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1. 基于多空间混合注意力的图像描述生成方法

林贤早, 刘俊, 田胜, 徐小康, 姜涛

计算机应用 2020, 40 (4): 985-989. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091569

摘要（415）

PDF （800KB）（613）

针对近海船舶监测系统中自动化情报生成的空缺，为了构建智能化船舶监测系统，提出基于多空间混合注意力的图像描述生成方法，对近海船舶图像进行描述。图像描述生成方法就是让计算机通过符合语言学的文字描述出图像中的内容。首先使用图像的感兴趣区域的编码特征预训练出多空间混合注意力模型，然后加入策略梯度改造损失函数对预训练好的解码模型继续进行微调，得到最终的模型。在MSCOCO（MicroSoft Common Objects in COntext）图像描述数据集上的实验结果表明，所提模型较以往的注意力模型提升了图像描述生成的评价指标，比如CIDEr分数。使用该模型在自建船舶描述数据集中能够自动描述出船舶图像的主要内容，说明所提方法能为自动化情报生成提供数据支持。

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2. 结合图像熵的C-V模型分割算法

叶丙刚姜涛罗朝辉吴效明

计算机应用 2009, 29 (12): 3320-3321.

摘要（1341）

PDF （479KB）（1379）

C-V模型是水平集分割方法中的一种经典模型,但存在自适应能力不强的问题。医学图像分割对象的特点是具有各种复杂的拓扑结构及变化。根据医学分割算法的自适应要求,在水平集图像分割方法C-V模型算法的研究基础上,引入图像信息熵算法,通过计算演化曲线内外的图像熵,解决曲线演化过程中迭代参数设定问题,达到增强C-V模型分割算法的自适应能力。实验结果表明,结合图像熵的C-V模型算法面对不同的对象具有良好的自适应性。