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信息技術研究生論壇

時間：2022年10月17日（星期一）15:00-16:00

地點：澳门太阳集团9728网站601教室

報告題目一：基于元啟發式算法的系統級故障診斷研究

報告人：黎國偉

報告簡介：近些年來，無線傳感器網絡（WSN）廣泛應用于工業生産、環境監測和軍事行動等領域中。節點數量是獲取高精度數據與廣監測範圍的前提條件，但節點一般布置在環境較為惡劣且難以維護的地方，故障率較高，因此故障檢測成了較為棘手的問題。元啟發式算法具有出色的尋優能力，不依賴于特定的網絡拓撲結構和診斷模型，可以在較短時間内給出正确的故障節點列表，具有良好的泛化性能和診斷性能。通過将新型元啟發式算法與系統級故障診斷相結合，為故障診斷提供了一種新的思路。

時間：2022年10月19日（星期三）8:00-12:00

地點：澳门太阳集团9728网站601教室

報告題目一：在2D輪廓約束下的單視圖三維重建研究

報告人：溫凡彪

報告簡介：介紹一種結合了2D輪廓約束的單視圖三維重建方法。然而由于神經網絡可以有效地編碼3D數據集的隐藏的結構信息，利用神經網絡解決單視圖網格重建問題逐漸成為流行趨勢。由于同胚映射下拓撲空間的拓撲屬性不變，因此現有方法受到0-genus初始模闆的限制，不能重建出具有正确拓撲的網格。報告詳細介紹了一種利用2D輪廓約束改進單視圖三維重建的方法。2D輪廓包含了該視角下的孔洞信息，利用投影矩陣可從2D恢複3D的拓撲結構。通過與現存的方法比較，所提出方法能快速準确的恢複3D網格的正确拓撲。

報告題目二：基于偏移校準的三維點雲匹配離群值研究

報告人：王欣

報告簡介：介紹了一種基于偏移校準的三維點雲匹配方法。點雲配準是三維計算機視覺中的一個基本問題，現有方法缺乏對離群點信息的利用，限制了點雲配準的準确性。報告介紹了一種新的深度神經網絡DPGFNet，建立了一個新的處理離群點對的模塊。該模塊通過學習點對的空間分布，預測偏移量并矯正離群點對，從而充分利用outlier空間信息。同時通過圖注意力融合全局空間信息，實現了魯棒和精确的點雲配準。通過與現存的方法比較，提出的方法具有更高的精度、更強的魯棒性和更好的泛化性。

報告題目三：三維場景的局部隐式網格表示

報告人：劉飛

報告簡介：介紹了局部隐式網格表示法，這是一種新的三維形狀表示法，旨在實現可擴展性和通用性。基本思想是：大多數3D曲面在一定比例上共享幾何細節。訓練一個自動編碼器來學習如何嵌入這種尺寸的局部3D圖形。然後，将解碼器用作形狀優化中的一個組件，該優化解決了重疊作物規則網格上的一組潛在代碼，從而使解碼的局部形狀的插值與部分或有噪聲的觀察相匹配。實驗證明了該方法在基于稀疏點觀測的三維曲面重建中的價值，顯示出明顯優于其他方法的結果。

報告題目四：用于數字圖像隐寫分析的深度殘差網絡

報告人：梁偉琳

報告簡介：介紹了一種用于圖像隐寫分析無預處理的端到端深度卷積神經網絡。目前深度卷積神經網絡構建的隐寫隐寫分析模型已經牢固地确立了自己優于以前的傳統檢測方式 - 基于富媒體模型的分類器。然而，現有的網絡架構仍然包含手工設計的元素，例如固定或約束卷積核，在豐富模型中模拟截斷的阈值線性單元。報告介紹了一種深度殘差架構，旨在最大限度地減少啟發式和外部強制元素的使用，并且這種架構是通用的，因為它能為空間域和JPEG隐寫術提供了最先進的檢測精度。所提出的架構的關鍵部分是檢測器的顯著擴展的前部，該部分“計算噪聲殘差”，其中池化已被禁用以防止抑制嵌入信号。大量的實驗表明，該網絡的卓越性能有了顯着的改進，特别是在JPEG域中。

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