【摘 要】
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视差估计中由于边缘模糊、遮挡、低光照以及少纹理等干扰因素会产出局部困难估计区域，导致有效匹配减少，估计结果的精度降低。为此，本文提出了一种置信度辅助特征增强的视差估计网络，在基础的视差估计网络中引入置信度估计子网络，为网络估计过程中间的视差结果计算置信度，利用置信度图可知误差较低的点，增强代价空间中对应位置特征值的幅度，达到辅助特征增强的目的。增强后代价空间可恢复得到更精准的视差。在Scene F
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视差估计中由于边缘模糊、遮挡、低光照以及少纹理等干扰因素会产出局部困难估计区域，导致有效匹配减少，估计结果的精度降低。为此，本文提出了一种置信度辅助特征增强的视差估计网络，在基础的视差估计网络中引入置信度估计子网络，为网络估计过程中间的视差结果计算置信度，利用置信度图可知误差较低的点，增强代价空间中对应位置特征值的幅度，达到辅助特征增强的目的。增强后代价空间可恢复得到更精准的视差。在Scene Flow数据集上训练网络，并和近年来的一些方法进行比较。实验结果表明，本文方法优于近年来的经典方法。相比于
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乳腺病灶自动检测对于后续计算机辅助诊断具有重要意义。本文融合背景先验、自适应中心先验以及频率先验等三种先验知识，提出一种多显著性检测方案实现超声影像中的乳腺病灶检测。该方案包含图像预处理、显著性检测和显著性优化等三个步骤。此外，为了提高检测准确率，提出了一种基于经验累积分布函数的自适应阈值分割方法和一种改进的自适应中心先验检测方法。实验证明，本文提出的多显著性检测方案精确率达92.50%，召回率8
近年来，围填海等滨海湿地的开发和利用活动较为频繁，造成滨海湿地土壤有机碳储量和分布格局不断发生变化，这对正确评估滨海湿地应对人为干扰的能力及制定合理的可持续发展对策是一种挑战。以天津、东营和昌邑滨海地区的潮上带和潮间带湿地为研究对象，采用傅里叶红外光谱法研究不同生境滨海湿地土壤有机碳官能团的组成与数量特征，并结合理化性质的变化揭示土壤有机碳官能团的影响因子。结果显示，东营、天津和昌邑湿地土壤有机碳
使用有效的特征提取算法对虹膜纹理进行准确的表达是虹膜识别技术的关键。基于虹膜识别任务的特殊性，本文提出了用于虹膜特征编码的网络模型IrisCodeNet。该网络架构使用了改进的BasicBlock，并结合了可以扩大决策边界的损失函数AM-Softmax (Additive Margin Softmax )。为了获取最佳的虹膜识别效果，在AM-Softmax的参数设置、虹膜图像预处理输入形式、数据增
与密集且规则分布的2D栅格状图像不同，3D点云是不规则且无序的，对其进行卷积可能会存在一定的困难，因此，提出了一种针对原始3D点云的卷积运算。该方法使用高斯核密度估计和多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)网络来学习密度函数，将学习到的点的密度尺度结合点的相对位置，通过由MLP网络近似的权重函数之中，得到局域中每个点的权重值。整个卷积核可视为由权重函数和密度函数组成的3
稀土元素(REEs)农用研究已百年。研究发现，REEs可通过改变植物生理代谢、物质合成和细胞活动等影响植物生长，但REEs如何影响这些生命活动依然不清晰。单碳代谢可通过DNA甲基化调控植物各种生命活动，但REEs对植物单碳代谢的影响未见报道。本文以模式植物拟南芥和农业常用镧[La(III)]分别为植物和REEs代表，采用高效液相色谱和实时荧光定量PCR等技术，探究了不同剂量La(III)作用不同时
随着人们对社会安全保障的需求越来越大，对人脸识别的性能要求也越来越高。但是目前的人脸识别算法在面对多人脸识别的挑战时，存在准确率低和速度过慢的缺陷。本文利用PyQt GUI设计实现了基于深度学习的多人脸识别系统，该系统搭载了应用于人流量大场景下的多人脸识别算法，该算法可以很好地兼顾了精度和速度的要求。整体系统轻巧，易于在移动设备上搭建，界面简洁清晰、功能强大，可以为用户提供多人脸识别的各种功能。
眼动交互是头戴式虚拟现实(VR)/增强现实(AR)设备的关键操控方式，如何进行高精度、高鲁棒性的非标定的视线估计是当前VR/AR眼动交互的核心问题之一。高效、鲁棒的非标定视线估计，需要大量的眼图训练数据和高效的算法结构做支撑。在现有的基于深度学习的近眼视线估计方法的基础上，通过添加多任务辅助推理训练模块，增加网络结构的多阶段输出，进行多任务联合训练，在不增加视线估计测试耗时的前提下，有效提升视线估
卷积神经网络分类框架广泛使用了基于Softmax函数的交叉熵损失（Softmax损失函数），在很多领域中都取得了良好的性能．但是由于Softmax损失函数并不鼓励增大类内紧凑性和类间分离性，在一些多分类问题中，卷积神经网络学习到的判别性嵌入表示的性能难以进一步提高．为了增强嵌入表示的判别性，提出了一种基于余弦相似性的Softmax（cosine similarity-based Softmax，
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现有PnL(Perspective-n-Line)问题求解算法无法在获得高求解精度的同时保证高求解效率.为解决这一缺点,本文提出了EPnL算法. EPnL首先将PnL问题转换为求二次曲面方程组交点的问题,然后利用单位四元数中变量不同时为零的特性,分类参数化PnL问题中的旋转矩阵.最后,为克服常规优化方法可靠性和效率较低的问题,EPnL利用二次曲面方程组自身的结构信息,采用低次项参数化高次项的方式将