計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究

2025年07期

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多模態(tài)行人重識(shí)別研究綜述 摘要：在現(xiàn)代安全監(jiān)控系統(tǒng)中，行人重識(shí)別技術(shù)扮演著至關(guān)重要的角色。面對(duì)行人圖像的光照變化、視角差異和遮擋等問題，傳統(tǒng)的行人重識(shí)別系統(tǒng)(personre-identification,RE-ID）準(zhǔn)確性和可靠性受限。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),研究者將多模...
語(yǔ)義通信在邊緣算力網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用研究綜述 摘要：語(yǔ)義通信(semantic communication,SemCom)是一種融合智能與通信的新興技術(shù)，有望突破傳統(tǒng)通信的帶寬瓶頸，成為未來(lái)第六代移動(dòng)通信系統(tǒng)(6th generation mobile communication sy...

基于同態(tài)加密和零知識(shí)證明的區(qū)塊鏈可擴(kuò)展隱私保護(hù)方案 摘要：為了解決隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的廣泛應(yīng)用而日益突出的隱私保護(hù)和性能擴(kuò)展問題，提出了一種基于Okamoto-Uchiyama加密算法的改進(jìn)算法，該算法在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加密的同時(shí)支持零知識(shí)證明，實(shí)現(xiàn)了用戶交易數(shù)據(jù)的完全隱私保護(hù)。此外，設(shè)計(jì)了一種基于匿名...
HyperledgerFabric并發(fā)沖突消除機(jī)制 摘要：HyperledgerFabric是一個(gè)主流的聯(lián)盟鏈平臺(tái),當(dāng)面臨多筆并發(fā)執(zhí)行且相互關(guān)聯(lián)的交易時(shí)，現(xiàn)有架構(gòu)容易生成大量無(wú)效交易，這嚴(yán)重降低了系統(tǒng)的有效交易處理能力。為了解決這一問題，提出一種融合映射與有向無(wú)環(huán)圖（DAG)的沖突消除機(jī)制—...

PMoE：在P-tuning中引入混合專家的參數(shù)高效微調(diào)框架 摘要：大語(yǔ)言模型(LLM)在推理和生成任務(wù)中的表現(xiàn)顯著提升,但現(xiàn)有的開源LLM在處理專業(yè)領(lǐng)域問題時(shí)仍存在知識(shí)不足，亟需針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。傳統(tǒng)微調(diào)方法在多任務(wù)學(xué)習(xí)中難以兼顧低成本與高效性。為此,提出了一種名為PMoE的參數(shù)高效微調(diào)框架。該...
基于大語(yǔ)言模型的多任務(wù)生成式重構(gòu)對(duì)話情緒識(shí)別 摘要：對(duì)話情緒識(shí)別(ERC)是對(duì)話系統(tǒng)研究中的一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù),然而,現(xiàn)有模型往往由于管道設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，容易過(guò)擬合于特定數(shù)據(jù)集和對(duì)話模式，從而限制了其泛化能力。為了解決這一問題，提出一個(gè)基于大語(yǔ)言模型的多任務(wù)生成式重構(gòu)對(duì)話情緒識(shí)別模型（M-GE...
基于圖文對(duì)比融合的圖像人物情感識(shí)別 摘要：基于上下文背景識(shí)別圖像中人物情感是近年來(lái)越來(lái)越受歡迎的一項(xiàng)任務(wù)，在許多領(lǐng)域都具有應(yīng)用價(jià)值?，F(xiàn)有的大部分方法只是分別編碼人物主體與背景，提取出孤立的特征進(jìn)行簡(jiǎn)單交互，缺乏有效的主體與上下文背景的特征融合機(jī)制，為了解決復(fù)雜背景與人物主體的...
基于深度特征交互與層次化多模態(tài)融合的情感識(shí)別模型 摘要：多模態(tài)情感識(shí)別近年來(lái)成為情感計(jì)算領(lǐng)域的重要研究方向，旨在通過(guò)融合語(yǔ)音、文本等多種模態(tài)以更精確地識(shí)別和理解人類情感狀態(tài)。然而，現(xiàn)有方法在提取特征時(shí)缺乏模態(tài)間的關(guān)聯(lián)性處理以及融合特征時(shí)忽視多尺度情感線索。為了解決上述問題，提出一種基于深度...
反向聚焦細(xì)粒度多模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊的視頻字幕模型 摘要：現(xiàn)有視頻字幕方法常通過(guò)引入多模態(tài)信息，輔助模型從復(fù)雜多變的視覺內(nèi)容中提取關(guān)鍵且細(xì)粒度的信息，卻忽略了因不同模態(tài)間表征差異引發(fā)的語(yǔ)義鴻溝問題。為彌合模態(tài)間的表征差異，促進(jìn)跨模態(tài)信息有效對(duì)齊和高效融合，并提升對(duì)細(xì)粒度語(yǔ)義信息的提取能力，提...
基于CLIP文本特征增強(qiáng)的剪紙圖像分類 摘要：針對(duì)剪紙圖像分類中文本與圖像模態(tài)差異大、類原型表達(dá)能力弱的問題，提出了一種基于CLIP模型的文本特征增強(qiáng)方法(CLIP visual text enhancer,C-VTE)。該方法通過(guò)人工提示模板提取文本特征，設(shè)計(jì)了一種視覺文本增強(qiáng)...

基于完整超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的捆綁推薦模型 摘要：捆綁推薦通過(guò)提供一組預(yù)定義的商品組合來(lái)增強(qiáng)用戶體驗(yàn)并提升商家銷售業(yè)績(jī)。在視頻點(diǎn)播、音樂播放列表生成等眾多服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中同樣扮演著重要角色。現(xiàn)有的捆綁推薦方法常常依賴共享模型參數(shù)或多任務(wù)學(xué)習(xí)的方案，忽略了用戶、商品及捆綁包三者之間的深層...
基于高階鄰域信息交互的自監(jiān)督異質(zhì)圖嵌入算法 摘要：針對(duì)當(dāng)前自監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在獲取鄰域節(jié)點(diǎn)權(quán)重時(shí),沒有考慮到高階節(jié)點(diǎn)信息影響的問題,提出一種基于高階鄰域信息交互的自監(jiān)督異質(zhì)圖嵌入算法(SSHGEA-HNI)。其通過(guò)在注意力機(jī)制中添加前饋全連接層來(lái)捕獲高階鄰域節(jié)點(diǎn)特征，從而提升局部?jī)?yōu)化...
基于超圖和分層頻譜濾波器的序列推薦模型 摘要：針對(duì)序列推薦中普遍存在的數(shù)據(jù)稀疏問題，以及用戶和物品之間意外交互帶來(lái)的噪聲問題,提出了一種基于超圖和分層頻譜濾波器的序列推薦模型（HYFTRec）。HYFTRec將超圖結(jié)構(gòu)引入序列推薦，通過(guò)超圖嵌入模塊捕捉用戶與物品之間復(fù)雜的高階關(guān)系...
針對(duì)圖像指代分割的訓(xùn)練后量化策略 摘要：圖像指代分割(RIS)旨在通過(guò)理解視覺和語(yǔ)言信息來(lái)分割圖像中給定語(yǔ)句所描述的對(duì)象，在交互式圖片編輯以及語(yǔ)言引導(dǎo)的人機(jī)交互領(lǐng)域具有很強(qiáng)的應(yīng)用前景。然而，現(xiàn)有解決方案傾向于探索高性能模型，忽視了對(duì)資源有限的邊緣設(shè)備上實(shí)際應(yīng)用的考量。為解決...
基于信息互補(bǔ)與交叉注意力的跨模態(tài)檢索方法 摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)中多模態(tài)數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)，跨模態(tài)檢索技術(shù)受到了廣泛關(guān)注。然而，現(xiàn)實(shí)中一些多模態(tài)數(shù)據(jù)存在語(yǔ)義信息缺失，導(dǎo)致模型難以準(zhǔn)確提取出其中蘊(yùn)涵的語(yǔ)義特征。此外，一些多模態(tài)數(shù)據(jù)還包含了與語(yǔ)義無(wú)關(guān)的冗余信息，干擾了模型對(duì)關(guān)鍵信息的提取。為此，...
基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)協(xié)同進(jìn)化算法求解柔性作業(yè)車間節(jié)能調(diào)度問題 摘要：針對(duì)柔性作業(yè)車間節(jié)能調(diào)度問題(EEFJSP)，構(gòu)建以最小化的最大完工時(shí)間和機(jī)器總能耗最低為優(yōu)化目標(biāo)的FJSP問題模型。首先，針對(duì)問題模型的特征,提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)協(xié)同進(jìn)化算法的自適應(yīng)算法(QNSGA-Ⅱ);其次，引入狀態(tài)空間和動(dòng)作空...
融合實(shí)體鄰域信息的時(shí)序知識(shí)圖譜實(shí)體對(duì)齊 摘要：實(shí)體對(duì)齊的目的是通過(guò)匹配多源知識(shí)圖譜中相同的實(shí)體來(lái)構(gòu)造一個(gè)完整的知識(shí)圖譜。現(xiàn)有方法主要集中在靜態(tài)知識(shí)圖譜上，未能充分利用大規(guī)模知識(shí)結(jié)構(gòu)中普遍存在的時(shí)間信息，同時(shí)在融合實(shí)體鄰域信息時(shí)忽視了未直接相連的潛在鄰居。為此,提出了一種融合實(shí)體鄰...
互補(bǔ)盲點(diǎn)策略和U型Transformer的地震數(shù)據(jù)去噪 摘要：去除隨機(jī)噪聲可以顯著提高地震數(shù)據(jù)的信噪比(SNR)。盲點(diǎn)驅(qū)動(dòng)的無(wú)監(jiān)督去噪方法無(wú)需標(biāo)注數(shù)據(jù)，能自動(dòng)提取特征，但其忽略了噪聲相關(guān)性，導(dǎo)致去噪性能較差。為此，提出了互補(bǔ)盲點(diǎn)策略和U型Transformer的地震數(shù)據(jù)去噪框架(CBUTS)。首...
SP-POMDP：堆疊物體抓取場(chǎng)景中的任務(wù)規(guī)劃方法 摘要：在機(jī)器人抓取堆疊物體的工作場(chǎng)景中，由于環(huán)境中受雜波影響的傳感器采樣以及物體相互遮擋導(dǎo)致的部分可觀測(cè)性,機(jī)器人無(wú)法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、完整的建模,難以高效完成作業(yè)。針對(duì)以上問題,設(shè)計(jì)了一種基于狀態(tài)修正的部分可觀測(cè)馬爾可夫決策過(guò)程(SP-POMDP...
基于果蠅協(xié)同算法求解雙目標(biāo)混裝柔性作業(yè)車間分批調(diào)度問題 摘要：對(duì)于多產(chǎn)品混裝柔性生產(chǎn)模式,研究生產(chǎn)、運(yùn)輸、庫(kù)存、裝配各環(huán)節(jié)密切聯(lián)系的混裝柔性作業(yè)車間分批調(diào)度問題。以最小化最大完工時(shí)間和總成本為目標(biāo)建立模型，提出雙層聯(lián)動(dòng)的多目標(biāo)混合算法：多目標(biāo)粒子群算法聯(lián)動(dòng)果蠅協(xié)同搜索算法，外層使用計(jì)算最佳分批策...
優(yōu)化時(shí)間窗改進(jìn)Dijkstra算法的無(wú)人駕駛磁懸浮車路徑規(guī)劃 摘要：針對(duì)無(wú)人駕駛磁懸浮車同軌道多車運(yùn)營(yíng)及車輛密度大的特點(diǎn)，研究了一種基于優(yōu)化時(shí)間窗改進(jìn)Dijkstra算法的磁浮車路徑規(guī)劃算法，考慮了路徑?jīng)_突、調(diào)度成本等一系列現(xiàn)實(shí)問題,將Dijkstra算法與時(shí)間窗相結(jié)合，順序規(guī)劃各磁浮車的路徑。首先，...
帶頻繁區(qū)域的空間并置模式挖掘方法 摘要：聚焦于空間并置模式挖掘，旨在探索空間特征間的共存關(guān)系。傳統(tǒng)方法雖能識(shí)別頻繁共存的模式，但無(wú)法確定這些模式在空間中的具體分布區(qū)域。為了解決這一問題,提出了一種新穎的帶頻繁區(qū)域的空間并置模式挖掘算法。算法分為兩個(gè)階段，第一階段采用凝聚層次...
輔助任務(wù)增強(qiáng)的知識(shí)追蹤方法 摘要：知識(shí)追蹤是實(shí)現(xiàn)智慧教育的有效手段，它通過(guò)評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)狀況幫助學(xué)生及時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)策略?，F(xiàn)有的知識(shí)追蹤方法在處理習(xí)題和知識(shí)概念間的內(nèi)在關(guān)系及獲取學(xué)生個(gè)性化知識(shí)水平等方面仍有不足，針對(duì)這一問題,提出一種輔助任務(wù)增強(qiáng)的知識(shí)追蹤方法（auxili...
基于沖突避讓的多智能體有效旁路規(guī)劃 摘要：針對(duì)狹窄環(huán)境中的多個(gè)智能體無(wú)法規(guī)避關(guān)鍵通道上的沖突，導(dǎo)致多智能體尋路效率低下的問題,提出了基于視場(chǎng)的沖突搜索有效旁路規(guī)劃算法。在基于沖突搜索算法框架上層引入視場(chǎng)表示智能體的通信范圍；通過(guò)掃描智能體通信范圍內(nèi)所有智能體的多值決策圖，判斷...

基于特征融合的音頻偽造檢測(cè)方法 摘要：隨著人工智能的發(fā)展，合成語(yǔ)音與真實(shí)語(yǔ)音的區(qū)分變得更加困難，給音頻深度偽造檢測(cè)帶來(lái)了挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的檢測(cè)方法通常存在準(zhǔn)確率低、泛化性差、抗干擾性弱等問題，為此,提出一種基于特征融合的音頻偽造檢測(cè)方法 MFF-STViT。該方法設(shè)計(jì)了一個(gè)新的...
基于多視圖舌象特征融合的中醫(yī)證型辨識(shí) 摘要：中醫(yī)舌診中，臨床醫(yī)師通過(guò)觀察舌質(zhì)、舌苔和舌底了解患者健康狀態(tài)和病理變化。為解決當(dāng)前中醫(yī)舌診輔助辨證模型缺乏對(duì)舌面和舌底的綜合分析，忽視舌面和舌底特征互補(bǔ)性的問題，提出基于多視圖舌象特征融合的中醫(yī)證型辯識(shí)模型（syndrome iden...
多元異構(gòu)耦合網(wǎng)絡(luò)中競(jìng)爭(zhēng)性輿情信息傳播研究 摘要：針對(duì)輿情信息在跨平臺(tái)交互過(guò)程中相互競(jìng)爭(zhēng)的問題，提出在耦合網(wǎng)絡(luò)下分析競(jìng)爭(zhēng)性輿情信息傳播規(guī)律。在SEIR模型基礎(chǔ)上引入觀點(diǎn)動(dòng)力學(xué),加入正、負(fù)面信息傳播者，基于小世界網(wǎng)絡(luò)和有向無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)搭建符合當(dāng)下社交特征的耦合網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，構(gòu)建多元異構(gòu)耦合網(wǎng)...
基于增強(qiáng)控制流圖與孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的代碼克隆檢測(cè)方法 摘要：針對(duì)現(xiàn)有代碼克隆檢測(cè)方法存在上下文信息缺失以及語(yǔ)義學(xué)習(xí)能力弱的問題,提出一種基于增強(qiáng)控制流圖與孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的代碼克隆檢測(cè)方法。該方法首先設(shè)計(jì)了代碼表示結(jié)構(gòu)ECFG（enhancedcontrol flowgraph),在控制流圖中嵌入...

獎(jiǎng)勵(lì)回溯DQN驅(qū)動(dòng)的多QoS工業(yè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)隙調(diào)度方法 摘要：現(xiàn)有研究在多QoS(qualityof service)調(diào)度問題中，由于僅依賴即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)反饋機(jī)制，在資源受限的場(chǎng)景下處理時(shí)延敏感數(shù)據(jù)和具有連續(xù)傳輸需求的媒體數(shù)據(jù)時(shí)，存在可擴(kuò)展性差和資源浪費(fèi)的問題。為此，提出了一種基于獎(jiǎng)勵(lì)回的DQN(re...
基于QUIC的擁塞控制算法動(dòng)態(tài)切換機(jī)制 摘要：傳統(tǒng)靜態(tài)配置單一擁塞控制算法的方式已無(wú)法適應(yīng)跨時(shí)間和跨地域下的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化特性，擁塞控制算法動(dòng)態(tài)切換被業(yè)界廣泛關(guān)注。針對(duì)動(dòng)態(tài)切換過(guò)程中的網(wǎng)絡(luò)探測(cè)準(zhǔn)確度低、傳輸性能波動(dòng)等問題，在有線網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景中開展了基于QUIC的擁塞控制算法動(dòng)態(tài)切換機(jī)制...
CN2Conv：面向物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的強(qiáng)魯棒CNN設(shè)計(jì)方法 摘要：使用云輔助訓(xùn)練少參數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)可以使其部署在資源受限的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上，然而現(xiàn)有少參數(shù)模型存在對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)特征的提取能力不足、魯棒性差的問題。為此提出了一種適應(yīng)復(fù)雜數(shù)據(jù)且魯棒性強(qiáng)的CNN設(shè)計(jì)方法,組合非線性變換卷積核生成方法（...

面向物流數(shù)據(jù)共享的可撤銷屬性加密方案 摘要：在信息驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，數(shù)據(jù)被賦予了更高的價(jià)值，成為推動(dòng)各行各業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素之一。針對(duì)物流數(shù)據(jù)共享過(guò)程中的數(shù)據(jù)安全問題，提出了一種基于多值決策圖(MDD)訪問結(jié)構(gòu)的、支持用戶分級(jí)訪問且可撤銷的密文策略屬性基加密(CP-ABE)方案。該方案...
一種具有多級(jí)安全目標(biāo)的動(dòng)態(tài)對(duì)稱可搜索加密方案 摘要：可搜索加密是將數(shù)據(jù)文件加密后存儲(chǔ)到云端，然后對(duì)密文進(jìn)行檢索的一種技術(shù)。動(dòng)態(tài)可搜索加密允許對(duì)云端的文件進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，然而現(xiàn)有動(dòng)態(tài)可搜索加密方案都著重解決前向和后向安全問題且大多僅支持單用戶搜索，無(wú)法同時(shí)保護(hù)搜索模式和訪問模式。針對(duì)上述問...
基于雙向數(shù)據(jù)流分析與圖抽象嵌入的漏洞檢測(cè)方法 摘要：隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊和犯罪日益猖獗，軟件漏洞檢測(cè)的準(zhǔn)確性與全面性面臨重大挑戰(zhàn)。針對(duì)跨程序漏洞復(fù)雜語(yǔ)義難以捕獲、數(shù)據(jù)流信息難以全面解析以及漏洞模式特征提取困難等問題,提出了一種基于LLVMIR與雙向門控圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Bi-GGNN的雙向數(shù)據(jù)流分析的...
基于比特切片技術(shù)與指令集的LED算法快速實(shí)現(xiàn) 摘要：LED是一種專為資源受限設(shè)備設(shè)計(jì)的輕量級(jí)分組密碼算法，具有低功耗、低內(nèi)存占用和高效率的特點(diǎn)，非常適合應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備、RFID標(biāo)簽和嵌入式系統(tǒng)等。然而,隨著對(duì)性能要求的不斷提升，如何進(jìn)一步優(yōu)化LED分組密碼算法的加密實(shí)現(xiàn)效率...
基于隨機(jī)投影與改進(jìn)min-max哈希的可撤銷指紋模板保護(hù)方案 摘要：隨著生物識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，未受保護(hù)的生物特征模板仍然面臨著嚴(yán)重的安全和隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)有的生物特征模板保護(hù)方案為滿足不可逆性破壞了原始生物特征的結(jié)構(gòu)，降低了生物特征模板的識(shí)別準(zhǔn)確性，經(jīng)常面臨準(zhǔn)確性和安全性的平衡問題。因此，提出一種基...

結(jié)合自適應(yīng)局部圖卷積與多尺度時(shí)間建模的骨架行為識(shí)別 摘要：鑒于人體骨架的固有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性，采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行骨架數(shù)據(jù)建模成為行為識(shí)別的一種有效手段。然而，在骨架行為識(shí)別方法中存在固定拓?fù)鋱D結(jié)構(gòu)與固定內(nèi)核大小的時(shí)間卷積難以適應(yīng)多變的動(dòng)作類型、姿態(tài)及行為時(shí)長(zhǎng)，導(dǎo)致建模誤差，影響識(shí)別精度的問題。為...
基于圖元變換的建筑彩繪紋樣圖像矢量化方法 摘要：為了對(duì)包含可復(fù)用圖元的建筑彩繪紋樣圖像進(jìn)行矢量化，并保留圖像中可復(fù)用圖元的獨(dú)立性與變換參數(shù)，提出一種基于圖元變換的建筑彩繪紋樣圖像矢量化方法。該方法首先將復(fù)雜彩繪紋樣劃分為局部紋樣;然后對(duì)局部紋樣進(jìn)行圖元多分類檢測(cè)，完成圖元過(guò)濾和圖元...
雙流特征增強(qiáng)與融合的弱監(jiān)督時(shí)序動(dòng)作定位 摘要：弱監(jiān)督時(shí)序動(dòng)作定位旨在僅使用視頻級(jí)標(biāo)簽對(duì)未修剪視頻中的動(dòng)作實(shí)例進(jìn)行分類和定位?，F(xiàn)有模型通常直接使用預(yù)訓(xùn)練的特征提取器從視頻中提取片段級(jí)RGB和光流特征，但預(yù)提取的片段級(jí)視頻特征只覆蓋短的時(shí)間跨度，且沒有考慮RGB和光流的互補(bǔ)性和關(guān)聯(lián)性...
多尺度降噪自編碼器的遮擋行人重識(shí)別研究與應(yīng)用 摘要：為了解決行人重識(shí)別(ReID)中的遮擋問題，同時(shí)減輕遮擋數(shù)據(jù)集不足的影響，對(duì)遮擋行人重識(shí)別進(jìn)行研究并提出了一種基于多尺度降噪自編碼器的方法。該方法基于學(xué)生-教師模型采用知識(shí)蒸餾學(xué)習(xí)方法進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)知識(shí)從教師模型到學(xué)生模型的轉(zhuǎn)移。...
基于深度正則化的三維高斯人體重建算法 摘要：現(xiàn)有多視圖三維人體重建方法由于缺少額外幾何約束和先驗(yàn)知識(shí)，從而導(dǎo)致重建結(jié)果在質(zhì)量和完整性等方面表現(xiàn)較差。針對(duì)上述問題，提出了一種應(yīng)用于稀疏視圖的三維高斯重建算法DHGS。首先，結(jié)合多視圖關(guān)節(jié)重投影和交并比誤差改進(jìn)人體模型參數(shù)估計(jì)方法，...
基于雙曲空間的無(wú)監(jiān)督視頻異常檢測(cè)方法 摘要：在視頻異常檢測(cè)領(lǐng)域中，異常事件往往具有時(shí)間連續(xù)性和相似性，現(xiàn)有的無(wú)監(jiān)督方法將視頻切分為多個(gè)片段并隨機(jī)選取部分片段進(jìn)行訓(xùn)練，破壞了異常事件的連續(xù)性，導(dǎo)致關(guān)鍵的時(shí)空信息丟失。此外，基于歐氏空間的現(xiàn)有方法在對(duì)視頻數(shù)據(jù)建模時(shí)，受到嵌入空間維度...