(美术与设计)》 CSSCI 北大核心 2023年第2期60-65,I0012,共7页
“深衣制”比“深衣”多“制”一字,其概念与深衣有所差别。“制”这一字具有双重涵义,一方面,深衣制是具有深衣裁制特征的制衣方式;另一方面,深衣制还有规制之意,记录在朝代典章制度文本中的“深衣制”带有限制、约束的意味,是统治者... “深衣制”比“深衣”多“制”一字,其概念与深衣有所差别。“制”这一字具有双重涵义,一方面,深衣制是具有深衣裁制特征的制衣方式;另一方面,深衣制还有规制之意,记录在朝代典章制度文本中的“深衣制”带有限制、约束的意味,是统治者确立的具有规范意义的服装制度。 展开更多
关键词 深衣制 深衣 形制 规范 规制
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对深衣之“衽”的想象与重构——“中国古代深衣考辨”再解读 被引量:2
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作者 黄梓桐 《艺术设计研究》 CSSCI 2023年第5期68-76,共9页
深衣是一种极具中国古代传统文化内涵的服饰,从古至今备受学人关注。长期以来,对深衣形制的考辨与争论,既体现了深衣持久的影响力,也反映出深衣始终缺乏一个明确形象的基本事实。深衣形制是服饰研究的基础性问题,本文拟通过分析传统深... 深衣是一种极具中国古代传统文化内涵的服饰,从古至今备受学人关注。长期以来,对深衣形制的考辨与争论,既体现了深衣持久的影响力,也反映出深衣始终缺乏一个明确形象的基本事实。深衣形制是服饰研究的基础性问题,本文拟通过分析传统深衣形制考辨的相关材料,以古代儒者解读的深衣之“衽”为突破点,梳理古人对深衣形制的多种阐释,进而揭示深衣形制考辨所以产生差异的原因及儒者惯用的“以今律古”诠释法。传统儒学大家对深衣之制的解释,其实质是基于本朝服装对古之深衣所作的想象与重构。 展开更多
关键词 深衣 形制 重构
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基于核相关滤波器的高置信度自适应融合目标跟踪算法研究 被引量:2
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作者 夏婷 谢维信 +1 位作者 陈富健 黄梓桐 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第4期669-679,共11页
目前基于核相关滤波器的几种主流算法仍然存在目标漂移甚至跟丢的情况,本文算法在Staple:Complementary Learners for Real-Time Tracking(以下简称Staple)和Large Margin Object Tracking with Circulant Feature Maps(以下简称LMCF)... 目前基于核相关滤波器的几种主流算法仍然存在目标漂移甚至跟丢的情况,本文算法在Staple:Complementary Learners for Real-Time Tracking(以下简称Staple)和Large Margin Object Tracking with Circulant Feature Maps(以下简称LMCF)两种算法基础上进行融合并改进。首先利用贝叶斯公式求解出当前帧的背景和前景的直方图,对前景直方图进行均衡化,以消除噪声;其次,利用巴氏系数计算出当前帧的背景和前景的直方图的相似度值,通过数据分析设定阈值,以此消减目标与背景过于相似的问题;再次,根据所设阈值将直方图的bin值进行自适应,以此提高跟踪的分辨率;然后利用LMCF算法求出当前帧的最大峰值和平均峰值相关能量(APCE),并根据数据分析设定合适的阈值;最后将阈值范围内的最大值和APCE值与融合系数相结合,使算法达到自适应融合。本文算法(LMCF-Staple)在公开数据集平台OTB50、OTB100以及VOT2016上进行测试,结果显示LMCF-Staple算法的跟踪稳定性有一定提高,目标的漂移情况明显减少,并且其跟踪的精确度、成功率均优于目前主流的几种算法。 展开更多
关键词 目标跟踪 核相关滤波 最大峰值 平均峰值相关能量 自适应融合
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专注学习时空关系的相关滤波跟踪算法 被引量:2
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作者 丁锦杰 谢维信 +1 位作者 李勇锋 黄梓桐 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1113-1123,共11页
传统相关滤波跟踪算法试图引入预定义的正则项,如抑制背景学习或限制相关滤波器的学习率来提高算法的鲁棒性,但在复杂场景下还是容易发生目标跟踪丢失,因为传统相关滤波跟踪算法没有关注相邻两帧之间的信息变化。针对以上问题,本文提出... 传统相关滤波跟踪算法试图引入预定义的正则项,如抑制背景学习或限制相关滤波器的学习率来提高算法的鲁棒性,但在复杂场景下还是容易发生目标跟踪丢失,因为传统相关滤波跟踪算法没有关注相邻两帧之间的信息变化。针对以上问题,本文提出专注学习时空关系的相关滤波跟踪算法,引入相邻两帧的响应图变化作为空间正则项权值的参考权重,而当前帧的响应图的振荡程度确定时间正则项权值,最后本文通过交替方向乘子法(ADMM)迭代优化本文的损失函数。通过在OTB-50、OTB-100和OTB-2013三个基准数据集上进行了实验,验证了本文算法在复杂场景下更具有鲁棒性。 展开更多
关键词 时空正则项 专注学习 响应图变化 目标跟踪 相关滤波
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