【摘 要】
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针对机载飞机视频摄取与监视中，由于背景稀疏和前景的大幅度快速运动，造成实时稳像算法存在的画面不稳定的问题，提出了自适应Shi-Tomasi机载视频空中目标实时优化稳像算法。首先根据提取特征点分布自适应地改变Shi-Tomasi角点检测~([1])阈值，解决单一阈值不能适应空中复杂稀疏背景特征点提取的问题。然后构建带约束的实时优化算法，计算平滑的视频路径，解决基于滤波的算法缺少约束导致画面偏移过大的
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针对机载飞机视频摄取与监视中，由于背景稀疏和前景的大幅度快速运动，造成实时稳像算法存在的画面不稳定的问题，提出了自适应Shi-Tomasi机载视频空中目标实时优化稳像算法。首先根据提取特征点分布自适应地改变Shi-Tomasi角点检测~([1])阈值，解决单一阈值不能适应空中复杂稀疏背景特征点提取的问题。然后构建带约束的实时优化算法，计算平滑的视频路径，解决基于滤波的算法缺少约束导致画面偏移过大的问题。比对实验结果表明，自适应Shi-Tomasi优化稳像算法能够应对各类机载稀疏背景视频的稳像，解决了
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时尚专家对于服饰搭配往往需要通过服饰的视觉属性（如颜色、图案及纹理等属性以及它们之间的组合）作为重要指导，进行有效地提取服饰视觉属性并用其改进传统的服饰搭配模型，对提升服饰搭配的有效性具有重要意义。本文在利用预训练的卷积神经网络中不同层次的卷积核来提取不同粒度的视觉属性（即视觉单词）的基础上，结合服饰的文字描述，采用多语言潜在迪利克雷分布模型进行多模态、无监督地挖掘出服饰风格特征。通过在双向长短时
为了在揭示数据全局结构的同时保留其局部结构，本文将特征自表达和图正则化统一到同一框架中，给出了一种新的无监督特征选择(UFS)模型与方法。具体来说，模型使用特征自表达，用其余特征线性表示每一个特征，以保持特征的局部结构；用基于L_(2，1)范数的图正则化项，在保留数据的局部几何结构的同时可以降低噪声数据对特征选择的影响；除此之外，在权重矩阵上施加了低秩约束，保留数据的全局结构。在6个不同的公开数据
针对现有的图像分割技术在小样本量数据集上容易过拟合，不能有效分割缺损图像的问题，提出了一种自约束图像分割方法。首先，基于传统无监督水平集图像分割方法，提出一种可微分水平集层。第二，将可微分水平集层嵌入U-Net等有监督图像分割模型中，使得水平集方法对函数的拓扑约束，可以随着梯度反向传播过程，对卷积参数起到约束作用。实验结果表明，在MNIST和Fashion-MNIST简单数据集上，本文方法的分割准
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