基于图像语义分割的真实毛笔笔触实时生成技术

书法在文化传承中占据重要地位,书法书写笔迹的生成也一直是计算机图形学的研究重点和难点.现存基于模型和经验的方法,由于建模难度大,大都将笔触表述为简单的几何图形并且缺少变化,难以真实还原毛笔书写的笔触和笔迹.使得现存书法笔迹生成软件仅仅用于娱乐,而难以上升到数字化书法教育层面.文中从计算机视觉的角度出发,通过4个相机获取毛笔的实时书写图像;针对Deeplabv3+语义分割算法无法有效地分割小尺寸类别的缺点进行优化,使用优化的Deeplabv3+算法提取图像中毛笔笔头等关键信息,并通过Hough变换和PnP位姿估计算法计算笔杆相对位姿;基于位姿信息矫正和融合各相机笔触图像,提出一种未知区域估计方法估计相机无法拍摄到的笔触区域.按照不同条件提取400多幅书写图像作为数据集并进行实验结果表明,优化后的Deeplabv3+算法平均交并比(mean intersection-over-union,mIOU)达到0.849,与优化前相比提升了0.117;在小尺寸类别上交并比(intersection-over-union,IOU)达到0.59,提升了0.473.在保证实时性的前提下,最终生成的笔触与传统基于模型和经验的方法相比,可以更加真实地还原书写时的笔触,并避免对毛笔进行复杂的建模,为笔迹生成研究提供一种新的思路.

基于图像理解的能见度测量方法

现存的大气能见度测量方法主要存在硬件成本高、操作复杂度大、应用范围小等问题.文中将机器学习引入能见度测量,提出一种基于图像理解的白天能见度测量方法.首先在对测量场景图像感兴趣区域分窗处理的基础上,设计并提取基于像素对比度的图像特征及向量.然后,通过训练支持向量回归机构建图像特征与能见度值之间的关系模型.最后,根据模型计算待测图像的能见度值.实验结果表明该方法不仅具有良好的能见度测量精度,同时具有较高的灵活性,能降低已有能见度测量的局限性.

采用听觉滤波器的宽带MUSIC声源定位方法

在分析了采用短时傅里叶变换的宽带MUSIC声源定位算法(SF-MUSIC)存在问题的基础上,提出了一种采用听觉滤波器的宽带MUSIC声源定位算法(AF-MUSIC)。该算法使用听觉滤波器组对传声器阵列接收到的信号进行不等带宽分解后,在各个频率通道上使用MUSIC算法进行声源定位,并结合子区间频数估计法得出最终定位结果。对算法进行的实验评估表明,在不同声源类型条件下,相比SF-MUSIC算法,AF-MUSIC算法的平均估计误差减少2.5479°,有效地提高了声源波达方向估计的精度。

基于散斑的三维体感交互系统

为了提高基于投影散斑的体感交互算法的精度和效率,提出采用零均值归一化互相关算子(ZNCC)恢复深度信息的快速计算方法,并通过引入特征筛选的分级决策树构建了姿态分类器.首先采用ZNCC在三维场景重建中求取散斑图像的视差,由三角化测量根据视差值反算目标场景的深度图像,基于GPU并行架构和改进的计算公式,解决ZNCC的冗余计算问题;然后采用改进的随机森林算法在姿态估计中完成人体部件分类,由mean shift算法实现关节点和骨骼提取,通过特征筛选机制去除无效特征降低训练数据的特征空间维度,并根据人体姿态动作的特点在决策树的组合中用分级决策思想提高预测精度.最终实现了系统的整体集成,通过实验验证了该方法的有效性.

融合空域与频域特征的能见度监督学习

大气能见度不仅影响海路空交通运输和居民出行,而且是空气质量检测的主要指标。现有基于图像处理的能见度评测方法存在采用固定公式计算、稳定性差、对适用环境要求苛刻等问题。能见度监督学习测量方法直接从观测场景图像中提取空域边缘相关特征与频域能量分布特征构成高维特征向量,无需人工设立目标物或对观测场景建模。它通过k最近邻(kNN)选取与待测图像相似样本进行支持向量回归机(SVR)的训练,动态构建图像特征与能见度之间的学习模型,将各种能见度影响因子隐藏于模型内。对自然场景的测量实验结果表明,该方法的测量正确率最高可达96.29%,且具有良好的稳定性和实时性,操作简单,便于大规模推广。

互联网语境下的文化记忆与国家认同

国家认同是一个人作为主体对国家身份、民族身份、国族身份的一种认知意识、归属感和价值判断。它与人们的文化记忆是密切相关的。在各种不同的社会实践、思想观念等影响下,人们在各自不同的政治信念、国家观念、文化价值的框架和标准下,产生对国家认同的一套认知、情感和行为的心理结构和价值体系,并将国家认同和个人认同不自觉地进行融合,相互参照。在互联网语境下,每一个人的文化记忆都会更加广泛深入地影响到人们的国家认同。在开放的互联网下,丰富、多元、无边界的文化记忆,也就使得国家认同变得更加具有选择性、挑战性、复杂性;在互动性的互联网下,互补性、矛盾性、融合性的文化记忆,也使得国家认同产生了互助性、对立性、融通性;在多媒体互联网下,立体性、联觉性、逼真性的文化记忆,也形成了国家认同的多重性、情感性、理智性。在全球化冲击主权边界和文化身份的"危机"下,我们应该积极规避互联网的消极性,充分发挥互联网的优势,在新中国文化记忆的土壤中,高度统一起全国人民的个人认同感和国家认同感,以增强现代国家意识,促进实现中华民族伟大复兴的中国梦。

“贤”字的文化阐释(下)

"贤"字的形义及其演变显示,其本义似应为"多财",即"钱财多",现代汉语中主要衍生出"贤达""贤德""贤惠""贤良""贤明""贤能""贤人""贤士""贤哲"等词汇。从哲学上来看,"贤""贤哲"是指大哲学家,即有知识或者有德行的哲学家。但是,由于中西哲学的总体特征的差异,西方哲学是"爱智慧"的学问,所以大哲学家应该主要是知识渊博的哲学家,像柏拉图和亚里士多德等等;而中国哲学是"天人合一"的学问,所以大哲学家应该主要是道德模范的哲学家。从伦理学来看,"贤"主要指人的德行和才能,所以,中国古代就褒扬"贤德""贤惠""贤良""贤明""贤能"等才能品质;因此,中国古代将有德行、有才能的人称为:贤达、贤能、贤士等等,并且倡导向这些人看齐,所以有"见贤思齐"的成语。从社会学来看,中国古代社会是最讲究人伦等级和处理人际关系的社会,为此,"贤"就成为了人们区别人伦等级和处理人际关系的一个重要标准,因此,财多、才多、德多的人就成为社会的上层统治阶层,而要求他们"礼贤下士",爱护兄弟、晚辈,以"贤弟""贤侄"相称,要求女性还有特殊的贤德,比如,贤惠、贤淑。在中国古代文艺之中,描绘了大量的贤人、贤士、贤哲的形象,魏晋南北朝时代的"竹林七贤"堪称典范,一部《世说新语》也描绘了中国古代士大夫的贤德、贤能,为中华民族树立了各种贤人的道德风范。

“贤”字的文化阐释(上)

"贤"字的形义及其演变显示,其本义似应为"多财",即"钱财多",现代汉语中主要衍生出"贤达"、"贤德"、"贤惠"、"贤良"、"贤明"、"贤能"、"贤人","贤士"、"贤哲"等词汇。从哲学上来看,"贤"、"贤哲"是指大哲学家,即有知识或者有德行的哲学家。但是,由于中西哲学的总体特征的差异,西方哲学是"爱智慧"的学问,所以大哲学家应该主要是知识渊博的哲学家,像柏拉图和亚里士多德等等;而中国哲学是"天人合一"的学问,所以大哲学家应该主要是道德模范的哲学家。从伦理学来看,"贤"主要指人的德行和才能,所以,中国古代就褒扬"贤德""贤惠""贤良""贤明""贤能"等才能品质;因此,中国古代将有德行、有才能的人称为:贤达、贤能、贤士等等,并且倡导向这些人看齐,所以有"见贤思齐"的成语。从社会学来看,中国古代社会是最讲究人伦等级和处理人际关系的社会,为此,"贤"就成为了人们区别人伦等级和处理人际关系的一个重要标准,因此,财多、才多、德多的人就成为社会的上层统治阶层,而要求他们"礼贤下士",爱护兄弟、晚辈,以"贤弟""贤侄"相称,要求女性还有特殊的贤德,比如,贤惠、贤淑。在中国古代文艺之中,描绘了大量的贤人、贤士、贤哲的形象,魏晋南北朝时代的"竹林七贤"堪称典范,一部《世说新语》也描绘了中国古代士大夫的贤德、贤能,为中华民族树立了各种贤人的道德风范。

互联网的互动性与红色经典文化记忆

互联网的互动性,并不在于把一个印刷文本转变为电子文本来更便捷地让接受者参与其中确定文本的意义,而是在于接受者能够直接运用超文本进行链接,从而使文本的意义不断增加,这种超文本的不断覆写就形成了文本与接受者(用户)之间的对话、交流、沟通,从而使得文本的意义不断异延、播撒、增补。所谓超文本,就是'一种非线性的碎片电子网络,用户可以借助鼠标‘点击’连通它。在这里,读者不再是被动的消费者,而是最终文本实现的积极参与者'。

互联网的虚拟性与红色经典文化记忆

互联网的开放性实质上就是互联网的虚拟性的具体表现。据约斯·德·穆尔的研究,"电脑万维网打开了这个虚拟世界。"[1]"虚拟世界是对一个世界的仿真,在物理学意义上它是不真实的,但是在其效应上,它给观众以真实而深刻的印象。这正是电脑作为全球性机器的两大特征。"[2]用句通俗的话说就是:虚拟世界在实体上是不真实的,感觉上确是超级真实的。虚拟世界也就是法国后现代主义思想家波德里亚(又译鲍德里亚)所说的仿象世界,它不是物质形态的实在世界,却是一种比物质世界更加真实的世界。

互联网的开放性与红色经典文化记忆

所谓互联网的开放性是指:互联网的技术决定了信息呈开放式传播,一切信息可以尽可能地扩散到任何可以达到的地方(只要有网络存在的地方),模糊和打破了时间和空间、现实和未来、真实和想象、本真和仿象、实在和虚构、静态和动态、平面和立体、城市与乡村、国家与国际等等之间的界限和边界,具有极大的超越性——超越了由文字固定下来的传统'文本'(静态的、固化的、单向的).

一种多模态融合的网络视频相关性度量方法

随着网络和多媒体技术的发展,视频分享网站中的网络视频数量呈爆炸式增长。海量视频库中的高精度视频检索、分类、标注等任务成为亟待解决的研究问题。视频间的相关性度量是这些问题所面临的一个共性基础技术。本文从视频视觉内容,视频标题和标签文本,以及视频上传时间、类别、作者3种人与视频交互产生的社会特征等多源异构信息出发,提出一种新颖的多模态融合的网络视频相关性度量方法,并将所获相关性应用到大规模视频检索任务中。You Tube数据上的实验结果显示:相对于传统单一文本特征、单一视觉特征的检索方案,以及文本和视觉特征相融合的检索方案,文本视觉和用户社会特征多模态融合方法表现出更好的性能。

基于投影散斑的实时场景深度恢复

为了解决传统匹配算法重建散斑图像时在视差不连续区域误匹配较多的问题,提出一种在网格顶点处选择种子点、渐进增长的区域生长匹配方法,以完成散斑图像的深度信息恢复.针对传统区域生长方法种子点选取速度低、覆盖性差的问题,提出在网格顶点处选择种子点的快速定位方法;在生长策略方面,采用逐步放宽种子点选择标准和生长标准的方式,渐进地增长区域;为克服散斑图像亮度不均衡的问题,采用零均值归一化互相关算子作为相关测度算子,并针对该算子冗余计算较多的问题,运用积分图结合其改进计算公式加速计算,确保算法的实时性;最后插值细化视差图,并根据三角测量原理转化视差值为深度值.实验结果表明,该方法深度恢复结果鲁棒性强、速度较快.

基于图像纹理的自适应水印算法

图像水印技术是一种在图像中嵌入被称为水印的版权标记,以证明图像版权归属的技术。利用图像纹理粗糙区域易于隐藏水印的优势,提出了一种基于图像纹理的自适应水印算法。首先,设计了一种能够真实反映图像纹理丰富程度的纹理度量方法,引入全局纹理值和局部纹理值的概念来综合分析图像纹理的分布情况;其次,利用滑动窗口和窗口内区域的局部纹理值,精确地获取图像的纹理粗糙区域,将水印嵌入在纹理粗糙区域中,保证嵌入水印图像的视觉质量;然后,通过多元回归分析,得到水印嵌入参数与纹理粗糙区域的全局纹理值和局部纹理值的函数关系,根据区域的纹理值自适应地调整水印的嵌入参数,最大限度地保证水印的不可见性,增强水印的鲁棒性;最后,通过在多个不重叠的纹理粗糙区域中嵌入相同的水印,进一步提高水印提取的准确率。在100幅自然场景图像上进行模拟实验,从不可见性、自适应性和鲁棒性三个方面证实了所提算法相比已有自适应水印算法的优越性。

一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法

水下监控视频中的珊瑚礁鱼检测面临着视频成像质量不高、水下环境复杂、珊瑚礁鱼视觉多样性高等困难,是一个极具挑战的视觉目标检测问题,如何提取高辨识度的特征成为制约检测精度提升的关键。提出了一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法,通过设计视觉特征聚合和时序特征聚合2个模块,融合多个维度的特征以实现这一目标。前者设计了自顶向下的切分和自底向上的归并方案,可实现不同分辨率多层卷积特征图的有效聚合;后者给出了一种帧差引导的相邻帧特征图融合方案,可通过融合多帧特征图强化运动目标及其周边区域的特征表示。公开数据集上的实验表明:基于以上2个模块设计的时空特征聚合网络可以实现对水下珊瑚礁鱼的有效检测,相比于多个主流方法和模型取得了更高的检测精度。

基于级联多尺度信息融合对抗网络的红外仿真

提出了一种应用于红外图像仿真的级联多尺度信息融合生成对抗网络,能由可见光图像估计对应的红外图像。针对可见光与红外图像特征之间的关联与区别,该网络采用级联的对抗网络结构:第一级对抗网络以语义分割图像为辅助任务,使用大感受野的卷积网络结构,重建红外图像的结构信息;第二级对抗网络以可见光的灰度反转图像为辅助任务,采用小感受野的网络结构,补充红外仿真图像的细节纹理信息,并使用多尺度融合模块整合多感受野信息以提升算法精度。在先进算法的通用数据集上进行实验,结果表明,级联多尺度信息融合对抗网络能够实现可见光到红外图像的转换,可得到结构与纹理都较正确的红外仿真图像,在多种客观指标与主观感受上均优于其他类似算法。

“易”字的文化阐释

'易'字的形音义及其演变显示,其本义似应为'蜥蜴'(象形字)或'益(溢)'(会意字)或'易(赐)'(假借字);由蜥蜴善变色,引申为'变易'等词汇;由'益'引申为改变、交换、蔓延,由'改变'引申为'治理',并用作《周易》之'易';由'溢'又引申出容易、平易,等等;由'易(赐)'引申为给予、交换,等等。现代汉语衍生出容易、简易、平易、变易、交易等词汇。从哲学上来看,'易'是变化之道,是辩证法的根本。中国古代哲学思想强调了变易,流传下《周易》(后成为《易经》),形成了素朴的辩证法,尤其强调了'生生之谓易',是中国哲学思想的辩证的生命哲学或者人生哲学。从伦理学来看,'易'的变易、交易、平易等是人类的社会道德的基本要求,人类应该改变自己,给予社会自己的一切,具有奉献精神,这样才能够轻而易举地改变整个社会。