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1. 基于多注意力多尺度特征融合的图像描述生成算法

陈龙杰, 张钰, 张玉梅, 吴晓军

计算机应用 2019, 39 (2): 354-359. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071464

摘要（996）

PDF （1033KB）（495）

针对图像描述生成中对图像细节表述质量不高、图像特征利用不充分、循环神经网络层次单一等问题，提出基于多注意力、多尺度特征融合的图像描述生成算法。该算法使用经过预训练的目标检测网络来提取图像在卷积神经网络不同层上的特征，将图像特征分层输入多注意力结构中，依次将多注意力结构与多层循环神经网络相连，构造出多层次的图像描述生成网络模型。在多层循环神经网络中加入残差连接来提高网络性能，并且可以有效避免因为网络加深导致的网络退化问题。在MSCOCO测试集中，所提算法的BLEU-1和CIDEr得分分别可以达到0.804及1.167，明显优于基于单一注意力结构的自上而下图像描述生成算法；通过人工观察对比可知，所提算法生成的图像描述可以表现出更好的图像细节。

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2. 增强现实浏览器的密集热点定位与显示

张钰陈靖王涌天周琪

计算机应用 2014, 34 (5): 1435-1438. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1435

摘要（356）

PDF （789KB）（366）

当增强现实浏览器运行于热点密集区域时，存在数据加载缓慢、图标相互遮挡、热点无法准确定位等问题。针对以上问题，首先提出了加入距离因子的全球定位系统（GPS）坐标映射计算方法，并改进了基于角度投影的坐标计算方式，实现了遮挡图标在手机姿态变化后的偏移区分;其次，为提高用户体验，提出了更符合人类视觉习惯的热点标签焦点化显示方法。同时，针对GPS定位精度低的问题，采用分布式海量场景的视觉识别技术实现场景的高精度定位。

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3. 非凸曲面参数化在游戏引擎中的实现

张钰婧陈雷霆何明耘

计算机应用

摘要（1477）

PDF （654KB）（955）

参数化是三维游戏模型制作的一个基本原则，是曲面拟合过程中的关键技术。提出一种新的网格曲面参数化算法，为非凸曲面构造凸边界，结合均值坐标参数化方法进行参数化，最后应用到游戏引擎的建模模块中，实验说明了算法的可行性和高效性。