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档案专业研究生信息技术认知能力培养研究
1
作者
刘双红
余建国
《档案管理》
北大核心
2021年第2期82-83,共2页
与现代信息技术的深度融合是档案学科发展的趋势与动力,对信息技术的认知及应用能力是档案学研究生必备的素质。但认知不能仅限于对宏观概念的泛泛感知,也不能过分强调对技术细节的精通,而是基于档案学研究与创新的需求,按照一定的层次...
与现代信息技术的深度融合是档案学科发展的趋势与动力,对信息技术的认知及应用能力是档案学研究生必备的素质。但认知不能仅限于对宏观概念的泛泛感知,也不能过分强调对技术细节的精通,而是基于档案学研究与创新的需求,按照一定的层次培养学生对技术原理的理解与辩证分析能力,以及对技术的作用、应用条件、实施工具的认知能力。
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关键词
档案学
研究生培养
信息技术
认知能力
数据管理
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职称材料
全变分流边与M^(2)GGD相结合的自然图像分割方法
被引量：
2
2
作者
杨勇
郭玲
叶阳东
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第11期202-210,共9页
提出了一种全变分流边与M^(2)GGD概率密度分布相结合的自然图像分割方法。由于自然图像经常受噪声的污染,导致分割的区域结果视觉效果差,而区域间的边界具有较好的非同质区域区分能力,于是提出了利用全变分流来提取边界,并结合M^(2)GGD...
提出了一种全变分流边与M^(2)GGD概率密度分布相结合的自然图像分割方法。由于自然图像经常受噪声的污染,导致分割的区域结果视觉效果差,而区域间的边界具有较好的非同质区域区分能力,于是提出了利用全变分流来提取边界,并结合M^(2)GGD概率密度分布构建具有空间约束能力更强的图像分割方法。由于其能量最小化是NP难问题,通过设计最大期望最大似迭代优化方法,将待优化模型的区域项和边缘项,分别转化为多层图割模型的t-link以及n-link,并利用最大流/最小割算法,可求得全局近似最优解。最终,通过在合成的噪声污染图像以及自然场景图像上进行实验对比与分析,实验验证了提出的方法具有较好的抗噪能力,较高的量化准确率,且最终分割的结果接近于地面真实分割结果。
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关键词
全变分流
多变量混合泛化高斯分布(M^(2)GGD)
自然图像
图像分割
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职称材料
题名
档案专业研究生信息技术认知能力培养研究
1
作者
刘双红
余建国
机构
郑州航空工业管理学院档案馆
郑州
航空工业
管理
学院
智能工程
学院
出处
《档案管理》
北大核心
2021年第2期82-83,共2页
文摘
与现代信息技术的深度融合是档案学科发展的趋势与动力,对信息技术的认知及应用能力是档案学研究生必备的素质。但认知不能仅限于对宏观概念的泛泛感知,也不能过分强调对技术细节的精通,而是基于档案学研究与创新的需求,按照一定的层次培养学生对技术原理的理解与辩证分析能力,以及对技术的作用、应用条件、实施工具的认知能力。
关键词
档案学
研究生培养
信息技术
认知能力
数据管理
Keywords
Archival science
Postgraduate training
Information technology
Cognitive ability
Data management
分类号
G643 [文化科学—高等教育学]
G270-4 [文化科学—档案学]
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职称材料
题名
全变分流边与M^(2)GGD相结合的自然图像分割方法
被引量：
2
2
作者
杨勇
郭玲
叶阳东
机构
郑州
工业
应用技术
学院
信息工程
学院
郑州
大学信息工程
学院
郑州航空工业管理学院档案馆
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第11期202-210,共9页
基金
国家自然科学基金(61772475,61502432)
河南省教育厅高等学校青年骨干教师培养计划项目(2017GGJS186,2019GGJS279)
郑州市智能交通视频图像感知与识别重点实验室项目(郑科〔2020〕34号)。
文摘
提出了一种全变分流边与M^(2)GGD概率密度分布相结合的自然图像分割方法。由于自然图像经常受噪声的污染,导致分割的区域结果视觉效果差,而区域间的边界具有较好的非同质区域区分能力,于是提出了利用全变分流来提取边界,并结合M^(2)GGD概率密度分布构建具有空间约束能力更强的图像分割方法。由于其能量最小化是NP难问题,通过设计最大期望最大似迭代优化方法,将待优化模型的区域项和边缘项,分别转化为多层图割模型的t-link以及n-link,并利用最大流/最小割算法,可求得全局近似最优解。最终,通过在合成的噪声污染图像以及自然场景图像上进行实验对比与分析,实验验证了提出的方法具有较好的抗噪能力,较高的量化准确率,且最终分割的结果接近于地面真实分割结果。
关键词
全变分流
多变量混合泛化高斯分布(M^(2)GGD)
自然图像
图像分割
Keywords
total variation
Multivariable Mixture Generalization Gaussian Distribution(M^(2)GGD)
natural image
image segmentation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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
档案专业研究生信息技术认知能力培养研究
刘双红
余建国
《档案管理》
北大核心
2021
0
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职称材料
2
全变分流边与M^(2)GGD相结合的自然图像分割方法
杨勇
郭玲
叶阳东
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
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