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1. 结合纹理特征分析的图像风格转换网络

余英东, 杨怡, 林澜

计算机应用 2020, 40 (3): 638-644. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019081461

摘要（481）

PDF （1464KB）（362）

针对图像风格转换效率不高、效果不佳的问题，提出一种结合图像纹理特征分析，并基于预训练网络的前馈残差图像风格转换算法。该算法利用预训练深层网络来提取风格图的深度特征，采用残差网络来进行深层训练以及进行图像变换；同时通过分析研究输入风格图与内容图的纹理特征对转换效果的影响，针对不同输入图像采取相应的处理方法来提升转换效果。实验结果表明，与现有深度图像风格转换算法相比，该算法的输出视觉效果更佳，归一化风格损失更小，耗时更短，并且根据输入图像的信息熵与不变矩的计算来指导网络参数的设定与调整，能够针对性地优化网络，取得了良好的效果。

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2. 基于仿射传播聚类的自适应手写字符识别

杨怡, 王江晴, 朱宗晓

计算机应用 2015, 35 (3): 807-810. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.03.807

摘要（550）

PDF （668KB）（473）

对于手写字符识别过程中相似字符较多且相同字符存在大量不规则书写变形的问题,提出一种改进的仿射传播聚类算法加入手写字符识别过程中。该算法基于原始仿射传播(AP)聚类算法,将其与聚类评判函数Silhouette结合,通过AP算法迭代过程自适应地改变偏向参数以调整类别数,并且结合每次聚类质量得到最优聚类结果。基于手写汉字识别的实验结果表明,加入了原始AP算法的识别率比传统识别过程得到的识别率总体提高1.52%,而加入改进AP算法的识别率又比加入原始AP算法的识别率总体提高了1.28%。该实验结果验证了加入聚类算法于手写字符识别过程的有效性,而改进AP算法相比原始AP算法在收敛性和聚类质量上都有一定的提高。

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3. 基于谓词检测方法的上下文感知案例研究

方超杨怡玲黄宇

计算机应用 2013, 33 (12): 3363-3367.

摘要（541）

PDF （859KB）（364）

当前，开发灵活的适应环境变化的上下文感知应用较为复杂。在上下文感知应用开发过程中，很多未知情况无法事先被充分考虑到，实际的开发又需要处理很多意外情形，因此有效地表示和处理上下文尤为重要。谓词检测作为实现上下文感知的重要方法之一，能够有效对上下文信息进行建模，但在实际应用中对于真实物理设备的支持如何在很大程度上仍然是未知的。为了应对以上问题，通过构建一个简单的物理场景，将谓词检测方法应用于真实的机器小车上，支持其在一个既定轨道上完成运行任务。在该场景下对原始的上下文环境进行建模，将环境特性逐步规约成特定的快照谓词和序列谓词，并在案例研究中，对规约化的谓词进行检测，将谓词检测应用于真实的机器小车实验上。实验分析的结果表明,谓词检测的方法能有效检测小车的上下文特性并成功支撑小车完成既定的行走目标。

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4. Android手机自动化性能测试工具的研究与开发

杨怡君黄大庆

计算机应用 2012, 32 (02): 554-556. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00554

摘要（956）

PDF （514KB）（856）

针对手机性能测试中效率低、工作量大等问题，提出自动化性能测试的方法，并运用这一方法设计了Android平台手机性能测试的FLEX-ANDROID工具。对这一工具的组成结构和测试脚本的编写进行了详细研究，并且对如何计算和生成测试结果进行了分析说明。通过使用自行研发的FLEX-ANDROID工具进行自动化测试，并将自动化测试所花时间和手动测试时间进行对比，结果表明，自动测试速度大约为手动测试速度的3倍。这表明FLEX-ANDROID工具能够有效提升测试工作效率，大幅度缩减测试时间，减少测试工作的重复劳动。