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学者姓名：曾勋勋
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Abstract ：
在图像的采集过程中,?图像往往会带有一定的噪声信息,?这些噪声信息会破坏图像的纹理结构,?进而干扰语义分割任务.?现有基于带噪图像的语义分割方法,?大都是采取先去噪再分割的模型.?然而,?这种方式会导致在去噪任务中丢失语义信息,?从而影响分割任务.?为了解决该问题,?提出了一种多尺度多阶段特征融合的带噪图像语义分割的方法,?利用主干网络中各阶段的高级语义信息以及低级图像信息来强化目标轮廓语义信息.?通过构建阶段性协同的分割去噪块,?迭代协同分割和去噪任务,?进而捕获更准确的语义特征.?在PASCAL?VOC?2012和Cityscapes数据集上进行了定量评估,?实验结果表明,?在不同方差的噪声干扰下,?模型依旧取得了较好的分割结果.
Keyword ：
协同任务 协同任务 图像去噪 图像去噪 注意力机制 注意力机制 特征融合 特征融合 语义分割 语义分割
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| GB/T 7714 | 黄琳 , 陈飞 , 曾勋勋 . 多尺度多阶段特征融合的带噪图像语义分割 [J]. | 计算机系统应用 , 2023 , 32 (3) : 58-69 . |
| MLA | 黄琳 等. "多尺度多阶段特征融合的带噪图像语义分割" . | 计算机系统应用 32 . 3 (2023) : 58-69 . |
| APA | 黄琳 , 陈飞 , 曾勋勋 . 多尺度多阶段特征融合的带噪图像语义分割 . | 计算机系统应用 , 2023 , 32 (3) , 58-69 . |
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Abstract ：
为了让信息从周围向待修复区域填充时保持图像边缘结构，提出结构保持图拉普拉斯正则的图像修复模型.该模型在信号依赖的图拉普拉斯矩阵基础上，引入梯度图像平滑约束，能够促进目标函数的最优解收敛至分片平面图像；此外，该模型转化为无约束二次规划问题，可以通过共轭梯度法快速求解.实验结果表明，所提的图像修复算法相比于现有图像修复算法不仅速度快，而且可以克服图拉普拉斯正则图像修复算法所产生的块效应，使得复原后的图像更加自然.
Keyword ：
分片平滑 分片平滑 图信号处理 图信号处理 图像修复 图像修复 拉普拉斯矩阵 拉普拉斯矩阵 结构保持 结构保持
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| GB/T 7714 | 曾勋勋 , 陈飞 . 结构保持图拉普拉斯正则的快速图像修复 [J]. | 福州大学学报(自然科学版) , 2022 , 50 (03) : 323-329 . |
| MLA | 曾勋勋 等. "结构保持图拉普拉斯正则的快速图像修复" . | 福州大学学报(自然科学版) 50 . 03 (2022) : 323-329 . |
| APA | 曾勋勋 , 陈飞 . 结构保持图拉普拉斯正则的快速图像修复 . | 福州大学学报(自然科学版) , 2022 , 50 (03) , 323-329 . |
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Abstract ：
本文以福州大学普及面最广的数学公共基础课为例,详细阐述了公共基础课面临的现状,揭示公共基础课存在的深层次问题。以服务"双一流"建设为目标,从顶层设计入手,以共生发展的集群理念构建公共基础课课程群,制定质量可控、发展可持续的多阶段改革目标。文中给出改革中第一阶段的实施成效,表明顶层设计和集群改革的前景可期,并综合评估改革可能面临的一些问题,给出具体的应对策略。最后从改革实施和目标达成角度,提出若干建议,为同类型基础课的改革提供参考。
Keyword ：
公共基础课 公共基础课 集群化改革 集群化改革 顶层设计 顶层设计
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| GB/T 7714 | 刘文丽 , 吕书龙 , 薛美玉 et al. 数学公共基础课顶层设计与集群化改革的探索与实践——以福州大学为例 [J]. | 高等理科教育 , 2021 , (01) : 60-66 . |
| MLA | 刘文丽 et al. "数学公共基础课顶层设计与集群化改革的探索与实践——以福州大学为例" . | 高等理科教育 01 (2021) : 60-66 . |
| APA | 刘文丽 , 吕书龙 , 薛美玉 , 曾勋勋 , 周勇 , 朱玉灿 . 数学公共基础课顶层设计与集群化改革的探索与实践——以福州大学为例 . | 高等理科教育 , 2021 , (01) , 60-66 . |
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Abstract ：
图像拼接旨在将多张具有重叠区域的图像拓展成视野更加宽广的全景图,当输入的图像不满足原本严格的成像前提的时候,往往无法进行拼接,即使强行拼接,也可能造成不自然的扭曲以及影响观感的伪影.以往的拼接算法通过计算刚性变换来实现对齐,而通过计算非刚性变换可以在一定程度上提高对齐效果.受医学图像使用人工标记点配准的启发,提出一种基于薄板样条配准和全局相似的图像交互拼接的方法.首先通过交互标记点计算非刚性变换将目标图像和参考图像进行初步对齐;其次,引入全局相似性缓解非重叠区域的投影失真;最后使用优化的交互图切算法进一步消除伪影,并提升整个算法的鲁棒性.实验证明,在许多商用软件无法拼接的场景下,该算法仍然可以...
Keyword ：
全景图 全景图 图像对齐 图像对齐 图像拼接 图像拼接 标记点 标记点 薄板样条配准 薄板样条配准
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| GB/T 7714 | 黄华峰 , 陈飞 , 曾勋勋 . 基于薄板样条配准和全局相似的图像交互拼接 [J]. | 南京大学学报(自然科学) , 2021 , 57 (05) : 828-837 . |
| MLA | 黄华峰 et al. "基于薄板样条配准和全局相似的图像交互拼接" . | 南京大学学报(自然科学) 57 . 05 (2021) : 828-837 . |
| APA | 黄华峰 , 陈飞 , 曾勋勋 . 基于薄板样条配准和全局相似的图像交互拼接 . | 南京大学学报(自然科学) , 2021 , 57 (05) , 828-837 . |
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Abstract ：
目前许多目标检测模型在噪声环境中都会出现精度下降.为了提高目标检测模型在噪声环境中的精度,本文从两方面提高检测精度.首先,提出一个基于残差结构的抗噪特征提取模块,为后续的网络模块提供支撑.其次,利用目标的先验信息,针对性地改进模型的锚框设计和损失函数设计.根据目标的形状先验信息设计锚框的形状.将IOU损失函数作为模型的Bbox损失函数,其中IOU损失项及最小闭包区域根据目标形状先验信息计算.实验数据集为血细胞数据集和下旁腺数据集,基准对照模型为Yolov3和RetinaNet,同时也可移植到其他检测模型.在血细胞数据集环境中,比较Yolov3的精度由62.7提高到75.7.在下旁腺数据集中同样...
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IOU损失函数 IOU损失函数 先验信息 先验信息 噪声图像 噪声图像 形状特征 形状特征 目标检测 目标检测
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| GB/T 7714 | 蔡钟晟 , 陈飞 , 曾勋勋 . 一种具有抗噪性能的圆形目标检测器 [J]. | 南京师大学报(自然科学版) , 2021 , 44 (04) : 85-93 . |
| MLA | 蔡钟晟 et al. "一种具有抗噪性能的圆形目标检测器" . | 南京师大学报(自然科学版) 44 . 04 (2021) : 85-93 . |
| APA | 蔡钟晟 , 陈飞 , 曾勋勋 . 一种具有抗噪性能的圆形目标检测器 . | 南京师大学报(自然科学版) , 2021 , 44 (04) , 85-93 . |
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Abstract ：
A shape prior-based object segmentation is developed in this paper by using a shape transformation distance to constrain object contour evolution. In the proposed algorithm, the transformation distance measures the dissimilarity between two unaligned shapes by cyclic shift, which is called 'circulant dissimilarity'. This dissimilarity with respect to transformation of the object shape is represented by circular convolution, which could be efficiently computed by using fast Fourier transform. Given a set of training shapes, the kernel density estimation is adopted to model shape prior. By integrating low-level image feature, high-level shape prior and transformation distance, a variational segmentation model is proposed to solve the transformation invariance of shape prior. Numerical experiments demonstrate that circulant dissimilarity-based shape registration outperforms the iterative optimization on explicit pose parameters, and show promising results and highlight the potential of the method for object registration and segmentation.
Keyword ：
circulant dissimilarity circulant dissimilarity kernel density estimation kernel density estimation level set level set Segmentation Segmentation shape prior shape prior
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| GB/T 7714 | Zeng, Xunxun , Chen, Fei , Wang, Meiqing et al. Circulant dissimilarity-based shape registration for object segmentation [J]. | INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER MATHEMATICS , 2019 , 96 (4) : 753-766 . |
| MLA | Zeng, Xunxun et al. "Circulant dissimilarity-based shape registration for object segmentation" . | INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER MATHEMATICS 96 . 4 (2019) : 753-766 . |
| APA | Zeng, Xunxun , Chen, Fei , Wang, Meiqing , Lai, Choi-Hong . Circulant dissimilarity-based shape registration for object segmentation . | INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER MATHEMATICS , 2019 , 96 (4) , 753-766 . |
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Abstract ：
Internal patch prior (e.g. self-similarity) has achieved a great success in image denoising. However, it is a challenging task to utilize clean external natural patches for denoising. Natural image patch comes from very complex distributions which are hard to learn without supervision. In this paper, we use an autoencoder to discover and utilize these underlying distributions to learn a compact representation that is more robust to realistic noises. By exploiting learned external prior and internal self-similarity jointly, we develop an efficient patch sparse coding scheme for real-world image denoising. Numerical experiments demonstrate that the proposed method outperforms many state-of-the-art denoising methods, especially on removing realistic noise. © The Author(s) 2019.
Keyword ：
Image coding Image coding Image denoising Image denoising Learning systems Learning systems Numerical methods Numerical methods
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| GB/T 7714 | Chen, Fei , Chen, Haiqing , Zeng, Xunxun et al. Autoencoder-based patch learning for real-world image denoising [J]. | Journal of Algorithms and Computational Technology , 2019 , 13 . |
| MLA | Chen, Fei et al. "Autoencoder-based patch learning for real-world image denoising" . | Journal of Algorithms and Computational Technology 13 (2019) . |
| APA | Chen, Fei , Chen, Haiqing , Zeng, Xunxun , Wang, Meiqing . Autoencoder-based patch learning for real-world image denoising . | Journal of Algorithms and Computational Technology , 2019 , 13 . |
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Abstract ：
基于大学数学公共基础课教学的现状,从最近发展区理论所倡导的教学观出发,提出最近发展区理论的教学融入与实施办法,还提出因材施教的原则与最近发展区理论的对接.倡导教学应立足于学生的最近发展区,立足于教学的有效性,确定最近发展区并使最近发展区转化为现有发展水平,最终使学生从知识接受者转变为知识探索者,以实现教学效果的最大化.最后,通过实证分析最近发展区理论在教学实践中取得的显著效果.
Keyword ：
数学公共基础课 数学公共基础课 最近发展区 最近发展区 有效教学 有效教学
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| GB/T 7714 | 薛美玉 , 吕书龙 , 曾勋勋 . 数学公共基础课中最近发展区理论的探索与实证 [J]. | 高等理科教育 , 2019 , (6) : 121-125,113 . |
| MLA | 薛美玉 et al. "数学公共基础课中最近发展区理论的探索与实证" . | 高等理科教育 6 (2019) : 121-125,113 . |
| APA | 薛美玉 , 吕书龙 , 曾勋勋 . 数学公共基础课中最近发展区理论的探索与实证 . | 高等理科教育 , 2019 , (6) , 121-125,113 . |
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Abstract ：
高等学校数学公共基础课程的教学评价通常以督导组专家和学生评价为主,存在主观性强、 成本高、 难推广等局限性.文章结合数学类课程的学科特点和教学特点,利用互联网、 移动终端和智能监控技术获取课堂教学的相关视频、 音频、 图像等多源数据,结合人工智能技术和层次分析法,构建基于多源数据分析的教学质量评价指标,克服传统评价方法中的主观随意性,提高评价效率,实现无人教学评价.
Keyword ：
人工智能 人工智能 层次分析法 层次分析法 教学评价 教学评价 数学公共基础课程 数学公共基础课程
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| GB/T 7714 | 曾勋勋 , 陈飞 , 吕书龙 et al. 基于多源数据层次分析的数学课堂教学评价 ——以高等数学为例 [J]. | 高等理科教育 , 2019 , (5) : 44-49 . |
| MLA | 曾勋勋 et al. "基于多源数据层次分析的数学课堂教学评价 ——以高等数学为例" . | 高等理科教育 5 (2019) : 44-49 . |
| APA | 曾勋勋 , 陈飞 , 吕书龙 , 薛美玉 , 朱玉灿 , 陈晓星 . 基于多源数据层次分析的数学课堂教学评价 ——以高等数学为例 . | 高等理科教育 , 2019 , (5) , 44-49 . |
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Abstract ：
Traditionally, object segmentation and action classification in vision have been solved as two independent problems, even though it is often the case that the solution to one impacts the solution to the other. In this paper, a general variational framework is developed to use shape group Boltzmann machine (SGBM) to simultaneously segment object and classify action from multiple images. Considering the foreground similarity and the background consistency in low-level images, shape group is adopted to link top-down object segmentation with bottom-up action inference. The SGBM uses deep Boltzmann machine to model the hierarchical architecture of shape group. The obtained shape representation and similarity transformation can be exploited to guide low-level image segmentation. The collaboration between high-level and low-level can efficiently improve the results of object segmentation and action classification simultaneously. Experiments performed under low-quality conditions reveal that the method can segment the test objects accurately even for severe noises, occlusions, deformations, etc. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
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Classification Classification Deep Boltzmann machine Deep Boltzmann machine Object segmentation Object segmentation Shape prior Shape prior Transformation invariance Transformation invariance
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| GB/T 7714 | Zeng, Xunxun , Chen, Fei , Wang, Meiqing . Shape group Boltzmann machine for simultaneous object segmentation and action classification [J]. | PATTERN RECOGNITION LETTERS , 2018 , 111 : 43-50 . |
| MLA | Zeng, Xunxun et al. "Shape group Boltzmann machine for simultaneous object segmentation and action classification" . | PATTERN RECOGNITION LETTERS 111 (2018) : 43-50 . |
| APA | Zeng, Xunxun , Chen, Fei , Wang, Meiqing . Shape group Boltzmann machine for simultaneous object segmentation and action classification . | PATTERN RECOGNITION LETTERS , 2018 , 111 , 43-50 . |
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