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期刊推荐 | Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art

期刊:Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art

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中国图学学会主办的英文学术期刊Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art (简称VCIBA) ,创刊于2018年,主要刊载计算机图像、图形和可视化技术在工业、生物医学及艺术领域的研究成果与应用实践。VCIBA的主编由北京航空航天大学田捷教授担任,编委成员由来自美国、英国、日本、中国等7个国家的40多位在工业、医学及艺术可视计算领域有重要影响力的专家学者组成。


VCIBA与Springer Nature合作,以开放获取的模式出版。目前稿件处理费(APC)由主办单位承担,作者无需付费。本刊重视稿件的处理和生产速度,所有稿件一经录用便会尽快在线发表,确保稿件出版的及时性。欢迎广大科研人员踊跃投稿。


继今年5月被ESCI收录之后,11月VCIBA又被EI收录。目前VCIBA已被EI、ESCI、PubMed Central、Scopus、DBLP、DOAJ、CNKI等数据库收录。VCIBA陆续被国内外数据库收录,表明该刊的学术质量和发展潜力获得了出版界和学术界的认可,也进一步提升了期刊的学术影响力。


本期为读者精选了期刊6篇热门文章,欢迎阅读并下载全文。


1. Review of heterogeneous material objects modeling in additive manufacturing

作者:Bin Li, Jianzhong Fu, Jiawei Feng, Ce Shang & Zhiwei Lin

摘要:本文回顾了增材制造(AM)中异质对象建模的最新发展,以及异质对象建模方法中存在的一般问题和广泛解决方案;根据普遍的异质对象表征采用的不同表达方式或数据结构对普遍的异质对象表征进行分类,并通过采用各种有力的零件方向、切片方法和路径规划策略方案回顾了最先进的AM工艺规划程序;最后探讨了一些明显的问题和未来的可能研究方向。

DOI:10.1186/s42492-020-0041-6

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2. Hybrid image of three contents

作者:Peeraya Sripian & Yasushi Yamaguchi

摘要:混合图像允许根据观察距离调制多重图像解释。最初,混合图像是由两张不同图像的低空间频率和高空间频率结合构成。原始的混合图像合成仅用于形状相似、边缘对齐的源图像。例如,面部表情不同,就会产生有效的双重图像解释。在先前的研究中,作者提出了一种添加噪声的方法,用于形状不同的图像或未对齐的图像,合成混合图像。在这项研究中,作者为在中等观察距离观察时添加新图片,提出了一种新颖的方法。通过一种特殊的带通滤波器提取中频图像,该带通滤波器仅在特定的频率波段提取图像时,才产生振铃。采用这种方法在远处和近距离观察时,应视中频为一种无意义的模式。作者还进行了参数调整实验,以确定设计中频图像带通滤波器所需的适用截止频率。研究发现,在远处观察时, 合适的振铃范围可以让中频表现不明显

DOI:10.1186/s42492-019-0036-3

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3. Fused behavior recognition model based on attention mechanism

作者:Lei Chen, Rui Liu, Dongsheng Zhou, Xin Yang & Qiang Zhang

摘要:近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于视频流的行为识别技术取得了巨大进步。但是,依然还有些问题亟待解决:

(1) 为了提高行为识别性能,模型趋向于向更深、范围更广、更复杂的方向发展。但是,这样做也带来了一些新的问题,比如造成行为识别技术的实时性能下降。(2) 数据集中的一些行为是相似的,因而很难进行区分。因此,为了解决这些问题,作者在研究中构建了一个ResNet34-3DRes18模型。ResNet34-3DRes18模型是一种轻质、高效的二维(2D)和三维(3D)的融合模型。该模型利用2D卷积神经网络(2DCNN)获取输入图像的特征图,利用三维3D卷积神经网络(3DCNN)处理帧与帧之间的时间关系。因此,该模型不仅具有3DCNN在影像时态建模方面的优势,还降低了模型的复杂性。与最先进的模型相比,这种模型在速度方面性能优异,具有更快的速度。此外,为了区分数据集中的相似行为,该模型增加了注意力闸门机制,并构建了Res34-SE-IM-Net注意力识别模型。Res34-SE-IM-Net注意力识别模型在HMDB51、UCF101、以及Something-Something v1数据集的测试集上,Top-1准确率分别达到了71.85%、92.196%和36.5%(在概率向量输出中,模型获得的预测标签是最大的一个。如果标签与行为的目标标签相同,则分类是正确的)。

DOI:10.1186/s42492-020-00045-x

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4. Systematic review and meta-analysis of augmented reality in medicine, retail, and games

作者:Pranav Parekh, Shireen Patel, Nivedita Patel & Manan Shah

摘要:本文详细回顾了应用增强现实(AR)的三个重要领域中AR的应用情况。本研究旨在强调AR如何改善和提高娱乐、医疗以及零售业的用户体验。本文简要介绍了AR这一主题,探讨了AR与虚拟现实的区别,解释了实现AR系统所需的软件和硬件技术以及改善用户体验所需的各种显示技术,并简要分析了AR在市场中的增长情况。

本文论述了AR在三大领域中的应用,着重说明了AR作为一种娱乐和游戏因素在多人游戏、电脑游戏、广播和多媒体视频中的应用;探讨了AR在医学领域,包括在医学救治、医学培训、医学教学、外科手术以及医疗后治疗方面的应用;讨论了AR在零售领域,包括在广告、营销、时装零售及网上购物方面的应用;最后详细总结了AR在未来的用途以及AR在当前情境下的优势和劣势。

DOI:10.1186/s42492-020-00057-7

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5. Convolutional neural networks for the diagnosis and prognosis of the coronavirus disease pandemic

作者:Sneha Kugunavar & C. J. Prabhakar

摘要:神经网络是当前深度学习的趋势之一。神经网络在改变人类生活的多个方面做出了贡献,因此日益受到关注。此外,神经网络还从各种科学方向,为解决目前由冠状病毒(COVID-19)引发的危机,铺平了道路。卷积神经网络(CNN)是一种神经网络,广泛应用于医疗领域,对解决当前COVID-19全球大流行有很大的帮助。本文介绍了CNNs,在利用X射线对COVID-19诊断和预后方面的应用,以及在COVID-19患者的计算机断层扫描(CT)图像方面的应用。

DOI:10.1186/s42492-021-00078-w

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6. Painting image browser applying an associate-rule-aware multidimensional data visualization technique

作者:Ayaka Kaneko, Akiko Komatsu, Takayuki Itoh & Florence Ying Wang

摘要:虽然探索艺术作品是件令人愉快的事情,但往往需要耗费大量时间。例如,要从名不经传的绘画作品中找到最喜欢的类型,总是不容易的。探索与著名艺术家创作的绘画作品相似的不受欢迎的绘画作品,也是一件不容易的事情。本文介绍了一种绘画图像浏览器,它能协助用户探索并找到感兴趣的绘画作品。绘画图像浏览器应用了一种新的多维数据可视技术,该技术基于关联规则突出特定数值的特定范围,从而根据信号提示找出用户最喜欢的绘画图像。在本研究中,假设存在大量的绘画图像,并给图像分配了相应的分类信息(如艺术家姓名、创作年份)。首先,绘画图像浏览器将进行预处理,计算出图像的特征值。然后,绘画图像浏览器将多维特征值可视化为热图,并突出在特征值和分类信息之间的关系中发现的关联规则。这种机制能让用户探索最喜爱的绘画图像,或与著名绘画作品看起来类似的绘画图像。作者的案例研究、以及用户评估都证明了绘画图像浏览器的有效性。

DOI:10.1186/s42492-019-0040-7

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