中国“福”文化在李朝工艺美术中的多维图像研究

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作者 徐保亮 《雕塑》 2023年第3期76-77,共2页

“福”文化是中国民俗文化的代表之一,其涵盖的范围非常之广。尤其是对周边国家新文化的催生具有很重要的作用。其中,李氏朝鲜的“福”文化发展既保持了与中国的相似性表现,又在工艺美术上呈现出多维图像,具有中国“福”文化再生的状貌... “福”文化是中国民俗文化的代表之一,其涵盖的范围非常之广。尤其是对周边国家新文化的催生具有很重要的作用。其中,李氏朝鲜的“福”文化发展既保持了与中国的相似性表现,又在工艺美术上呈现出多维图像,具有中国“福”文化再生的状貌。这跟当地的社会文化生活、理学德福观、工艺美术品类、工艺美术材料和技艺有关,至于“福”文化的多维图像如何在异域相宜相生,则需要分类研究,找寻其中的深层原因,挖掘其广泛内涵,成为当下工艺美术领域文化外传探究的课题之一。 展开更多

关键词 “福”文化 李氏朝鲜 工艺美术 多维图像

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可变光照条件下多维图像灰度校正方法仿真 被引量：2

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作者 罗孟 《计算机仿真》 北大核心 2017年第2期445-448,共4页

针对当前方法在对可变光照条件下多维图像灰度校正处理时容易造成边缘模糊,局部对比度得不到增强的问题,提出一种基于同态滤波的可变光照条件下多维图像灰度校正方法。该方法先结合同态滤波理论将图像频率过滤和灰度变换过程相结合,依... 针对当前方法在对可变光照条件下多维图像灰度校正处理时容易造成边缘模糊,局部对比度得不到增强的问题,提出一种基于同态滤波的可变光照条件下多维图像灰度校正方法。该方法先结合同态滤波理论将图像频率过滤和灰度变换过程相结合,依据多维图像的照度/反射率模型作为图像频域处理的基础,结合多维图像压缩灰度范围和增强对比度来改善可变光照条件下多维图像的质量,获得经过同态滤波处理后的多维图像,在此基础上利用乘系数理论依据可变光照条件下多维图像特性,直接从原多维图像中选取出属于背景上的点,通过插值结合曲面拟合得到整个可变光照条件下多维背景图像,由此完成对可变光照条件下多维图像灰度校正。实验结果表明,所提方法与当前方法相比,多维图像的预处理效果明显增强,能够有效地减少图像的光照不均匀现象,图像灰度校正的鲁棒性较优。 展开更多

关键词 可变光照条件 多维图像 图像灰度校正

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关于多维图像Criminisi自适应识别仿真研究 被引量：2

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作者 刘尚争 刘斌 高庆华 《计算机仿真》 北大核心 2020年第6期379-382,447,共5页

在进行多维图像识别时,现有方法通常难以有效解决由光照与遮挡等因素导致的识别性能降低问题。为解决上述问题,在分析多维图像识别原理基础上,提出了改进Criminisi算法的多维图像自适应识别方法。利用Criminisi可以在图像识别过程中对... 在进行多维图像识别时,现有方法通常难以有效解决由光照与遮挡等因素导致的识别性能降低问题。为解决上述问题,在分析多维图像识别原理基础上,提出了改进Criminisi算法的多维图像自适应识别方法。利用Criminisi可以在图像识别过程中对其进行修复处理,并将图像的特征识别转换为贪婪搜索匹配。方法首先设计了基于加权求和的优先权计算,并引入参考度与平滑项,用于求解待识别多维图像预修复区域的像素优先权,从而改进传统算法优先权易受置信度影响,导致误差积累的问题。然后利用优先权重排得到其中的最大值,将其作为修复区。最后搜索最优匹配区,采用授粉技术优化算法的全局与局部搜索性能,增加搜索精度,减少迭代次数,根据适应度与检测函数限定匹配结果,将寻优结果替换目标修复区域图像,并完成多维图像的匹配识别。通过仿真结果,表明提出的改进Criminisi算法具有良好的最优解空间搜索性能与多维图像修复性能,明显提高了对多维复杂图像的自适应识别能力。 展开更多

关键词 多维图像 优先权计算 置信度 加权求和 授粉算法

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多核技术在焊缝识别算法中的应用

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作者 刘飞 黄燕梅 张秀珍 《焊接技术》 2016年第1期63-65,共3页

介绍了一种以多核处理器为主控制器的智能化焊接的计算机控制系统,通过对多核处理器的内部结构的分析,改进了传统自动焊机中使用的多处理器系统,消除了数据在PCB板上传输时所带来的延迟,加快了运算速度,对多核处理器和与之相应的软件技... 介绍了一种以多核处理器为主控制器的智能化焊接的计算机控制系统,通过对多核处理器的内部结构的分析,改进了传统自动焊机中使用的多处理器系统,消除了数据在PCB板上传输时所带来的延迟,加快了运算速度,对多核处理器和与之相应的软件技术进行了深入分析。 展开更多

关键词 多核处理器 延迟 多维图像 焊缝识别 智能自动焊

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多维图像隐秘特征快速挖掘方法研究

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作者 刘文娟 张仙玉 《信息通信》 2017年第7期88-89,共2页

随着现代科技的不断发展,现代的科学技术极大地促进了现代医学的发展,对于现代医学的诊断过程中,三维CT病例图像的检测是最常使用的检测方法,医生可以通过对图像的观察可以轻松地判断病人的病情。针对上述情况提出了一种多维图像隐秘特... 随着现代科技的不断发展,现代的科学技术极大地促进了现代医学的发展,对于现代医学的诊断过程中,三维CT病例图像的检测是最常使用的检测方法,医生可以通过对图像的观察可以轻松地判断病人的病情。针对上述情况提出了一种多维图像隐秘特征快速挖掘方法,首先对医学图像特征提取进行详细的说明,然后对医学图像数据挖掘以及医学图像数据挖掘进行深入的研究,最后对医学图像数据挖掘的步骤进行阐述。 展开更多

关键词 多维图像 隐秘特征 快速挖掘方法

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一种基于改进深度卷积模型的室内定位方法 被引量：1

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作者 刘伟 程春玲 +1 位作者 杜金楷 章丁祥 《计算机技术与发展》 2022年第8期155-160,共6页

在室内定位中利用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)对信道状态信息(Channel State Information,CSI)构建图像并实现位置分类是一种新的方法。但基于DCNN的室内定位算法受实际环境、数据采集方式、模型结构等... 在室内定位中利用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)对信道状态信息(Channel State Information,CSI)构建图像并实现位置分类是一种新的方法。但基于DCNN的室内定位算法受实际环境、数据采集方式、模型结构等的影响,存在拟合能力弱、定位精度较差、未知位置识别能力弱的问题,在实际定位中很难满足定位精确度和稳定性的需求。对此提出一个能够识别未知位置的改进模型:I-DCNN(Improved-Deep Convolutional Neural Network)。针对拟合能力弱的问题,通过增加DCNN的复杂度和调整模型结构的方法来提升拟合能力;针对定位精度的问题,利用数据增强方式扩充数据集,并在全连接层中增加dropout层;针对未知位置识别的问题,将DCNN与I-Openmax(Improved-Openmax)算法相结合,增强未知位置识别能力。实验结果表明,I-DCNN的拟合能力明显优于DCNN和AlexNet模型,在包含未知位置的测试集上准确率为96%,均方误差为0.061,平均绝对误差为0.054,性能明显优于基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)定位算法。 展开更多

关键词 室内定位 卷积神经网络 开放集识别 信道状态信息 数据多维图像

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基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法 被引量：5

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作者 郑仁思 《自动化与仪器仪表》 2020年第2期27-30,共4页

为了提高多维彩色图像的检测识别能力,提出一种基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法。构建多维彩色图像模糊区域特征匹配模型,采用模板匹配方法进行多维彩色图像的多尺度结构二值模式分割处理,对分割后的彩色图像利用视觉... 为了提高多维彩色图像的检测识别能力,提出一种基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法。构建多维彩色图像模糊区域特征匹配模型,采用模板匹配方法进行多维彩色图像的多尺度结构二值模式分割处理,对分割后的彩色图像利用视觉传达方法进行模糊区域特征提取,获得适应于图像识别表达的像素特征集,采用零均值化的图像滤波方法进行多维彩色图像降噪处理,提高多维彩色图像模糊区域特征检测和识别能力,结合图像的旋转不变性和灰度不变性,实现多维彩色图像模糊区域特征识别。仿真结果表明,采用该方法进行多维彩色图像模糊区域特征识别的准确性较高,特征匹配能力较强。 展开更多

关键词 视觉传达 多维彩色图像 模糊区域 特征识别

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LIBRA技术理论及其在史料图像资源中的应用 被引量：3

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作者 陈涛 李惠 +1 位作者 张永娟 孙安 《大学图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2022年第4期64-74,共11页

数字人文致力于数字技术与人文研究的深度融合,新技术的不断涌现,推动着数字人文的发展与变革。文章从众多的数字技术中凝练出五类最常用的关键性技术,形成LIBRA技术体系,主要包括关联数据(Linked Data)、国际图像互操作框架(IIIF)、大... 数字人文致力于数字技术与人文研究的深度融合,新技术的不断涌现,推动着数字人文的发展与变革。文章从众多的数字技术中凝练出五类最常用的关键性技术,形成LIBRA技术体系,主要包括关联数据(Linked Data)、国际图像互操作框架(IIIF)、大数据(Big Data)、资源描述框架(RDF)和人工智能(AI)。其中,资源描述框架和关联数据作为语义网的核心技术已在数字人文领域盛行多年;国际图像互操作框架作为新兴的技术已成为文化遗产机构开展图像资源研究的主流方案;大数据和人工智能技术已引起了人类社会的剧变,强大的算力和智能的算法赋予人文研究新的范式和新的视野。可以说,LIBRA已成为或将成为数字人文建设的核心技术框架,并会得到越来越多的重视和应用。在案例部分,文章从知识组织模型、数据存储模型和动态文本识别三方面探讨了LIBRA技术在构建多维度图像智慧系统中的深度应用。随着技术的发展变化,LIBRA并非一成不变,新技术也会补充和重塑LIBRA体系,以助力中国数字人文的建设与腾飞。 展开更多

关键词 LIBRA 数字人文 国际图像互操作框架 人工智能 多维度图像智慧系统

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多维彩色图像特征快速抽取方法仿真研究 被引量：4

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作者 贺炜 《计算机仿真》 北大核心 2017年第2期389-392,共4页

为了有效地提升多维彩色图像的识别质量,需要进行多维彩色图像特征快速抽取,但是采用当前方法进行快速抽取时,无法准确的提取图像特征,存在图像抽取误差大的问题。为解决上述问题,提出一种基于小空间占用的多维彩色图像特征快速抽取方法... 为了有效地提升多维彩色图像的识别质量,需要进行多维彩色图像特征快速抽取,但是采用当前方法进行快速抽取时,无法准确的提取图像特征,存在图像抽取误差大的问题。为解决上述问题,提出一种基于小空间占用的多维彩色图像特征快速抽取方法,先采用无迭代双边二维主成分分析方法对多维彩色图像主颜色通道进行颜色特征抽取,将抽取到的各个颜色矩阵融合为一个多维彩色图像的二维矩阵,利用马尔可夫随机场理论抽取一组可以反映图像局部特征的参量,并构造出一组多维彩色图像的特征集,利用快速模糊C-均值聚类方法对图像特征集进行划分,以划分的结果为依据完成对多维彩色图像特征快速抽取。实验结果表明,所提方法抽取精确度高,可以有效地提升多维彩色图像识别效率。 展开更多

关键词 多维彩色图像 特征 抽取

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基于Transformer的多维度图像应用

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作者 高政霞 《科技创新与应用》 2023年第10期5-8,共4页

Transformer自提出以来便热度不降,特别是在自然语言处理领域热度不减。该文首先回顾Transformer的发展历程,分析Transformer在自然语言处理领域的特点和优缺点。总结基于计算机视觉领域应用Transformer模型的技术瓶颈,特别是基于Transf... Transformer自提出以来便热度不降,特别是在自然语言处理领域热度不减。该文首先回顾Transformer的发展历程,分析Transformer在自然语言处理领域的特点和优缺点。总结基于计算机视觉领域应用Transformer模型的技术瓶颈,特别是基于Transformer的多维度图像分类的模型应用C-Tran模型,该文着重于Transformer对计算机视觉领域的革新和模型应用,在现有研究基础上分析多标签多维度图像应用的模型及模型效果,最后提出多维度视觉图像的具体应用情况。 展开更多

关键词 TRANSFORMER 多标签 多维度图像分类 C-Tran 应用

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多维彩色图像隐秘特征快速挖掘方法研究

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作者 杨欧 《信息通信》 2017年第10期48-49,共2页

随着科学技术的不断进步,人们对于图像特征的挖掘也有较高的要求。传统的多维彩色图像隐秘特征挖掘的方法中存在特征挖掘时不能准确地对边缘进行挖掘,对图像进行分割、对立体进行重建等问题,这就造成了无法在大量的图像中挖掘出具有价... 随着科学技术的不断进步,人们对于图像特征的挖掘也有较高的要求。传统的多维彩色图像隐秘特征挖掘的方法中存在特征挖掘时不能准确地对边缘进行挖掘,对图像进行分割、对立体进行重建等问题,这就造成了无法在大量的图像中挖掘出具有价值的隐秘特征。为此,提出了一种基于灰度共生矩阵的多维彩色图像隐秘特征快速挖掘方法。首先对图像进行预处理,然后进行隐秘特征的挖掘,最后进行了实验。 展开更多

关键词 多维彩色图像 隐秘特征 快速挖掘

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多维彩色图像隐秘特征快速挖掘方法研究

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作者 张军丽 《信息通信》 2017年第11期7-8,共2页

随着图像识别技术在人工智能和模式识别领域的不断运用和发展中,对于图像识别的技术也有着更高的要求,隐秘特征挖掘是获取图像彩色特征的基础,有效的进行多维彩色图像隐秘特征快速挖掘成为了图像识别领域中需要解决的重要问题。针对这... 随着图像识别技术在人工智能和模式识别领域的不断运用和发展中,对于图像识别的技术也有着更高的要求,隐秘特征挖掘是获取图像彩色特征的基础,有效的进行多维彩色图像隐秘特征快速挖掘成为了图像识别领域中需要解决的重要问题。针对这种背景下对于多维彩色图像隐秘特征快速挖掘方法进行研究,首先对于多维彩色图像隐秘特征快速挖掘方法进行分析,并且提出多维彩色图像隐秘特征快速挖掘原理,对基于模糊聚类的多维彩色图像隐秘特征快速挖掘进行基础验证,希望得出一个多维彩色图像隐秘特征快速挖掘方法的理论依据。 展开更多

关键词 多维彩色图像 隐秘特征 快速挖掘

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多维视觉图像敏感区域智能标记方法仿真

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作者 包姣 《计算机仿真》 北大核心 2017年第11期324-327,376,共5页

多维视觉图像敏感区域的标记在图像分析中是十分重要的步骤,高效的敏感区域标记方法能够有效提高多维视觉图像处理速度。采用当前方法进行多维视觉图像敏感区域标记时,因受敏感区域图像复杂度的影响,当图像敏感区域面积较大时,需要对各... 多维视觉图像敏感区域的标记在图像分析中是十分重要的步骤,高效的敏感区域标记方法能够有效提高多维视觉图像处理速度。采用当前方法进行多维视觉图像敏感区域标记时,因受敏感区域图像复杂度的影响,当图像敏感区域面积较大时,需要对各个目标像素点进行邻域判断,标记效率极大下降。为解决上述问题,提出一种基于分水岭的多维视觉图像敏感区域智能标记方法。上述方法首先通过计算获得多维视觉图像不受反射光干扰的分量梯度,将其融合于不同尺度结构元下开闭重建的多维视觉梯度图像,对多维视觉梯度图利用最大类间方差算法自动获取阈值,用得到的二值标记图像对原始多维视觉梯度图进行强制标记,确定多维视觉图像敏感区域的边缘信息,引入水平集方法通过符号压力函数来指引多维视觉图像敏感区域结构曲线演化方向,实现对多维视觉图像敏感区域完全分割,完成敏感区域智能标记。实验结果表明,所提方法多维视觉图像分割精度较高,有效避免了等效标记的出现,具有很好的鲁棒性。 展开更多

关键词 多维视觉图像 敏感区域 智能标记

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