深度光流估计方法研究进展

结合深度学习模型实现光流端到端的计算是当前计算机视觉领域的一个研究热点.文中对基于深度学习的光流估计方法进行总结和梳理.首先,介绍了光流的起源与定义;其次,总结了现有的数据集合和评价指标;最重要的是,着重从3个方面回顾了深度光流估计方法,包括有监督的深度光流估计方法、无监督的深度光流估计方法以及对现有光流估计方法的性能对比分析.分析表明,参照传统方法设计小而轻且泛化性能好的深度光流网络是未来的研究方向.在此基础上,进一步分析和介绍了当下光流估计与视频分析任务联合学习的一系列代表性方法,指出了设计由任务驱动的深度光流网络是很有应用价值的研究方向.最后,总结了深度光流估计存在的问题和挑战,并对未来工作进行展望.

基于非标量距离度量的双向Wang Tiles纹理合成方法

针对Wang Tiles的纹理合成算法中存在的菱形接缝问题,提出一种基于非标量距离度量的双向Wang Tiles纹理合成方法.该方法在构造Wang Tiles过程中把非标量距离度量方法附加到原有的最小误差边界路径切割算法上,并且在Wang Tiles拼接过程中应用了双向的方法.理论分析和实验结果表明改进的方法使接缝更加曲折,消除了Wang Tile中明显的菱形接缝,取得更佳的视觉效果.在纹理合成质量和速度上都有提高.

本体中概念间语义相似度和相关度混合计算方法

语义相似度计算广泛应用于自然语言处理中,但现有语义相似度计算方法没有充分挖掘本体结构中概念间的关系.笔者针对当前概念相似度计算的片面性和不完善性等不足,提出一种计算概念间语义相似度和相关度的混合方法.从有向边包含的特征属性对语义距离进行扩展,结合概念深度,将语义距离转换成语义相似度,通过引入概念间相关度计算,使最终概念语义相似度计算更加精确.并将该方法与人的主观判断结果进行比较,验证了该方法的可行性和有效性.