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1. 基于坐标逆映射的增强型车辆三维全景影像

谭兆一, 陈白帆

计算机应用 2021, 41 (4): 1165-1171. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071039

摘要（327）

PDF （4343KB）（567）

当前最先进的车辆三维全景影像虽然可以较好地对车身周边环境进行三维立体的拟真显示，但仍然会对车身近处的三维物体造成显示畸变，极大地影响显示效果、降低实用性。针对该问题，提出一种增强型车辆三维全景影像的合成方法。首先利用YOLOv4网络检测出车辆及行人在图像中的位置，之后基于坐标升维逆映射将检测出的物体位置升维映射至世界坐标系下，最后将三维模型渲染在相应的逆映射位置上来代替显示畸变的三维物体，从而给驾驶员提供有效的周边物体位置信息。实验结果表明，所提方法生成的增强型车辆三维全景影像具有很好的实时性和显示效果，能够有效解决当前车辆三维全景影像的显示缺陷。

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2. 基于对比散度受限玻尔兹曼机深度学习的产品评论情感分析

高琰, 陈白帆, 晁绪耀, 毛芳

计算机应用 2016, 36 (4): 1045-1049. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.04.1045

摘要（708）

PDF （767KB）（746）

针对目前大部分情感分析技术需要人工标注建立情感词典提取情感特征的问题,提出一种基于对比散度-受限玻尔兹曼机(CD-RBM)深度学习的产品评论情感分析方法。该方法在对产品评论时进行数据预处理并利用词袋模型产生产品评论的向量表示,然后通过CD-RBM提取产品评论的情感特征,最后结合支持向量机(SVM)将提取出来的情感特征进行文本情感分类。CD-RBM无需人工标注情感词典,即可获得情感特征,且可以提高特征的情感语义关联性;同时,SVM可以保证产品评论情感分类的准确度。通过实验确定了RBM最优训练周期为10,在此训练周期下对RBM、SVM、PCA+SVM,以及RBM+SVM方法进行了比较。实验结果表明,RBM特征提取和SVM分类结合方法能够获得最好的准确率和 F值,并获得较好的召回率。

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