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学者姓名：尹宝才
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摘要 ：
This study proposes a novel multi-view soft block diagonal representation framework for clustering complete and incomplete multi-view data. First, given that the multi-view self-representation model offers better performance in exploring the intrinsic structure of multi-view data, it can be nicely adopted to individually construct a graph for each view. Second, since an ideal block diagonal graph is beneficial for clustering, a 'soft' block diagonal affinity matrix is constructed by fusing multiple previous graphs. The soft diagonal block regulariser encourages a matrix to approximately have (not exactly) K diagonal blocks, where K is the number of clusters. This strategy adds robustness to noise and outliers. Third, to handle incomplete multi-view data, multiple indicator matrices are utilised, which can mark the position of missing elements of each view. Finally, the alternative direction of multipliers algorithm is employed to optimise the proposed model, and the corresponding algorithm complexity and convergence are also analysed. Extensive experimental results on several real-world datasets achieve the best performance among the state-of-the-art complete and incomplete clustering methods, which proves the effectiveness of the proposed methods.
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| GB/T 7714 | Hu, Yongli , Luo, Cuicui , Wang, Boyue et al. Complete/incomplete multi-view subspace clustering via soft block-diagonal-induced regulariser [J]. | IET COMPUTER VISION , 2021 , 15 (8) : 618-632 . |
| MLA | Hu, Yongli et al. "Complete/incomplete multi-view subspace clustering via soft block-diagonal-induced regulariser" . | IET COMPUTER VISION 15 . 8 (2021) : 618-632 . |
| APA | Hu, Yongli , Luo, Cuicui , Wang, Boyue , Gao, Junbin , Sun, Yanfeng , Yin, Baocai . Complete/incomplete multi-view subspace clustering via soft block-diagonal-induced regulariser . | IET COMPUTER VISION , 2021 , 15 (8) , 618-632 . |
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摘要 ：
简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割算法可以直接用于等距柱状投影(equirectangular projection,ERP)的球面图像,但是投影所造成的球面数据局部相关性破坏,会导致SLIC算法在ERP图像的部分区域无法生成合适的超像素分类,从而影响该算法的性能.为解决这一问题,首先对ERP格式的球面图像进行重采样,生成球面上近似均匀分布的球面像元数据;然后在保持球面图像数据局部相关性的基础上,将重采样数据重组为一个新的球面图像二维表示;并基于此二维表示,将球面数据的几何关系整合到SLIC算法中,最终建立球面图像SLIC算法.针对多组ERP图像分别应用SLIC算法和本文提出的算法,对比2种算法在不同聚类数量下的超像素分割结果.实验结果表明:所提出的球面图像SLIC算法在客观质量上优于原SLIC算法,所生成的超像素分割结果不受球面区域变化影响,且轮廓闭合,在球面上表现出了较好的相似性和一致性.
关键词 ：
SLIC算法 SLIC算法 聚类 聚类 超像素 超像素 重采样 重采样 球面图像 球面图像 图像分割 图像分割
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| GB/T 7714 | 吴刚 , 施云惠 , 尹宝才 . 球面图像的SLIC算法 [J]. | 北京工业大学学报 , 2021 , 47 (3) : 216-223 . |
| MLA | 吴刚 et al. "球面图像的SLIC算法" . | 北京工业大学学报 47 . 3 (2021) : 216-223 . |
| APA | 吴刚 , 施云惠 , 尹宝才 . 球面图像的SLIC算法 . | 北京工业大学学报 , 2021 , 47 (3) , 216-223 . |
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摘要 ：
In recent years, the image inpainting technology based on deep learning has made remarkable progress, which can better complete the complex image inpainting task compared with traditional methods. However, most of the existing methods can not generate reasonable structure and fine texture details at the same time. To solve this problem, in this paper we propose a two-stage image inpainting method with structure awareness based on Generative Adversarial Networks, which divides the inpainting process into two sub tasks, namely, image structure generation and image content generation. In the former stage, the network generates the structural information of the missing area; while in the latter stage, the network uses this structural information as a prior, and combines the existing texture and color information to complete the image. Extensive experiments are conducted to evaluate the performance of our proposed method on Places2, CelebA and Paris Streetview datasets. The experimental results show the superior performance of the proposed method compared with other state-of-the-art methods qualitatively and quantitatively. © 2021 ACM.
关键词 ：
Deep learning Deep learning Textures Textures Image processing Image processing
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| GB/T 7714 | Wang, Jin , Zhang, Xi , Wang, Chen et al. Two-stage structure aware image inpainting based on generative adversarial networks [C] . 2021 . |
| MLA | Wang, Jin et al. "Two-stage structure aware image inpainting based on generative adversarial networks" . (2021) . |
| APA | Wang, Jin , Zhang, Xi , Wang, Chen , Zhu, Qing , Yin, Baocai . Two-stage structure aware image inpainting based on generative adversarial networks . (2021) . |
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摘要 ：
随着信息技术的高速发展,各种数字档案数据量出现了爆炸式的增长。如何合理地挖掘分析档案数据,提升对新收录档案智能管理的效果已成为一个亟需解决的问题。现有的档案数据分类方法是面向管理需求的人工分类,这种人工分类的方式效率低下,忽略了档案固有的内容信息。此外,对于档案信息发现和利用来说,需进一步挖掘分析档案数据内容之间的关联性。面向档案智能管理的需求,从档案数据的文本内容角度出发,对人工分类的档案进行进一步分析。采用LDA模型提取文档的主题特征向量,进而用K-means算法对档案的主题特征进行聚类,得到档案间的关联。针对新收录档案数据的分类问题,采用现有档案数据,有监督的训练FastText深度学习...
关键词 ：
FastText文本分类 FastText文本分类 档案管理 档案管理 LDA特征表示 LDA特征表示 文本聚类 文本聚类
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| GB/T 7714 | 霍光煜 , 张勇 , 孙艳丰 et al. 基于语义的档案数据智能分类方法研究 [J]. | 计算机工程与应用 , 2021 , 57 (06) : 247-253 . |
| MLA | 霍光煜 et al. "基于语义的档案数据智能分类方法研究" . | 计算机工程与应用 57 . 06 (2021) : 247-253 . |
| APA | 霍光煜 , 张勇 , 孙艳丰 , 尹宝才 . 基于语义的档案数据智能分类方法研究 . | 计算机工程与应用 , 2021 , 57 (06) , 247-253 . |
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摘要 ：
Low Rank Representation (LRR) based unsupervised clustering methods have achieved great success since these methods could explore low-dimensional subspace structure embedded in original data effectively. The conventional LRR methods generally treat the data as the points in Euclidean space. However, it is no longer suitable for high-dimension data (such as video or imageset). That is because high-dimension data are always considered as non-linear manifold data such as Grassmann manifold. Besides, the typical LRR methods always adopt the traditional single nuclear norm based low rank constraint which can not fully reveal the low rank property of the data representation and often leads to suboptimal solution. In this paper, a new LRR based clustering model is constructed on Grassmann manifold for high-dimension data. In the proposed method, each high-dimension data is formed as a sample on Grassmann manifold with non-linear metric. Meanwhile, a non-convex low rank representation is adopt to reveal the intrinsic property of these high-dimension data and reweighted rank minimization constraint is introduced. The experimental results on several public datasets show that the proposed method outperforms the state-of-the-art clustering methods. © 2021, Springer Nature Switzerland AG.
关键词 ：
Cluster analysis Cluster analysis Clustering algorithms Clustering algorithms Computer vision Computer vision
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| GB/T 7714 | Piao, Xinglin , Hu, Yongli , Gao, Junbin et al. Reweighted Non-convex Non-smooth Rank Minimization Based Spectral Clustering on Grassmann Manifold [C] . 2021 : 562-577 . |
| MLA | Piao, Xinglin et al. "Reweighted Non-convex Non-smooth Rank Minimization Based Spectral Clustering on Grassmann Manifold" . (2021) : 562-577 . |
| APA | Piao, Xinglin , Hu, Yongli , Gao, Junbin , Sun, Yanfeng , Yang, Xin , Yin, Baocai . Reweighted Non-convex Non-smooth Rank Minimization Based Spectral Clustering on Grassmann Manifold . (2021) : 562-577 . |
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摘要 ：
基于语义的档案数据智能分类方法研究
关键词 ：
文本聚类 文本聚类 档案管理 档案管理 FastText文本分类 FastText文本分类 LDA特征表示 LDA特征表示
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| GB/T 7714 | 霍光煜 , 张勇 , 孙艳丰 et al. 基于语义的档案数据智能分类方法研究 [J]. | 霍光煜 , 2021 , 57 (6) : 247-253 . |
| MLA | 霍光煜 et al. "基于语义的档案数据智能分类方法研究" . | 霍光煜 57 . 6 (2021) : 247-253 . |
| APA | 霍光煜 , 张勇 , 孙艳丰 , 尹宝才 , 计算机工程与应用 . 基于语义的档案数据智能分类方法研究 . | 霍光煜 , 2021 , 57 (6) , 247-253 . |
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摘要 ：
三维形状重建是计算机视觉、计算机图形学、模式识别和虚拟现实等领域的重要研究课题。现有三维重建方法通常存在两个瓶颈:(1)它们涉及多个人工设计阶段,导致累积误差,且难以自动学习三维形状的语义特征;(2)它们严重依赖图像内容和质量,以及精确校准的摄像机。因此,这些方法的重建精度难以提高。基于深度学习的三维重建方法通过利用深度网络自动学习低质量图像中的三维形状语义特征,克服了这两个瓶颈。然而,这些方法具有多种体系框架,但是至今未有文献对它们作深入分析和比较。本文对基于深度学习的三维重建方法进行全面综述。首先,基于不同深度学习模型框架,将基于深度学习的三维重建方法分为4类:递归神经网络、深自编码器、生...
关键词 ：
生成对抗网络 生成对抗网络 循环神经网络 循环神经网络 三维重建 三维重建 深度学习模型 深度学习模型 深度自编码器 深度自编码器 卷积神经网络 卷积神经网络
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| GB/T 7714 | 刘彩霞 , 孔德慧 , 王少帆 et al. 深度三维重建:方法、数据和挑战（英文） [J]. | Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering , 2021 , 22 (05) : 652-673 . |
| MLA | 刘彩霞 et al. "深度三维重建:方法、数据和挑战（英文）" . | Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 22 . 05 (2021) : 652-673 . |
| APA | 刘彩霞 , 孔德慧 , 王少帆 , 王志勇 , 李敬华 , 尹宝才 . 深度三维重建:方法、数据和挑战（英文） . | Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering , 2021 , 22 (05) , 652-673 . |
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摘要 ：
球面图像的SLIC算法
关键词 ：
图像分割 图像分割 超像素 超像素 SLIC算法 SLIC算法 重采样 重采样 球面图像 球面图像 聚类 聚类
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| GB/T 7714 | 吴刚 , 施云惠 , 尹宝才 et al. 球面图像的SLIC算法 [J]. | 吴刚 , 2021 , 47 (3) : 216-223 . |
| MLA | 吴刚 et al. "球面图像的SLIC算法" . | 吴刚 47 . 3 (2021) : 216-223 . |
| APA | 吴刚 , 施云惠 , 尹宝才 , 北京工业大学学报 . 球面图像的SLIC算法 . | 吴刚 , 2021 , 47 (3) , 216-223 . |
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摘要 ：
基于深度学习的小目标检测方法综述
关键词 ：
特征金字塔 特征金字塔 小目标检测 小目标检测 上下文 上下文 数据增强 数据增强 深度学习 深度学习 目标检测 目标检测
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| GB/T 7714 | 员娇娇 , 胡永利 , 孙艳丰 et al. 基于深度学习的小目标检测方法综述 [J]. | 员娇娇 , 2021 , 47 (3) : 293-302 . |
| MLA | 员娇娇 et al. "基于深度学习的小目标检测方法综述" . | 员娇娇 47 . 3 (2021) : 293-302 . |
| APA | 员娇娇 , 胡永利 , 孙艳丰 , 尹宝才 , 北京工业大学学报 . 基于深度学习的小目标检测方法综述 . | 员娇娇 , 2021 , 47 (3) , 293-302 . |
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摘要 ：
为了减少因驾驶员的生理和心理健康状况变化引发的交通事故,实现对驾驶员健康状态的自动监测和实时优化,提出以控制论的基本理论为基础的驾驶员健康状态闭环反馈系统框架.首先基于驾驶员日志建立个性化健康模型;然后结合各种传感器实时采集的驾驶员、车辆和道路环境等多模态数据,对驾驶员当前健康状态进行估计;最后针对预设健康目标,为驾驶员提供可执行的行为建议,实现对驾驶员健康状态的导航优化.在最关键的实时监测环节,提出基于注意力的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)的多模态融合模型,实现对驾...
关键词 ：
卷积神经网络 卷积神经网络 个性化健康导航 个性化健康导航 卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM) 卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM) 注意力 注意力 多模态融合 多模态融合 长短期记忆网络 长短期记忆网络
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 牟伦田 , 周朝 , 赵艺远 et al. 面向驾驶员的个性化健康导航 [J]. | 北京工业大学学报 , 2021 , 47 (05) : 508-519 . |
| MLA | 牟伦田 et al. "面向驾驶员的个性化健康导航" . | 北京工业大学学报 47 . 05 (2021) : 508-519 . |
| APA | 牟伦田 , 周朝 , 赵艺远 , 赵鹏飞 , Bahareh Nakisa , Ramesh Jain et al. 面向驾驶员的个性化健康导航 . | 北京工业大学学报 , 2021 , 47 (05) , 508-519 . |
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