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学者姓名：姚剑敏
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Abstract ：
为进一步提升图像处理的精准度和高效性,在对现有算法进行详尽分析的基础上,致力于研究一种创新的基于显著图的二维至三维转换技术.因此,针对动态显著性图的提取,利用空洞卷积实现多尺度空间特征抽取,通过时空域特征抽取模块融合空间与时间信息形成显著性图谱序列,并采用卷积长短时存储器(ConvLSTM)单元用于三维动态内容生成.在DAVIS和FBMS数据集上,量化指标优于FCNS、DSS等算法,2D-3D转换的立体舒适度得分也更高.该技术有效提升了 2D转3D的准确性和效率,具有应用价值.
Keyword ：
2D转3D 2D转3D 显著图 显著图 深度信息 深度信息 视觉重要性 视觉重要性
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| GB/T 7714 | 翁高奕 , 姚剑敏 , 陈恩果 et al. 基于显著图的2D转3D技术研究 [J]. | 信息技术与信息化 , 2025 , (2) : 183-186 . |
| MLA | 翁高奕 et al. "基于显著图的2D转3D技术研究" . | 信息技术与信息化 2 (2025) : 183-186 . |
| APA | 翁高奕 , 姚剑敏 , 陈恩果 , 严群 . 基于显著图的2D转3D技术研究 . | 信息技术与信息化 , 2025 , (2) , 183-186 . |
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Abstract ：
文本到图像生成是一项极具挑战性的跨模态任务,目标是根据给定文本描述生成对应的图像.尽管现阶段相关研究在视觉呈现方面效果优异,但仍存在细节表达不够精细、语义一致性欠佳等问题.基于此,文章提出了一种基于语义增强的生成对抗模型,将文本进行编码后送入条件增强模块进行处理,丰富文本语义特征.在生成网络中,添加一个自适应块,在仿射变换前将上一层的输出和文本语义信息输入自适应块进行进一步的信息增强.并通过引入对比损失,提高文本与生成图像之间的语义一致性.将这一方法在MSCOCO和CUB birds 200 两个数据集上进行训练测试,实验结果表明,与其他模型相比,性能得到了较高提升.
Keyword ：
对比损失 对比损失 文本生成图像 文本生成图像 生成对抗网络 生成对抗网络 语义增强 语义增强
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| GB/T 7714 | 兰才俊 , 姚剑敏 , 胡海龙 et al. 基于语义增强的单阶段文本生成图像方法 [J]. | 信息技术与信息化 , 2025 , (1) : 5-9 . |
| MLA | 兰才俊 et al. "基于语义增强的单阶段文本生成图像方法" . | 信息技术与信息化 1 (2025) : 5-9 . |
| APA | 兰才俊 , 姚剑敏 , 胡海龙 , 陈恩果 , 严群 . 基于语义增强的单阶段文本生成图像方法 . | 信息技术与信息化 , 2025 , (1) , 5-9 . |
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Abstract ：
手物体交互图像的生成是计算机视觉和人机交互领域的一个重要挑战.准确生成这类图像对于理解物体可供性、改进人机交互系统以及增强虚拟现实体验至关重要.然而,现有方法在处理复杂物体、罕见姿势和遮挡关系时仍面临诸多困难,常常导致生成的手部形状、位置和姿态存在不自然或失真的情况.鉴于此,文章提出了一种基于扩散模型的两阶段方法,用于从单一RGB物体图像生成手物体交互图像.该方法包括两个关键组件:MaskNet和FusionNet.其中,MaskNet负责预测手物体交互的空间布局;FusionNet则基于预测的布局生成详细的交互图像.文章利用扩散模型的强大生成能力,在潜在空间中进行高效的图像生成.实验结果表明,该方法在生成真实、多样化的手物交互图像方面表现出色,在FID、LPIPS和UPR等指标上均表现良好.此外,该方法还展现出良好的泛化能力,能够处理未见过的物体类别和复杂场景.
Keyword ：
图像合成 图像合成 布局预测 布局预测 手物交互 手物交互 扩散模型 扩散模型 物体可供性 物体可供性
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| GB/T 7714 | 刘畅 , 姚剑敏 , 陈恩果 et al. 基于扩散模型的手物交互图像生成与优化 [J]. | 信息技术与信息化 , 2025 , (1) : 33-36 . |
| MLA | 刘畅 et al. "基于扩散模型的手物交互图像生成与优化" . | 信息技术与信息化 1 (2025) : 33-36 . |
| APA | 刘畅 , 姚剑敏 , 陈恩果 , 严群 . 基于扩散模型的手物交互图像生成与优化 . | 信息技术与信息化 , 2025 , (1) , 33-36 . |
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Abstract ：
目的:研发一种用于医用电子直线加速器质量保证（QA）的多终端虚拟仿真远程培训系统，以提高放疗工作人员及医学生的QA操作技能，并降低培训辐射危险。方法:运用Unity 3D扩展现实（XR）技术制作虚拟现实交互软件，基于放疗技术以及医用电子直线加速器质量控制内容搭建培训系统，开发多终端使用平台，并搭建远程控制模块。采用多角度评价体系，并设计调查问卷，分析该系统的应用价值。结果:本系统还原医用电子直线加速器治疗室现场环境和实物，可实现对加速器5G远程控制，进行非现场的QA演示与指导。截至2022年3月1日，系统累计培训133人次，收回系统应用有效问卷76份，其中90.79%（69/76）的调查对象对系统显示的实验结果表示信任，并有88.16%（67/76）的调查对象认为该培训系统是必要的。结论:本培训系统培训效果反映良好，从根本上降低了培训辐射危险，可为加速器QA培训模式的改革和进步提供参考。
Keyword ：
医用电子直线加速器 医用电子直线加速器 扩展现实 扩展现实 质量保证 质量保证 远程培训 远程培训
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| GB/T 7714 | 陈静 , 翁星 , 江柳清 et al. 基于XR技术的医用直线加速器质量保证远程培训系统 [J]. | 中华放射肿瘤学杂志 , 2023 , 32 (3) : 248-253 . |
| MLA | 陈静 et al. "基于XR技术的医用直线加速器质量保证远程培训系统" . | 中华放射肿瘤学杂志 32 . 3 (2023) : 248-253 . |
| APA | 陈静 , 翁星 , 江柳清 , 董芳芬 , 郑芬 , 郭岚晏 et al. 基于XR技术的医用直线加速器质量保证远程培训系统 . | 中华放射肿瘤学杂志 , 2023 , 32 (3) , 248-253 . |
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Abstract ：
目的:探讨支气管镜智能导航金标植入技术的虚拟仿真教学软件在放射治疗领域临床应用的必要性和可行性。方法:使用Unity3D引擎开发3D虚拟操作及交互系统，运用3Dmax、Maya等工具，以SQL作为数据库支持，场景采用现在主流的次时代制作流程，针对金标植入中的重难点系统分为12个步骤，10个知识点进行仿真展示演练，采用内部测试与远程评价测试，通过获取每位测试者的测试情况，根据测试结果进行系统应用价值的分析。结果:截至2022年5月1日，系统访问量高达2 409，参与实验测试人数425人次，实验完成率为100%，实验通过率为96.5%，获得167位实验者评价，涵盖福建医科大学多级医学影像技术系、医学影像学等相关专业学生及放疗相关工作人员，获得一致好评。结论:支气管镜智能导航金标植入技术的虚拟仿真教学实验软件在学生的教学和相关专业人员的培训中具有应用价值。
Keyword ：
增强现实 增强现实 射波刀 射波刀 支气管镜智能导航 支气管镜智能导航 肺癌 肺癌 虚拟现实 虚拟现实
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| GB/T 7714 | 傅芬芳 , 陈静 , 邓显智 et al. 支气管镜智能导航金标植入技术虚拟仿真教学实验软件的研发应用 [J]. | 中华放射医学与防护杂志 , 2023 , 43 (5) : 343-350 . |
| MLA | 傅芬芳 et al. "支气管镜智能导航金标植入技术虚拟仿真教学实验软件的研发应用" . | 中华放射医学与防护杂志 43 . 5 (2023) : 343-350 . |
| APA | 傅芬芳 , 陈静 , 邓显智 , 陈明辉 , 李诺兮 , 董芳芬 et al. 支气管镜智能导航金标植入技术虚拟仿真教学实验软件的研发应用 . | 中华放射医学与防护杂志 , 2023 , 43 (5) , 343-350 . |
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Abstract ：
为了提高行业内对阿拉伯文字字符识别分类的准确率,建立了基于深度学习的阿拉伯文字图像分类方法,对该方法所采用的神经网络分类算法进行研究.首先,在数据集图像的处理方面,不满足于平常的图像预处理方式(翻转、平移等操作),而是利用生成式对抗网络来做数据增强.其次,对于分类网络,加深了卷积神经网络的深度(基于VGG19),使得分类效果更好,根据实验结果可得出所提出的方法在准确率、精确率、召回率和F1值上相比于本课题上以往的机器学习和深度学习识别分类方法提升效果非常显著,其值分别是0.9857、0.9832、0.9924和0.9840,该算法的提出为少数民族文字高精度识别分类提供了有效方法.
Keyword ：
少数民族文字 少数民族文字 深度学习 深度学习 神经网络 神经网络 阿拉伯文字 阿拉伯文字
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| GB/T 7714 | 李琦峰 , 姚剑敏 , 胡海龙 et al. 基于深度学习的阿拉伯文字图像识别 [J]. | 信息技术与信息化 , 2022 , (12) : 9-13 . |
| MLA | 李琦峰 et al. "基于深度学习的阿拉伯文字图像识别" . | 信息技术与信息化 12 (2022) : 9-13 . |
| APA | 李琦峰 , 姚剑敏 , 胡海龙 , 严群 , 林志贤 . 基于深度学习的阿拉伯文字图像识别 . | 信息技术与信息化 , 2022 , (12) , 9-13 . |
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Abstract ：
针对现有的依靠单目RGB相机拍摄序列图像来进行的三维人体重建存在精度较低、面部建模辨识度不足等问题,引入了非刚性多视图三维重建方法和特征图金字塔方法,以提升面部模型质量.首先,利用特征金字塔网络(FPN)和多层感知器(MLP)提取对重建更有帮助的多级特征图;接着,通过推断多个输入图像的外观一致性创建初步的面部模型;然后,使用多级重建的方法,根据每一级的特征图进行模型重建并更新数据,逐步建立出具有高精度的面部模型;最后,结合两种方法,引入多个损失函数,加快收敛,生成结果模型.实验结果表明:面部平均顶点误差较之前模型降低了约2 mm,能够达到1 mm级的误差水平.同时也通过用户调查证明了本方法改进的优越性.超过96％的参与者认为本方法具有更好的效果.
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三维人体重建 三维人体重建 单目相机 单目相机 卷积神经网络 卷积神经网络
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| GB/T 7714 | 郑承绪 , 姚剑敏 , 严群 et al. 基于序列帧的三维人体重建 [J]. | 传感器与微系统 , 2022 , 41 (12) : 33-37 . |
| MLA | 郑承绪 et al. "基于序列帧的三维人体重建" . | 传感器与微系统 41 . 12 (2022) : 33-37 . |
| APA | 郑承绪 , 姚剑敏 , 严群 , 林志贤 . 基于序列帧的三维人体重建 . | 传感器与微系统 , 2022 , 41 (12) , 33-37 . |
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Abstract ：
为了实现人体模型的高效快速建模,获得丰富的重建细节,提出了基于SMPL模型的三维人体重建算法.首先,通过图像分割与关键点检测,将2D图像映射到3D人体表面,实现人体关节点精确定位和姿势估计;其次,通过U-Net++和PatchGAN对抗生成网络,计算出人体三维图像的法线贴图和位移贴图;最后,将贴图信息采用线性差值方法添加到SMPL模型表面,实现模型顶点和SMPL模型参数的校正.在Human 3.6 M数据集上将本方法与SMPLify,HMR,NBF等算法进行了对比试验,本文提出的方法可以较完整重建人体的表面褶皱及凹凸细节,在13.7 s内实现完成重建任务.
Keyword ：
SMPL模型 SMPL模型 三维重建 三维重建 法线贴图 法线贴图 深度学习 深度学习
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| GB/T 7714 | 王栾栾 , 严群 , 姚剑敏 et al. 基于SMPL模型人体三维重建算法研究 [J]. | 传感器与微系统 , 2022 , 41 (10) : 59-63 . |
| MLA | 王栾栾 et al. "基于SMPL模型人体三维重建算法研究" . | 传感器与微系统 41 . 10 (2022) : 59-63 . |
| APA | 王栾栾 , 严群 , 姚剑敏 , 林志贤 . 基于SMPL模型人体三维重建算法研究 . | 传感器与微系统 , 2022 , 41 (10) , 59-63 . |
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Abstract ：
视频修复旨在填补视频中的缺失区域,由于很难精确保持修复内容的时空一致性,故视频修复仍具有挑战性.针对现有视频修复中存在的修复结果语义信息不连续,出现视频模糊和时间伪影,以及网络设计越来越复杂,网络整体速度变慢的问题,本文提出了一种基于残差网络的卷积注意力网络(RCAN)用以视频修复.通过将自注意力机制和全局注意力机制引入进残差网络,增强网络对所有输入帧的时空特征的学习能力,并采用时空对抗损失函数进行优化,提高视频修复的质量.同时网络还能够高度自由地定义层数和参数量,提高网络的实际应用能力.实验结果表明,该网络在DAVIS和YouTube-VOS数据集上取得了PSNR为30.68 dB,SSIM为0.961,FID为0.113的平均修复结果,基本符合实际场景对模型的修复质量要求,为视频修复提供了一种新思路.
Keyword ：
残差网络 残差网络 深度学习 深度学习 生成对抗网络 生成对抗网络 自注意力机制 自注意力机制 视频修复 视频修复
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| GB/T 7714 | 李德财 , 严群 , 姚剑敏 et al. 基于残差卷积注意力网络的视频修复 [J]. | 液晶与显示 , 2022 , 37 (1) : 86-96 . |
| MLA | 李德财 et al. "基于残差卷积注意力网络的视频修复" . | 液晶与显示 37 . 1 (2022) : 86-96 . |
| APA | 李德财 , 严群 , 姚剑敏 , 林志贤 , 董泽宇 . 基于残差卷积注意力网络的视频修复 . | 液晶与显示 , 2022 , 37 (1) , 86-96 . |
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Abstract ：
为了满足磁瓦生产工业对表面质量检测的高要求,实现磁瓦缺陷自动分割与识别,本文提出了一种基于卷积神经网络的缺陷分割与分类网络.该网络基于U-net架构,通过U-net编码部分提取缺陷的深层特征,并使用该深层特征进行缺陷分类,然后通过解码部分输出分割的缺陷区域.为了解决部分缺陷前景面积占比太小,导致网络难以收敛的问题,通过添加差异系数损失以保证网络持续优化.然后在训练阶段添加多层损失和进行在线数据增强进一步提升了分割精度和分类准确率.实验结果表明,添加辅助损失函数和数据增强后,分割网络能够分割出94.5％标注的缺陷区域,并且对于缺陷分类的准确率能够达到98.9％,满足工业生产的高精度要求.该方法能够精准有效地分割和识别磁瓦的表面缺陷,为磁瓦表面质量检测自动化行业提供了一种新的思路.
Keyword ：
U-net U-net 卷积神经网络 卷积神经网络 磁瓦 磁瓦 缺陷分割 缺陷分割 缺陷分类 缺陷分类
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| GB/T 7714 | 谢舰 , 姚剑敏 , 严群 et al. 基于深度学习的磁瓦表面缺陷分割与识别 [J]. | 液晶与显示 , 2021 , 36 (5) : 713-722 . |
| MLA | 谢舰 et al. "基于深度学习的磁瓦表面缺陷分割与识别" . | 液晶与显示 36 . 5 (2021) : 713-722 . |
| APA | 谢舰 , 姚剑敏 , 严群 , 林志贤 . 基于深度学习的磁瓦表面缺陷分割与识别 . | 液晶与显示 , 2021 , 36 (5) , 713-722 . |
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