作者： Zhao, Jia-Heng¹; Luo, Xiao²; Zhong, Xin-Liang³; Han, Bao-Ling¹; Huang, Yu-Tong³ （¹School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing; 100081, China;²School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing; 100081, China;³School of Mechatronic Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing; 100081, China）

出处： Beijing Ligong Daxue Xuebao/Transaction of Beijing Institute of Technology 2019 Vol.39 No.5 P480-485

作者： Zhong, Xinliang¹; Luo, Xiao²; Zhao, Jiaheng³; Huang, Yutong¹ （¹School of Mechatronic Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing; 100081, China;²School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing; 100081, China;³School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing; 100081, China）

出处： Journal of Beijing Institute of Technology (English Edition) 2019 Vol.28 No.1 P83-93

作者： Jingfan Fan;Jian Yang;Yachen Wang;Siyuan Yang;Danni Ai;Yong Huang;Hong Song;Yongtian Wang;Dinggang Shen （Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, USA Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China Department of Radiology and BRIC, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, USA Department of Brain and Cognitive Engineering, Korea University, Seoul 02841, Republic of Korea）

出处： Computer Methods and Programs in Biomedicine 2019 Vol.175 No.C P233-242

摘要： Highlights • A novel dense correspondence matching algorithm is proposed to address the limitation of matching angiographic images caused by repetitiv ...

作者： 赵嘉珩，罗霄，钟心亮，韩宝铃，黄羽童 （北京理工大学机械与车辆学院；北京理工大学软件学院；北京理工大学机电学院）

出处： 北京理工大学学报 2019 第39卷 第5期 P480-485

关键词： 同时定位与地图构建；线特征；光束法平差；移动机器人；深度相机

摘要： 基于视觉的同时定位与地图构建(SLAM)技术是实现移动机器人自主导航的关键.当机器人处在陌生环境中时,通常会利用周围目标的点特征来估计导航相机的位姿,并利用光束法平差来估计相机位姿和特征空间位置.但如果环境中的特征信息不丰富,则无法准确估计相机轨迹,且欧式坐标与反深度信息下的光束法平差部分条件下不收 ...

作者： 王京南，陈领起，高广宇 （北京理工大学软件学院）

出处： 实验科学与技术 2018 第16卷 第2期 P211-214

关键词： 高效节约；数据中心；优化配置；实践探索

摘要： 基于云计算和大数据技术的数据中心建设正在国内外如火如荼的展开,建设之后,如何高效地建设和管理绿色节约型的数据中心必然成为一个研究热点。针对这一研究热点,通过对北京理工大学数据智能中心在建设和管理中面临的诸多实际情况和问题,从软硬件资源、人力资源及社会资源等几个方面的优化配置对建设高效节约型的数据智能 ...

作者： 曾毅，张福泉 （广西大学行健文理学院；北京理工大学软件学院）

出处： 湘潭大学自然科学学报 2018 第40卷 第2期 P100-103

关键词： 软件测试；缺陷预测；准确度；BP神经网络；灰狼算法；软件可靠性

摘要： 针对软件缺陷测试任务中的准确度问题,提出一种基于优化BP神经网路的软件缺陷预测方法 .该方法首先采用4层BP神经网络构建多层感知模型,并结合模糊控制原理实现任意复杂非线性关系逼近.然后通过灰狼优化算法克服BP神经网络的局部搜索陷入,从而解决其参数设置依赖性问题.实验结果表明,相比于PSO-BP算法和 ...

作者： 朱珍¹;卢世军²;张福泉³; （¹广东工程职业技术学院信息工程学院;²中山大学地理科学与规划学院;³北京理工大学软件学院）

出处： 计算机工程与设计 2018 第39卷 第10期 P3055-3062，3175

关键词： 选择性图像加密；正交多项式变换；零交叉边缘检测；方波空间填充；引擎参数；异扩散函数

摘要： 为解决当前图像加密算法主要是利用相同的加密操作对所有像素实现置乱与扩散,导致密文的安全性不高的问题,提出基于方波空间填充曲线与零交叉边缘检测的选择性图像加密算法。利用正交多项式变换OPT(orthogonal polynomials transform)处理每个明文子块,获取其对应的OPT系数,计算 ...

作者： 杨金劳¹;付利军¹;张福泉²; （¹山西运城农业职业技术学院信息技术系;²北京理工大学软件学院）

出处： 包装工程 2018 第39卷 第21期 P206-215

关键词： 图像水印；颜色不变性；局部椭圆特征区域；位平面分解；概率密度梯度；Hessian矩阵；直方图

摘要： 目的为了解决当前基于特征点的水印方案难以描述图像的非纹理区域(像素强度变化较大的边缘、像素强度值较小或趋于0的均匀区域),降低了局部特征区域的鲁棒性,使其抗几何失真能力不佳的问题,提出基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法。方法根据彩色载体的RGB分量,计算颜色不变性;基于颜色不变性的强 ...

作者： Celik, T.¹;Song, H.¹;Chen, L.¹;Yang, J.²; （¹School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing, China;²School of Optics and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China）

出处： Lecture Notes in Electrical Engineering 2018 Vol.473 P189-196

关键词： CT images;Histogram thresholding;Improved Grow-Cut;Liver segmentation

摘要： In this paper, a new coarse-to-fine framework is proposed for automatic liver segmentation on abdominal computed tomography (CT) images. The framework ...

作者： Changzhen Hu （Beijing Key Laboratory of Software Security Engineering Technology， School of Software， Beijing Institute of Technology， Beijing 100081， China）

出处： Engineering 2018 第4卷 第1期 P78-84

关键词： Network；metric；evaluation；Differential；manifold；Network；behavior；utility；Network；attack-defense；confrontation

摘要： The service and application of a network is a behavioral process that is oriented toward its operations and tasks, whose metrics and evaluation are st ...