健康女大学生步行和慢跑运动模式下足底压力中心轨迹相似度分析 被引量：10

1

作者 黄红拾 邱健威 +3 位作者 于媛媛 杨洁 敖英芳 罗定生 《北京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1035-1039,共5页

应用footscan足底压力测量系统,对32例健康女大学生被试在步行和慢跑时足底压力中心(centre of pressure,COP)轨迹的变化规律进行不同运动模式下的对照研究,分别分析左足、右足在5次步行或慢跑时整个支撑期的COP轨迹及其相似度。结果... 应用footscan足底压力测量系统,对32例健康女大学生被试在步行和慢跑时足底压力中心(centre of pressure,COP)轨迹的变化规律进行不同运动模式下的对照研究,分别分析左足、右足在5次步行或慢跑时整个支撑期的COP轨迹及其相似度。结果表明:1)不同运动模式(步行与慢跑)的COP轨迹相似度低于0.25;2)同一运动模式(步行或慢跑)下,左侧、右侧的COP轨迹均具有很高的相似度(大于0.91)。其中被试内(同一被试)COP轨迹相似度高于被试间(不同被试),且前者方差低于后者,差值具有显著意义;被试内(同一被试)同侧足之间的COP轨迹相似度高于异侧足间,差值具有统计学意义。通过分析得到:步行和慢跑两个运动模式的COP轨迹相似度很低,COP轨迹可以识别不同的运动模式;运动模式相同时,不同被试间的COP轨迹相似度较高,且同一被试内同一侧的COP轨迹相似度更高。研究结果可以为临床诊断、康复评定、矫形处方和运动训练等提供参考依据。 展开更多

关键词 动态足底压力 足底压力中心轨迹 相似度 步行 慢跑

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GPU通用计算及其在计算智能领域的应用 被引量：15

2

作者 丁科 谭营 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期1-11,共11页

在日趋复杂的图形处理任务的推动下,GPU已经演化成为具有众多计算核心、计算能力强大的通用计算设备,并被越来越多地应用于图形处理之外的计算领域。GPU具有高并行、低能耗和低成本的特点,在数据并行度高的计算任务中,相比与传统的CPU... 在日趋复杂的图形处理任务的推动下,GPU已经演化成为具有众多计算核心、计算能力强大的通用计算设备,并被越来越多地应用于图形处理之外的计算领域。GPU具有高并行、低能耗和低成本的特点,在数据并行度高的计算任务中,相比与传统的CPU平台有着显著的优势。随着GPU体系结构的不断演进以及开发平台的逐步完善,GPU已经进入到高性能计算的主流行列。GPU通用计算的普及,使个人和小型机构能有机会获得以往昂贵的大型、超级计算机才能提供的计算能力,并一定程度上改变了科学计算领域的格局和编程开发模式。GPU提供的强大计算能力极大地推动了计算智能的发展,并且已经在深度学习和群体智能优化方法等子领域获得了巨大的成功,更是在图像、语音等领域取得了突破性的进展。随着人工智能技术和方法的不断进步,GPU将在更多的领域获得更加广泛的应用。 展开更多

关键词 计算智能 群体智能 演化算法 机器学习 深度学习 图形处理器 GPU通用计算 异构计算 高性能计算

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机器人听觉声源定位研究综述 被引量：27

3

作者 李晓飞 刘宏 《智能系统学报》 北大核心 2012年第1期9-20,共12页

声源定位技术定位出外界声源相对于机器人的方向和位置,机器人听觉声源定位系统可以极大地提高机器人与外界交互的能力.总结和分析面向机器人听觉的声源定位技术对智能机器人技术的发展有着重要的意义.首先总结了面向机器人听觉的声源... 声源定位技术定位出外界声源相对于机器人的方向和位置,机器人听觉声源定位系统可以极大地提高机器人与外界交互的能力.总结和分析面向机器人听觉的声源定位技术对智能机器人技术的发展有着重要的意义.首先总结了面向机器人听觉的声源定位系统的特点,综述了机器人听觉声源定位的关键技术,包括到达时间差、可控波束形成、高分辨率谱估计、双耳听觉、主动听觉和视听融合技术.其次对麦克风阵列模型进行了分类,比较了基于三维麦克风阵列、二维麦克风阵列和双耳的7个典型系统的性能.最后总结了机器人听觉声源定位系统的应用,并分析了存在的问题和未来的发展趋势. 展开更多

关键词 机器人 机器人听觉 声源定位 麦克风阵列

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基于道路结构特征的智能车单目视觉定位 被引量：14

4

作者 俞毓锋 赵卉菁 +1 位作者 崔锦实 査红彬 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期725-734,共10页

高精度定位是实现自动驾驶的关键.在城市密集区域,全球定位系统(Global positioning system,GPS)等卫星定位系统受到遮挡、干扰、多路径反射等影响,无法保障自动驾驶所需的定位精度.视觉定位技术通过图像特征匹配进行位置估计,被广泛研... 高精度定位是实现自动驾驶的关键.在城市密集区域,全球定位系统(Global positioning system,GPS)等卫星定位系统受到遮挡、干扰、多路径反射等影响,无法保障自动驾驶所需的定位精度.视觉定位技术通过图像特征匹配进行位置估计,被广泛研究.然而传统基于特征点的方法容易受到移动目标的干扰,在高动态交通场景中的应用面临挑战.在结构化道路场景中,车道等线特征普遍存在,为人类驾驶员的视觉理解与决策提供重要线索.受该思路的启发,本文利用场景中的三垂线和点特征构建道路结构特征(Road structural feature,RSF),并在此基础上提出一个基于道路结构特征的单目视觉定位算法.本文利用在北京市区的典型路口、路段、街道等场所采集的车载视频数据进行实验验证,以同步采集的高精度GPS惯性导航组合定位系统数据为参照,与传统视觉定位算法进行比较.结果表明,本文算法在朝向估计上明显优于传统算法,对环境中的动态干扰有更高的鲁棒性.在卫星信号易受干扰的区域,可以有效地弥补GPS等定位系统的不足,为满足自动驾驶所需的车道级定位要求提供重要的技术手段. 展开更多

关键词 单目相机 视觉定位 道路结构特征 三垂线

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基于跨视角一致约束的单视角三维人脸重建

5

作者 钟易澄 裴玉茹 李培鑫 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期543-551,共9页

基于深度神经网络的无监督单视角三维人脸重建已取得显著成功,其依赖光度渲染以及对称正则化从二维单视角图像进行训练,但是单视角图像由于自遮挡与光照影响缺乏可信的人脸几何与纹理约束.因此,提出了一种基于跨视角一致约束的两阶段的... 基于深度神经网络的无监督单视角三维人脸重建已取得显著成功,其依赖光度渲染以及对称正则化从二维单视角图像进行训练,但是单视角图像由于自遮挡与光照影响缺乏可信的人脸几何与纹理约束.因此,提出了一种基于跨视角一致约束的两阶段的单视角三维人脸重建框架.首先,局部网络并行地估计多个视角的局部人脸纹理与UV位置图,利用低维统计人脸模型3DMM对自遮挡造成的缺失区域几何与纹理进行填充;在第2阶段中,补全网络对各视角的局部纹理与UV位置图进行补全并改进,重建具有细节的完整三维人脸几何与纹理.设计了关于光度渲染、人脸纹理、与UV位置图的跨视角一致约束函数,以无监督学习机制从多视角人脸图像数据优化端到端模型.实验结果表明,所提方法可有效地从单视角图像估计人脸姿态,对遮挡区域中人脸几何与纹理合理补全,重建带有几何与纹理细节的高质量三维人脸.特别地,在MICC Florence数据集上,所提方法较对比算法重建人脸的均方根误差降低了6.36%. 展开更多

关键词 三维人脸重建 跨视角一致约束 UV位置图

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基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法 被引量：32

6

作者 马晓 张番栋 封举富 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期279-286,共8页

本文针对传统的基于稀疏表示的人脸识别方法在小样本情况下对类内变化鲁棒性不强的问题,从特征的层面入手,提出了基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法。本方法首先利用深度卷积神经网络提取对类内变化不敏感的人脸特征,然后通过... 本文针对传统的基于稀疏表示的人脸识别方法在小样本情况下对类内变化鲁棒性不强的问题,从特征的层面入手,提出了基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法。本方法首先利用深度卷积神经网络提取对类内变化不敏感的人脸特征,然后通过稀疏表示对所得人脸特征进行表达分类。本文通过实验,说明了深度学习得到的特征也具有一定的子空间特性,符合基于稀疏表示的人脸识别方法对于子空间的假设条件。实验证明,基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法具有较好的识别准确度,对类内变化具有很好的鲁棒性,特别在小样本问题中具有尤为突出的优势。 展开更多

关键词 机器学习 生物特征识别 深度学习 特征学习 子空间 小样本 稀疏表示 人脸识别

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基于粒子群优化的过程神经网络学习算法 被引量：29

7

作者 刘坤 谭营 何新贵 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期238-244,共7页

基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法。新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后,将网络中的结构参数和其他参数整合成一个粒子,再用粒子群优化算法进行全局优化。新算法不依赖于函数梯度信息,不需... 基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法。新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后,将网络中的结构参数和其他参数整合成一个粒子,再用粒子群优化算法进行全局优化。新算法不依赖于函数梯度信息,不需要手动调节网络结构。粒子群优化具有良好的全局优化性能和收敛性能,保证了过程神经元网络的全局学习能力和新学习算法的收敛能力,更好地发挥过程神经网络的逼近性能。两个实际预测问题的实验结果表明,基于粒子群优化的学习算法比现有的基于梯度的基函数展开方法以及误差反传神经网络模型具有更好的预测精度。 展开更多

关键词 过程神经元网络 学习算法 粒子群优化 基函数展开

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烟花算法研究进展 被引量：117

8

作者 谭营 郑少秋 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期515-528,共14页

烟花算法由于具有很强的优化问题求解的能力,近年来逐渐受到研究者的广泛关注。对现有烟花算法的研究工作进行了全面总结,主要包括烟花算法提出的背景、烟花算法的基本原理、单目标烟花算法的改进、混合算法、多目标烟花算法、基于GPU... 烟花算法由于具有很强的优化问题求解的能力,近年来逐渐受到研究者的广泛关注。对现有烟花算法的研究工作进行了全面总结,主要包括烟花算法提出的背景、烟花算法的基本原理、单目标烟花算法的改进、混合算法、多目标烟花算法、基于GPU的并行烟花算法以及烟花算法在实际问题中的应用研究等。对于单目标烟花算法及改进算法、混合算法,文中给出了各种改进烟花算法的机制分析和对比研究,最后,给出了烟花算法的未来研究方向,包括爆炸算子搜索机制的深入分析、烟花交互机制研究、多目标烟花算法研究、并行烟花算法研究、扩展烟花算法求解的问题类型以及应用拓展。 展开更多

关键词 群体智能 烟花算法 爆炸半径 自适应爆炸半径 动态搜索机制 多目标烟花算法 并行实现

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视错觉现象的分类和研究进展 被引量：29

9

作者 刘宏 李哲媛 许超 《智能系统学报》 2011年第1期1-12,共12页

视错觉指的是人或动物观察物体时,基于知觉经验或不当参照等形成的与客观事实不一致的特定感知.它能从独特的角度显示出视觉系统的认知功能和机理,因此研究错觉原理,建立合适的数学模型和计算机模拟模型,对心理学、生理学和计算机视觉... 视错觉指的是人或动物观察物体时,基于知觉经验或不当参照等形成的与客观事实不一致的特定感知.它能从独特的角度显示出视觉系统的认知功能和机理,因此研究错觉原理,建立合适的数学模型和计算机模拟模型,对心理学、生理学和计算机视觉等领域的发展有着重要的意义.在收集整理大量错觉图片的基础上,视错觉可按不同的现象和成因分为轮廓错觉、运动错觉、细胞群错觉、扭曲错觉、尺寸错觉和不可能图形等6类,其中典型错觉图片被选以介绍其成因和生理、心理、计算机领域的研究现状,阐述不同视错觉发生在视觉不同认知层次上,且拥有和正常视觉相同的神经基础,最后概述了视错觉现象的应用意义和前景. 展开更多

关键词 视错觉 心理学 生理学 计算机视觉 认知科学

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基于网络广义极值模型的居住地和通勤方式同时选择模型研究 被引量：8

10

作者 李霞 邵春福 +2 位作者 曲天书 杨励雅 王江峰 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期926-932,共7页

基于随机效用最大化理论,选取个人属性、社会经济属性、出行特性和土地利用属性因素为联合选择模型影响变量,以居住地区位选择集合和通勤出行方式选择集合的组合作为模型的选择项,构建居住和出行方式联合选择的网络广义极值模型,刻画日... 基于随机效用最大化理论,选取个人属性、社会经济属性、出行特性和土地利用属性因素为联合选择模型影响变量,以居住地区位选择集合和通勤出行方式选择集合的组合作为模型的选择项,构建居住和出行方式联合选择的网络广义极值模型,刻画日益增长的交通拥堵情况的影响变化及其在不同的就业地模式下对居住再选址和出行方式转变的潜在影响,从微观角度研究居住就业与城市通勤交通出行关系。利用Biogeme软件,对模型参数进行估计和检验,同时对模型进行弹性分析,分析不同影响因素的变化引起的方式选择概率的变化。结果表明,相比郊区的通勤者,中心区的通勤者对出行时间的增加更为敏感,更易于改变出行方式和居住区位,以抵消交通拥挤引起的负效用。 展开更多

关键词 网络广义极值模型 居住选址 通勤方式选择 直接弹性 空间相关

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基于深度特征的目标跟踪算法 被引量：6

11

作者 程旭 张毅锋 +2 位作者 刘袁 崔锦实 周琳 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期1-5,共5页

针对跟踪过程中运动目标的鲁棒性问题,提出了一种基于深度特征的跟踪算法.首先,利用仿射变换对每一帧图像进行归一化处理.然后,利用深度去噪自编码器提取归一化图像的特征.由于提取的特征维数巨大,为了提高计算效率,提出了一种高效的基... 针对跟踪过程中运动目标的鲁棒性问题,提出了一种基于深度特征的跟踪算法.首先,利用仿射变换对每一帧图像进行归一化处理.然后,利用深度去噪自编码器提取归一化图像的特征.由于提取的特征维数巨大,为了提高计算效率,提出了一种高效的基于稀疏表示的降维方法,通过投影矩阵将高维特征投影到低维空间,进而结合粒子滤波方法完成目标跟踪.最后,将初始帧的目标信息融入到目标表观更新过程中,降低了跟踪过程中目标发生漂移的风险.实验结果表明,所提出的视觉跟踪算法在6段视频序列上获得了较高的准确度,能够在遮挡、光照变化、尺度变化和目标快速运动的条件下稳定地跟踪目标. 展开更多

关键词 视觉跟踪 深度学习 稀疏表示 模板更新

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采用张量投票理论的三角网格特征边提取算法 被引量：13

12

作者 张慧娟 耿博 汪国平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期62-70,共9页

识别与提取模型几何特征在几何模型的编辑处理中起着重要作用,然而大多数已有算法在处理质量较差的三角网格模型时往往会失效,为此提出一种基于张量投票理论的特征边提取算法.首先根据张量投票矩阵特征值分布与顶点几何特征之间的对应... 识别与提取模型几何特征在几何模型的编辑处理中起着重要作用,然而大多数已有算法在处理质量较差的三角网格模型时往往会失效,为此提出一种基于张量投票理论的特征边提取算法.首先根据张量投票矩阵特征值分布与顶点几何特征之间的对应关系对顶点进行分类;采用断点连接方法来保证顶点分类过程中能够正确地区分平滑特征上的边点及角点;根据顶点的类别结果进行区域增长,并提取区域增长后的边界,从而得到网格特征边.实验结果表明,文中算法对大多数模型可靠有效,能够处理网格分布不均匀,以及含有狭长三角形或含有孔、缝的模型,处理有噪声的模型也能达到较好的效果. 展开更多

关键词 张量投票理论 区域增长 聚类 特征边提取

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单目视觉同步定位与地图创建方法综述 被引量：21

13

作者 顾照鹏 刘宏 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期499-507,共9页

随着计算机视觉技术的发展,基于单目视觉的同步定位与地图创建(monocular SLAM)逐渐成为计算机视觉领域的热点问题之一。介绍了单目视觉SLAM方法的分类,从视觉特征检测与匹配、数据关联的优化、特征点深度的获取、地图的尺度控制几个方... 随着计算机视觉技术的发展,基于单目视觉的同步定位与地图创建(monocular SLAM)逐渐成为计算机视觉领域的热点问题之一。介绍了单目视觉SLAM方法的分类,从视觉特征检测与匹配、数据关联的优化、特征点深度的获取、地图的尺度控制几个方面阐述了单目视觉SLAM研究的发展现状。最后,介绍了常见的单目视觉与其他传感器结合的SLAM方法,并探讨了单目视觉SLAM未来的研究方向。 展开更多

关键词 单目视觉 同步定位与地图创建 扩展卡尔曼滤波器 计算机视觉 特征检测与匹配

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视觉跟踪算法综述 被引量：27

14

作者 杨戈 刘宏 《智能系统学报》 2010年第2期95-105,共11页

随着信息技术与智能科学的迅速发展,计算机视觉已经成为IT产业和高新技术领域的前沿.视觉跟踪是当前计算机视觉领域的热点问题之一.阐述了视觉跟踪算法的研究现状,包括视觉跟踪算法的种类,常用数学方法,研究了基于区域的跟踪算法、基于... 随着信息技术与智能科学的迅速发展,计算机视觉已经成为IT产业和高新技术领域的前沿.视觉跟踪是当前计算机视觉领域的热点问题之一.阐述了视觉跟踪算法的研究现状,包括视觉跟踪算法的种类,常用数学方法,研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法、基于主动轮廓的跟踪算法、参数估计方法和无参密度估计方法,并探讨了视觉跟踪算法的未来研究方向. 展开更多

关键词 计算机视觉 视觉跟踪 粒子滤波 均值漂移

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阿尔兹海默病患者中的范畴特异性语义记忆损伤 被引量：5

15

作者 闵宝权 周爱红 张亚旭 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第10期1453-1459,共7页

脑损伤可导致范畴特异性语义损伤,即某一范畴的语义记忆选择性损伤或损伤更严重。阿尔兹海默病患者中的范畴特异性语义损伤可能来自不同范畴之间在熟悉度、词频、获得年龄、视觉复杂度、语义距离、加工要求以及所涉及的主要语义特征等... 脑损伤可导致范畴特异性语义损伤,即某一范畴的语义记忆选择性损伤或损伤更严重。阿尔兹海默病患者中的范畴特异性语义损伤可能来自不同范畴之间在熟悉度、词频、获得年龄、视觉复杂度、语义距离、加工要求以及所涉及的主要语义特征等方面的差别。然而,有无生命范畴本身是否也是一个来源,尚不清楚。进一步的研究不仅需要整合范畴途径和特征途径,并区分语义记忆的存储和通达,而且需要考查疾病严重程度如何影响语义记忆损伤模式。 展开更多

关键词 阿尔兹海默病 语义记忆 范畴特异性 语义特征 语义启动

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带学习的同步隐私保护频繁模式挖掘 被引量：4

16

作者 郭宇红 童云海 +1 位作者 唐世渭 吴冷冬 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1749-1760,共12页

为了提高挖掘结果的准确性,提出基于样例学习和项集同步随机化的隐私保护频繁模式挖掘方法(learning and synchronized privacy preserving frequent pattern mining,简称LS-PPFM).该方法充分利用不需要隐私保护的个体数据,首先对不需... 为了提高挖掘结果的准确性,提出基于样例学习和项集同步随机化的隐私保护频繁模式挖掘方法(learning and synchronized privacy preserving frequent pattern mining,简称LS-PPFM).该方法充分利用不需要隐私保护的个体数据,首先对不需要保护的数据学习,得到样例数据中蕴涵的强关联项,然后在对数据随机化时,将强关联项绑定在一起作同步随机化变换,以保持项与项之间的潜在关联性.实验结果表明,相对于项独立随机化,LS-PPFM能够在略微牺牲一定的隐私保护性的情况下,显著提高频繁模式挖掘结果的准确性. 展开更多

关键词 有指导的 基于学习的 随机化 隐私保护 频繁模式挖掘

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句子理解过程中词类加工的功能性质 被引量：2

17

作者 张亚旭 朴秋虹 +1 位作者 喻婧 杨燕萍 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第12期1741-1748,共8页

句法优先理论假设词类加工功能上优先于语义、动词论元结构和话语信息加工。来自德语和法语的证据显示,词类违反阻断语义整合和动词论元结构加工,因而词类优先于语义和动词论元结构。关于词类加工在功能上是否优先于话语信息加工,尚无... 句法优先理论假设词类加工功能上优先于语义、动词论元结构和话语信息加工。来自德语和法语的证据显示,词类违反阻断语义整合和动词论元结构加工,因而词类优先于语义和动词论元结构。关于词类加工在功能上是否优先于话语信息加工,尚无来自任何语言的证据。汉语证据尽管显示词类并不优先于语义,但未充分讨论任务因素的影响。将来研究有必要使用ERP技术和违反范式,从语义整合、动词论元结构加工和话语水平加工等多个层面,同时操纵词类的正确性和非句法因素,考察句法特性上与德语和法语不同的语言,如汉语和韩语。这方面研究将有助于洞察一个语言的语言学特性如何制约或调整词类加工的功能性质。 展开更多

关键词 句法 语义 动词论元结构 话语语境 汉语

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反垃圾电子邮件方法研究进展 被引量：9

18

作者 谭营 朱元春 《智能系统学报》 2010年第3期189-201,共13页

随着垃圾电子邮件对互联网技术的威胁日益严峻,反垃圾电子邮件研究已成为当今的研究热点.综述了反垃圾电子邮件研究的历史、现状和最新进展.首先介绍并分析了3种类型的邮件特征提取方法——基于文本、图片和行为的特征提取方法.然后,在... 随着垃圾电子邮件对互联网技术的威胁日益严峻,反垃圾电子邮件研究已成为当今的研究热点.综述了反垃圾电子邮件研究的历史、现状和最新进展.首先介绍并分析了3种类型的邮件特征提取方法——基于文本、图片和行为的特征提取方法.然后,在此基础上,详细论述了当前的反垃圾邮件技术——法律手段、简单方法和智能型处理技术.接着,介绍了反垃圾邮件系统性能评估准则和标准数据集.最后,对反垃圾电子邮件现状进行了分析和总结,并指明了未来反垃圾电子邮件研究的发展方向,包括改进邮件特征提取技术、完善相关法案和引入新的智能反垃圾邮件方法. 展开更多

关键词 反垃圾电子邮件 特征提取 智能检测技术 性能评估

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小型植物真实感绘制 被引量：6

19

作者 马伟 查红彬 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期505-510,共6页

植物重建是计算机图形学以及虚拟现实领域一个重要的研究课题.鉴于植物的复杂结构,提出一种基于布告板类簇重现2种不同形态植物的方法.对于大叶片植物,采用基于图像的方法自动化重建与原植物几何结构较为符合的布告板类簇,并依据已有布... 植物重建是计算机图形学以及虚拟现实领域一个重要的研究课题.鉴于植物的复杂结构,提出一种基于布告板类簇重现2种不同形态植物的方法.对于大叶片植物,采用基于图像的方法自动化重建与原植物几何结构较为符合的布告板类簇,并依据已有布告板绘制新视点布告板;而对稀疏针形叶片植物,利用激光扫描数据估计其空间分布,并结合有限视点的图像数据生成布告板类簇,在绘制阶段同样采用基于视点的布告板绘制模型.实验结果表明,该方法能够利用有限幅图像真实感重现植物原貌. 展开更多

关键词 植物重建 基于图像的建模 基于图像的绘制 多视点重建 激光扫描

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手指静脉身份识别技术最新进展 被引量：7

20

作者 谭营 王军 《智能系统学报》 2011年第6期471-482,共12页

基于手指静脉的身份识别是一种新兴的生物身份识别技术,由于手指静脉身份识别具有强防伪、低成本、易获取等优良特性,在许多领域得到广泛应用,成为一种最重要的生物识别技术之一.对手指静脉身份识别技术的现状和发展进行了总结和评述.首... 基于手指静脉的身份识别是一种新兴的生物身份识别技术,由于手指静脉身份识别具有强防伪、低成本、易获取等优良特性,在许多领域得到广泛应用,成为一种最重要的生物识别技术之一.对手指静脉身份识别技术的现状和发展进行了总结和评述.首先,回顾了手指静脉身份识别的起源和发展过程,然后,总结了该技术的通用实现流程,对实现手指静脉的几大关键技术(如样本获取、图像增强、特征提取和匹配方法等)的最新研究成果进行了全面介绍.进一步,对现有典型方法的性能进行了系统评估.最后,总结了现有手指静脉识别技术的应用现状,展望了其发展前景,并指明了下一步的研究方向. 展开更多

关键词 生物特征身份识别 手指静脉 图像增强 特征提取 模式匹配

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