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1. 距离-关键字相似度约束的双色反 k近邻查询方法

张豪, 朱睿, 宋栿尧, 方鹏, 夏秀峰

计算机应用 2021, 41 (6): 1686-1693. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020091453

摘要（399）

PDF （1025KB）（396）

针对空间关键字双色反 k近邻查询返回结果质量较低的问题，提出了基于距离-关键字相似度约束的双色反 k近邻查询方法。首先，通过设置一个阈值将查询结果中质量较低的用户给过滤掉，从而避免了查询结果中出现空间距离相对较远的用户，保证了查询结果质量；然后，为支持该查询，提出了一种关键字多分辨率网格矩形树（KMG-Tree）索引来管理数据；最后，提出了基于Six-region算法的Six-region-optimize算法来提高查询处理效率。Six-region-optimize算法的查询效率相较baseline和Six-region算法分别平均提高了约85.71%和23.45%。基于真实时空数据进行实验测试和分析，实验结果验证了Six-region-optimize算法的有效性和高效性。

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2. 深度学习在单图像三维模型重建的应用

张豪, 张强, 邵思羽, 丁海斌

计算机应用 2020, 40 (8): 2351-2357. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010070

摘要（682）

PDF （1711KB）（477）

针对基于单图像重建的三维模型具有高度不确定性问题，提出了一种基于深度图像估计、球面投影映射、三维对抗生成网络相结合的网络模型算法。首先，通过深度估计器得到输入图像的深度图像，这有利于对图像进一步的分析；其次，将得到的深度图像通过球面投影映射转换为三维模型；最后，利用三维对抗生成网络对重建的三维模型的真实性进行判断，建立更逼真的三维模型。理论分析和仿真实验表明，与学习先验知识生成三维模型的算法LVP相比，所提模型在真实三维模型与重建三维模型的交并比（IoU）上提高了20.1%，倒角距离（CD）缩小了13.2%。实验结果表明，所提模型在单视图三维模型重建中具有良好的泛化能力。

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