图学学报

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2023年第6期封面

2023, 44(6): 0.

PDF 137 193

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2023年第6期目次

2023, 44(6): 1.

PDF 65 94

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基于机器学习的计算机辅助帕金森疾病分类预测研究综述

温金玉, 方美娥

2023, 44(6): 1065-1079. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061065

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PDF 395 235

帕金森疾病(PD)是世界卫生组织认定的十大疑难病症之一，对患者和家庭造成巨大负担。目前，治疗只能在一定程度上缓解临床症状，无法完全治愈。因此，早期辅助诊断对PD患者有着十分重要的现实意义。本研究综合分析了国内外PD分类预测的计算机辅助诊断技术，并梳理了利用机器学习模型辅助早期检测PD的研究工作，以指导早期干预和防止病情进展。常用的预测方法包括数据预处理、特征选择和分类。在数据量较大或数据复杂性较高的情况下，传统机器学习方法不具优势，因此采用深度学习或改进的机器学习方法更有助于提高预测准确度。此外，PD患者合并认知能力障碍的脑结构影像诊断也备受关注。认知功能障碍研究是有一个相对渐进的过程，早期筛查并尽早进行相关干预显得十分必要。未来的研究应深入挖掘基于机器学习方法的计算机辅助诊断技术，将其应用于PD的早期分类预测，以提高医生诊断准确率和提升诊疗质量。

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复杂网络在工业设计领域的应用研究现状与进展

丁满, 李鹏慧, 张一飞, 马洪坤

2023, 44(6): 1080-1090. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061080

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PDF 265 117

随着网络科学研究的飞速发展，复杂网络成为众多领域的研究热点之一，工业设计作为一门高度综合性的交叉学科也不例外，复杂网络理论为其提供了更深入的研究视角，带来了崭新的机遇。为促进复杂网络在工业设计领域的研究和应用推广，回顾国内外相关研究，总结研究方法与进展，并对此做出进一步分析。首先从基本概念、基本模型、主要研究内容3个方面介绍了复杂网络理论；然后对复杂网络理论在工业设计领域中产品结构设计、产品外观设计、设计需求分析等方面的应用进行了综述；最后结合相关研究的发展状况进行分析和总结，归纳了复杂网络在工业设计领域的研究成果应用性和实际设计过程中节点选取及网络构建等问题的研究需求，提出并讨论了复杂网络在工业设计领域的研究热点及发展趋势。

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面向自动驾驶场景的神经辐射场综述

成欢, 王硕, 李孟, 秦伦明, 赵芳

2023, 44(6): 1091-1103. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061091

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PDF 351 276

神经辐射场(NeRF)是一种可用于重建真实的视觉效果以及合成新颖视角的关键技术，其主要是通过摄像机捕获的二维图像数据来渲染合成三维场景，将已知视角推理到未知视角下使得用户可从不同视角观看合成视图，增强人机交互感。作为一种新颖视角合成的三维重建方法，神经辐射场技术在机器人、自动驾驶、虚拟现实和数字孪生等领域具有重要的研究与应用价值。通过NeRF技术与自动驾驶场景相结合，可实现对复杂驾驶场景的高质量重建，并模拟恶劣情况下的不同场景，从而丰富自动驾驶的训练数据，以较低成本提高自动驾驶系统的准确性和安全性，并验证自动驾驶算法的有效性。鉴于目前NeRF在自动驾驶场景有重要的应用前景以及现有的相关综述较少，首先，从传统的显式三维场景表征方法出发，引入场景的隐式表征方法——NeRF，并介绍了NeRF技术的原理；其次，对于NeRF与自动驾驶场景相结合所面临的挑战进行了探讨和分析，其中包括稀疏视角重建、大尺度场景重建、运动场景、训练加速以及合成自动驾驶场景的问题；最后，对NeRF技术进行总结，以及展望其未来发展方向。

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具有双层路由注意力的YOLOv8道路场景目标检测方法

魏陈浩, 杨睿, 刘振丙, 蓝如师, 孙希延, 罗笑南

2023, 44(6): 1104-1111. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061104

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PDF 474 351

随着机动车的数量不断增加，道路交通环境变得更加复杂，尤其是光照变化以及复杂背景都会干扰目标检测算法的准确性和精度，同时道路场景下多变形态的目标也会给检测任务造成干扰。针对这一系列问题，提出了一种YOLOv8n_T方法，在YOLOv8的基础上首先针对骨干网络构建了基于可变形卷积的D_C2f块，强化了特征提取网络对复杂背景下目标的特征学习，更好地适应道路目标复杂多变的情形；其次增加了双层路由注意力模块，以查询自适应的方式去除不相关的区域，留下相关度最高的区域；最后针对道路上行人、交通灯等小目标增加小目标检测层。实验表明，本文提出的YOLOv8n_T有效提高了模型在道路场景下的目标检测精度，在BDD100K数据集上的平均精度比原始YOLOv8n提升了6.8个百分点，比YOLOv5n提升了11.2个百分点。

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基于深度迁移学习的图像隐私目标检测研究

王大阜, 王静, 石宇凯, 邓志文, 贾志勇

2023, 44(6): 1112-1120. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061112

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PDF 207 115

针对当前社交媒体平台缺乏图像隐私泄露预警机制的问题，提出基于YOLOv8模型的图像隐私目标检测优化方案，以降低用户分享图像时泄露隐私的风险。以YOLOv8作为基线模型，将瓶颈转换器(BoT)模块融入主干网络，以捕获全局上下文信息，建模长距离依赖关系。同时引入加权双向特征金字塔网络(BIFPN)结构改进颈部网络，促进多尺度特征的深度融合。在此基础上，基于深度迁移学习方法，对YOLOv8预训练模型进行微调并训练，以实现图像隐私的自动化检测。通过LabelImg标注工具构建隐私图像数据集，在迁移学习方式下，将常见的YOLO系列模型与改进的YOLOv8相比较。结果表明：YOLOv8在基线模型中的表现较好，而本文改进模型的F1值达到0.885，mAP@.5值达到0.927，相较于YOLOv8分别提升了4.0%和3.4%，其检测精度效果显著，能够应对图像隐私检测的应用场景。

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基于脉冲神经网络的复杂场景导航避障算法

丁建川, 肖金桐, 赵可新, 贾冬青, 崔炳德, 杨鑫

2023, 44(6): 1121-1129. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061121

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PDF 159 87

脉冲神经网络(SNN)因其低能耗和时序性，已在移动机器人的导航和避障领域得到广泛应用。然而，现有脉冲模型相对简单，难以应对复杂场景下的避障问题，如动态变速障碍物和环境噪声干扰等。因此，提出了一种基于脉冲神经网络的复杂场景导航避障算法。该算法采用了注意力机制以增强对动态障碍物的避障能力，使得模型能够更加集中地关注动态障碍物的信息，从而更准确地做出避障决策。此外，还根据生物启发设计了一种动态脉冲阈值，使得模型可以自适应地调整脉冲信号的触发，从而适应具有噪声干扰的环境。实验结果表明，在虚拟复杂场景下，该算法表现出最优的导航避障性能，在所设计的3种复杂场景下(变速动态场景、输入干扰、权重干扰)导航避障成功率分别为86.5%，79.0%和76.2%。该研究成果为解决复杂场景下机器人导航避障问题提供了一种新的思路和方法。

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细节增强的多曝光图像融合方法

夏晓华, 刘希恒, 岳鹏举, 邹易清, 蒋立军

2023, 44(6): 1130-1139. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061130

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PDF 178 166

针对基于权重图的多曝光图像融合方法存在序列图像中偏亮与偏暗区域获得的权重较低，导致融合图像高亮与黑暗区域细节丢失的问题，提出了一种细节增强的多曝光图像融合方法。将序列图像与基于权重图的融合图像进行小波分解，提取融合图像的低频分量和边缘区域高频分量并与序列图像非边缘区域高频分量融合，经小波逆变换得到细节增强的融合图像。实验选取9组经典多曝光图像序列，分别从主观比较和客观评价2个方面与9种多曝光图像融合算法进行对比。结果表明：该方法将空间域与频率域两类图像融合方法相结合，能有效解决融合图像高亮与黑暗区域细节丢失的问题，避免频率域图像融合方法易出现振铃现象的问题，融合图像真实自然、颜色饱满，使用本文方法得到融合图像的图像信息熵均值与图像梯度均值分别为7.655 5和7.027 3，在10种多曝光图像融合算法中分别排名第一和第二。综合主观和客观评价结果，提出的方法优于9种对比方法。

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基于神经辐射场的多尺度视图合成研究

范腾, 杨浩, 尹稳, 周冬明

2023, 44(6): 1140-1148. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061140

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PDF 193 113

针对神经辐射场(NeRF)在多尺度的视图合成任务中产生模糊和锯齿的问题，提出一种融合不同尺度的视图特征和视点特征作为先验提高合成目标视图质量的多尺度神经辐射场(MS-NeRF)。首先，对于不同尺度的目标视图，利用多级小波卷积神经网络提取目标视图特征，将视图特征作为先验对网络合成目标场景视图进行监督。其次，扩大视点相机发出的光线在目标视图像素点上的采样面积，避免在每个像素上只对单束光线进行采样导致渲染结果产生模糊和锯齿。最后，在训练时加入不同尺度的视图特征和视点特征，提升网络合成不同尺度视图的泛化能力，并利用渐进式结构的深度神经网络拟合视图特征和视点特征到目标视图的映射关系。实验结果表明，与相关方法相比，MS-NeRF减少了训练成本，提升了合成目标视图的视觉效果。

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基于多级可逆神经网络的大容量裁剪稳健型图像隐写技术

李泓萱, 张松洋, 任博

2023, 44(6): 1149-1161. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061149

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PDF 124 97

图像隐写技术是将秘密信息嵌入到载体图像中，以保护信息的机密性，并确保不被观察者察觉。然而，在传输过程中，由于分辨率限制，载密图像的边缘区域容易受到裁剪。因此，如何从边缘区域缺失的载密图像中恢复出有效的连续隐藏信息是一个值得研究的问题。同时，图像隐写技术的另一个挑战是如何在不被检测到的情况下增加信息的有效载荷容量。为了解决上述问题，提出了一种数据驱动的图像隐写算法方案。采用了一种大容量、裁剪稳健的多级双向映射的可逆隐写网络，能够从边缘破损的载密图像中尽可能完整地恢复出连续的秘密图像。此外，算法具有高度的灵活性，可以通过多层级联中改变图像分支的通道数量实现不同规格的大尺寸图像隐写。实验表明，在各种公开数据集上生成的载密图像的视觉隐蔽性、质量度量指标和裁剪恢复能力方面显著优于其他方法。

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融合外部注意力和图卷积的点云分类模型

周锐闯, 田瑾, 闫丰亭, 朱天晓, 张玉金

2023, 44(6): 1162-1172. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.202306116

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PDF 80 56

针对点云数据的无序性和非结构化导致不能充分提取局部特征的问题，提出了一种融合外部注意力和图卷积的点云分类模型。首先将点云数据构建成局部有向图，然后采用融合了外部注意力的图卷积进行特征提取，以采集更丰富、更具代表性的局部特征。接着，引入残差结构来搭建更深层的网络，并融合不同层次的特征信息，以增强网络性能。最后，将具有树状层次结构的点云数据映射到具有负曲率的双曲空间，以增强点云数据表达的能力，并在双曲空间中进行嵌入计算得到最终的分类结果。在标准公开的数据集ModelNet40和ScanObjectNN上进行了实验，结果表明，模型在不同数据集上整体分类精度分别达到了93.8%和82.8%，相较于目前主流的高性能模型，模型整体精度提高了0.3%~4.9%，并具有较强的鲁棒性。

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基于多支路聚合的帧预测轻量化视频异常检测

黄少年, 文沛然, 全琪, 陈荣元

2023, 44(6): 1173-1182. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061173

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PDF 92 65

复杂场景下的视频异常检测任务具有重要的研究价值与应用意义。尽管基于预测的视频异常检测方法在性能方面取得了显著进展，但仍面临诸如高模型参数量和待进一步提升的检测性能等挑战。针对这些问题，提出了一种基于多支路聚合的帧预测轻量化视频异常检测模型，模型采用多支路聚合的Transformer单元作为基本结构，显著减少了模型参数量和计算成本，并提升了检测精度。在此基础上，设计了多支路Transformer融合的编码器，在提取正常事件的时序运动特征的同时采用多分支连接操作实现多层特征融合，提升编码器特征优化能力。同时，设计了基于K-means的多支路聚类解码器，缓解正常特征多样性对异常性能检测的影响。在3个权威数据集UCSD Ped2，CUHK Avenue和ShanghaiTech上的实验结果表明，与当前主流算法相比，该模型具有更低的计算成本及良好的检测性能。

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融合全局-局部注意模块的Mask R-CNN膝关节囊肿检测方法

张丽媛, 赵海蓉, 何巍, 唐雄风

2023, 44(6): 1183-1190. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061183

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PDF 102 59

精准的膝关节囊肿检测是辅助多种膝关节疾病进行早期诊断和治疗的有效手段。然而，由于MR影像中膝关节囊肿与关节内积液和囊肿型肿瘤等其他病灶在影像特征上比较相似，导致检测任务难度较大。因此，提出了一种融合全局-局部注意模块的Mask R-CNN多任务学习模型，同时实现MR影像中膝关节囊肿的自动识别、检测与分割。首先，该方法利用通道注意力机制，将膝关节影像的全局特征和局部特征进行加权融合，形成具有多尺度信息的特征图，为模型提供更准确的判别特征。其次，引入多任务不确定性损失函数，采用同方差不确定性表明每个任务的相对置信度，对任务权重进行自适应调整，可以自动搜索最优解。最后，使用GrabCut方法基于预标记边界框生成掩码，进一步构建膝关节MR影像数据集，提升了数据标注的质量和效率。实验结果表明，该方法可以准确识别膝关节MR影像中的囊肿病灶，同时检测和分割平均精度分别达到了92.3%和92.8%，效果上优于其他对比方法。

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基于语义引导的视频描述生成

石佳豪, 姚莉

2023, 44(6): 1191-1201. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061191

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PDF 116 62

视频描述生成旨在对给定的一段输入视频自动生成一句文本来概述发生的事件，其可用于视频检索、短视频标题生成、辅助视障、安防监控等领域。现有的方法忽视了语义信息在描述生成的作用，导致模型对于关键信息的描述能力不足。针对这一问题，设计了一个基于语义引导的视频描述生成模型。模型整体采用了编码器-解码器框架。在编码阶段首先使用语义增强模块生成关键实体及谓词，接着通过语义融合模块生成整体的语义表示；解码阶段使用词选择模块选择合适的词向量来引导描述生成，从而高效地利用语义信息，使结果更加关注关键语义。最后的实验表明该模型在2个广泛使用的数据集MSVD和MSR-VTT上分别取得107.0%和52.4%的Cider评分，优于最先进的模型。用户实验及可视化结果也证明了模型生成的描述符合人类的理解。

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基于调色板的半交互式低照度唐卡图像增强

张驰, 张效娟, 赵洋, 杨帆

2023, 44(6): 1202-1211. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061202

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PDF 79 78

唐卡作为热贡艺术重要表现形式之一，其结构复杂、颜色鲜艳、线条清晰、绘画精美，受到越来越多的人喜爱。在实际采集过程中，由于各个寺院灯光昏暗，在此条件下拍摄的图像常存在光照不均匀、噪声多、颜色失真、细节信息丢失等问题。因此提出了一种基于调色板的半交互式低照度唐卡图像增强方法：首先基于Retinex模型设计了一个卷积块注意力模块(CBAM)与U-Net相结合的低照度增强网络RCUNet，通过针对性设计损失函数，进行无监督迭代训练，对光照图、反射图和噪声图进行重构，并在得到最终分解结果后，对光照图、反射图进行调整，合成增强的结果。然后，采用改进的K-means算法，对增强后的图像提取主要颜色生成对应的调色板，通过修改调色板颜色进一步修正增强后图片的颜色。最后,与目前流行的几种低照度增强方法，在唐卡数据集上进行了定量、定性对比实验，实验结果表明该方法在NIQE，PIQE和PSNR 3个指标上取得了最好的结果。

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DynArt ChatGPT：一个动态非遗年画的生成平台

靳聪, 周满玲, 张竣淞, 王洪亮, 张佳一, 王晶, 徐明亮

2023, 44(6): 1212-1217. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061212

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PDF 148 92

Chat GPT吸引了跨领域的兴趣，因其提供了一个领域的会话能力和推理能力。年画是中国非物质文化遗产的重要组成部分，在过去，年画常作为一种主要的宣传手段。作为商品生产，其有着巨大的宣传推广量与经济价值。在以科技为主导的现代社会，中国非物质文化遗产的保护与发展遭遇到了发展经济、技术更新和文化变迁的三大矛盾，产生了传承乏人、创新不易、保护不力的诸多问题。为了弘扬与发展中国传统美术，本文产生了一个设想：能否将Chat GPT的会话功能与非遗文化中的传统美术进行组合呢?基于此设想，构建了一个系统——动态非遗年画生成系统(DynaArt ChatGPT)。DynaArt ChatGPT可通过提取Chat GPT给出的样例中的关键词，然后再根据关键词生成一段与样例相关的描述，并将描述输入到Lumen5模型中，Lumen5就会根据该输入的描述生成相应的动态视频，经过实验本文认为动态画生成系统可以对一些耳熟能详的中国民间故事进行全新的演绎。

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基于深度条件扩散模型的零样本文本驱动虚拟人生成方法

王吉, 王森, 蒋智文, 谢志峰, 李梦甜

2023, 44(6): 1218-1226. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061218

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PDF 133 98

虚拟人生成技术对于虚拟现实和影视制作等领域有重要意义。针对现有虚拟人生成需要大量数据和制作成本等问题，提出一种基于扩散模型的零样本文本驱动的三维虚拟人生成方法，包括条件人体生成和迭代纹理细化2个阶段。第一阶段，首先利用神经网络初始化三维人体的隐式表示，然后，使用一个基于文本提示的深度条件扩散模型来引导神经隐式场生成用户所需的虚拟人模型。第二阶段，利用扩散模型进行去噪还原，针对第一阶段人体模型提供的纹理先验进行高精度的纹理图推理更新，进而迭代细化虚拟人的纹理表示，生成最终结果。使用该方法，用户可以创建一个生动的具有任意文本描述的虚拟人，而无需使用任何参考照片。实验结果表明，该方法可以在给定的文本提示条件下生成具有真实感的高质量、生动的虚拟人。

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历史人物群体对比可视化

陈逸天, 张玮, 谭思危, 朱融晨, 王毅超, 朱闽峰, 陈为

2023, 44(6): 1227-1238. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061227

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PDF 206 77

在历史研究中，历史人物的群体对比具有重要意义。人们希望从历史人物的各种特征中提炼出群体之间的异同，以更深入地理解历史事件。然而，现有的可视化系统主要聚焦于单个群体的探索和内部差异，缺乏群体间层次的对比。为了填补这一空白，提出了一种历史人物群体对比视觉分析方法，从结构化的历史人物数据中抽取并可视化历史人物群体特征，以多个维度进行群体对比。开发了一个交互式的可视化系统，采用基于花朵的视觉隐喻来编码群体的多元特征，历史学家可以交互地探索群体，并研究不同群体之间的相关性和异同。经过历史学家的使用反馈评估以及案例的分析，历史人物群体对比可视化系统被证实是进行群体对比研究的有效工具，并能从中获得有关历史事件的深入洞察。

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面向喷头空行程长度最小化的多零件优化布局方法

邢晓月, 陶秀挺, 王姝钫, 潘万彬

2023, 44(6): 1239-1250. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061239

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PDF 56 26

多零件在打印腔室中的布局往往直接影响熔融沉积批量制造的效率和能力。同时，喷头空行程长度对上述效率和能力具有显著的影响。为此，提出了一种面向空行程最小化的多零件优化布局方法，通过优化地减少零件之间喷头的空行程长度来提升熔融沉积批量制造的效率以及打印腔室可容空间。首先，为兼顾空行程长度计算的效率(如加速几何干涉检测)和计算的准确度，以层厚为基准，构建每个零件相应的、逐层堆叠的体素代理模型。然后，基于贪心策略和粒子群优化算法，以逐对累积的方式确定每个体素代理模型的放置顺序和放置位置。最后，将体素代理模型置换为对应的零件，获得输入零件集紧凑的布局。在一组形状复杂的零件集上开展实验。结果表明：在相同的衡量标准下，该方法相比于Magics空行程总量约减少了31.17%。与现有的商业化软件中的布局功能相比，该方法在实施批量制造形状复杂零件集时具有可显著减少喷头空行程长度总量的巨大潜力。

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个人碳足迹类App游戏化驱动力研究

姚善良, 刘湘湘, 王圆圆

2023, 44(6): 1251-1258. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061251

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PDF 93 85

为了解决市场上个人碳足迹类App无法持续吸引用户的问题，引入八角行为分析框架探究此类产品背后隐藏的游戏化驱动力因素。首先将目标用户划分为成就型、合作型、探索型、竞争型4个用户群，结合熵值法对其进行定量分析，得出各项驱动力在个人碳足迹类App中的重要度。其次，在此基础上策划个人碳足迹类App “GreenerMe”，提出具体的游戏化实现要素，构建该产品的游戏化八角驱动力静态评价系统。最后将用户使用历程按照用户群及发现、入门、塑造、终局4个阶段展开进行分析，进而对评价系统进行动态优化，确定该产品合适的游戏化要素和置入要素的机会点。本研究旨在辅助个人碳足迹类App设计师更精准、更全面地了解用户，为个人碳足迹类App设计提供合理的游戏化策略，确保产品能有效地激发用户参与和持续减碳的动力。

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基于眼动追踪的塑壳断路器运行状态信息优化设计

李和森, 陈影, 么大伟

2023, 44(6): 1259-1266. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023061259

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PDF 70 51

塑壳断路器是工业用电系统中不可或缺的基础电气设备。为了增强塑壳断路器运行状态信息的视觉识别效率，提出塑壳断路器断合闸符号改进设计方法。通过断合闸符号设计分析，归纳运行状态信息可视化偏低的原因。通过眼动追踪实验，运用首次进入时间、首次注视时长、总注视时长、热点分布、注视进度和主观量表等评估指标综合分析当前塑壳断路器运行状态信息的设计问题。根据实验结论析出了断合闸符号尺寸与颜色的改进设计要点。通过对比分析改进前方案的眼动追踪实验数据，验证改进方案断合闸符号设计的优越性。断合闸符号的改进研究为提高同类电气产品运行状态信息的可视化效果提供参考，眼动追踪实验在评估塑壳断路器运行状态信息可视化设计问题分析与改进方案的研究中，提供了关键技术支撑。

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2023年总目次

2023, 44(6): 1267.

PDF 48 54

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2023年第6期样刊

2023, 44(6): 1268.

PDF 26 72

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