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基于隐含形状表示和边缘信息融合的非刚体图像配准
被引量：
2
1
作者
廖秀秀
于慧敏
扬威
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期340-346,共7页
本研究提出基于隐含形状表示和边缘信息融合的多分辨率网格非刚体图像配准算法,使用从全局到局部的层次变换模型覆盖整个变换域,解决有较大局部形变的图像配准问题。首先用隐含形状表示图像的外部轮廓,将轮廓作为距离函数的零水平集隐...
本研究提出基于隐含形状表示和边缘信息融合的多分辨率网格非刚体图像配准算法,使用从全局到局部的层次变换模型覆盖整个变换域,解决有较大局部形变的图像配准问题。首先用隐含形状表示图像的外部轮廓,将轮廓作为距离函数的零水平集隐含地嵌入到高一维的距离变换空间,在该隐含嵌入空间中使用互信息方法,实现了一个具有平移、旋转、尺度不变性的全局配准框架,对齐图像外部轮廓。然后选择基于B样条的多分辨率网格FFD模型进行局部配准,兼顾了结果精确度和计算效率。算法采用了与图像边缘信息融合的方法,强调图像边缘信息在配准中的贡献,得到平滑、连续且保证一对一映射的变换域。最后将该算法分别应用于脑部MR、CT图像的配准,得到令人满意的效果。
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关键词
非刚体图像配准
隐含形状表示
互信息
多分辨率网格
信息融合
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职称材料
基于深度学习的个性化网吧游戏推荐
被引量：
2
2
作者
陈耀旺
严伟
+3 位作者
俞东进
徐凯辉
夏艺
杨威
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期206-209,216,共5页
与传统推荐模型相比,深度学习可以更好地理解用户需求、项目特征及用户与项目之间的互动性,从而更有效地发现用户和项目之间的匹配关系。将深度神经网络应用于网吧游戏推荐场景,分析用户的个人偏好,根据时间推移兴趣的变化,对用户历史...
与传统推荐模型相比,深度学习可以更好地理解用户需求、项目特征及用户与项目之间的互动性,从而更有效地发现用户和项目之间的匹配关系。将深度神经网络应用于网吧游戏推荐场景,分析用户的个人偏好,根据时间推移兴趣的变化,对用户历史游戏行为记录进行建模训练,为用户提供个性化Top-N游戏推荐。基于深度神经网络设计训练模型,输入层采用对用户历史行为数据处理后的用户偏好向量,隐藏层运用ReLU激活函数的多层网络,输出层则采用逻辑回归的Softmax结构,最终运用带L2规范项的代价函数评估学习到的模型可靠性。在真实数据集下的实验结果表明,随着隐藏层的增加,该方法能明显降低均方根误差,且能提高召回率。
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关键词
个性化网吧
深度学习
推荐算法
深度神经网络
游戏场景
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题名
基于隐含形状表示和边缘信息融合的非刚体图像配准
被引量：
2
1
作者
廖秀秀
于慧敏
扬威
机构
浙江
大学
信息
与电子工程学系
浙江天正信息科技有限公司
(
浙江
省计算机研究所)
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期340-346,共7页
基金
浙江省重点科技计划项目(2006C21035)
文摘
本研究提出基于隐含形状表示和边缘信息融合的多分辨率网格非刚体图像配准算法,使用从全局到局部的层次变换模型覆盖整个变换域,解决有较大局部形变的图像配准问题。首先用隐含形状表示图像的外部轮廓,将轮廓作为距离函数的零水平集隐含地嵌入到高一维的距离变换空间,在该隐含嵌入空间中使用互信息方法,实现了一个具有平移、旋转、尺度不变性的全局配准框架,对齐图像外部轮廓。然后选择基于B样条的多分辨率网格FFD模型进行局部配准,兼顾了结果精确度和计算效率。算法采用了与图像边缘信息融合的方法,强调图像边缘信息在配准中的贡献,得到平滑、连续且保证一对一映射的变换域。最后将该算法分别应用于脑部MR、CT图像的配准,得到令人满意的效果。
关键词
非刚体图像配准
隐含形状表示
互信息
多分辨率网格
信息融合
Keywords
nonrigid image registration
implicit shape representation
mutual information
multi-resolution grid
information fusion
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
基于深度学习的个性化网吧游戏推荐
被引量：
2
2
作者
陈耀旺
严伟
俞东进
徐凯辉
夏艺
杨威
机构
杭州电子
科技
大学计算机学院
浙江
省
科技
信息
研究院
浙江天正信息科技有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期206-209,216,共5页
基金
国家自然科学基金(61472112)
浙江省重点研发项目(2017C01010
+1 种基金
2016F50014
2015C01040)
文摘
与传统推荐模型相比,深度学习可以更好地理解用户需求、项目特征及用户与项目之间的互动性,从而更有效地发现用户和项目之间的匹配关系。将深度神经网络应用于网吧游戏推荐场景,分析用户的个人偏好,根据时间推移兴趣的变化,对用户历史游戏行为记录进行建模训练,为用户提供个性化Top-N游戏推荐。基于深度神经网络设计训练模型,输入层采用对用户历史行为数据处理后的用户偏好向量,隐藏层运用ReLU激活函数的多层网络,输出层则采用逻辑回归的Softmax结构,最终运用带L2规范项的代价函数评估学习到的模型可靠性。在真实数据集下的实验结果表明,随着隐藏层的增加,该方法能明显降低均方根误差,且能提高召回率。
关键词
个性化网吧
深度学习
推荐算法
深度神经网络
游戏场景
Keywords
personalized internet bar
deep learning
recommendation algorithm
deep neural network
game scene
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于隐含形状表示和边缘信息融合的非刚体图像配准
廖秀秀
于慧敏
扬威
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
在线阅读
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职称材料
2
基于深度学习的个性化网吧游戏推荐
陈耀旺
严伟
俞东进
徐凯辉
夏艺
杨威
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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