基于跨尺度共现局部二值模式的图像分类方法研究 图像分类技术在计算机视觉领域中占据重要地位，而图像特征提取是该领域的核心研究方向。近年来，局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）由于其高效性和描述能力被广泛应用于纹理分类、人脸识别等视觉任务中。然而，传统的LBP方法在处理几何变换（如旋转、缩放）和图像噪声时表现出明显的局限性。针对这些问题，重庆邮电大学的肖斌等研究团队在《International Journal of Computer Vision》期刊上发表了题为“CS-COLBP: Cross-Scale Co-Occurrence Local Binary Pattern for Image Classification”的研究论文，提出了一种新的图像特征提取...
GAN反演与图像编辑新方法：Warping the Residuals for Image Editing with StyleGAN 背景与研究问题 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）在图像生成领域取得了显著的进展，为高质量图像的合成和编辑提供了可能性。StyleGAN模型以其语义可解释的潜在空间组织，展现了超越传统图像翻译方法的编辑能力。然而，GAN的实际应用面临一个核心挑战：在真实图像编辑中，需要将图像逆向投影到GAN的潜在空间（即GAN反演），实现对原始图像的高保真重建以及高质量的编辑。 现有方法中，低比特率潜在空间（如StyleGAN的$W^+$空间）在编辑上表现较佳，但由于信息瓶颈问题，往往丢失图像细节；而高比特率潜在空间虽...
Transformer for Object Re-Identification: A Survey 背景与研究意义 对象重新识别（Object Re-Identification，简称Re-ID）是一项重要的计算机视觉任务，旨在跨时间和场景识别特定对象。这一领域在深度学习技术的推动下取得了显著进展，尤其是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNNs）的研究。然而，随着视觉Transformer的出现，Re-ID研究开启了新的篇章。本文综述了基于Transformer的Re-ID技术，分析其在图像/视频、少数据/少标注、多模态及特殊应用场景中的优势与挑战。 研究团队与发表信息 本文由来自武汉大学、Sun Yat-Sen University和In...
利用经颅振荡刺激减少虚拟现实中的网络眩晕 背景与研究动机 虚拟现实（Virtual Reality, VR）技术正日益渗透到工作、医疗和娱乐等领域。然而，约95%的VR用户会经历一种被称为网络眩晕（Cybersickness, CS）的症状，表现为恶心、头晕和不适等。这一现象的根源在于视觉、体感和前庭信息整合的持续不匹配，尤其是在虚拟环境中诱发“自我运动”的错觉（vection）。尽管VR技术的应用广泛，但CS问题却限制了其在医疗康复、军事训练和教育等场景中的广泛采用。为解决这一挑战，研究者开发了通过跨颅交变电流刺激（transcranial alternating current stimulation, tACS）靶向前庭皮层的技术，以尝试缓解CS症状。 研究来源 这项研究由Siena ...
深度学习助力蛋白质设计：基于条件扩散模型的功能蛋白序列生成 蛋白质是生命科学研究和应用的核心，其多样性和功能复杂性为科学家提供了无数可能性。随着深度学习技术的发展，蛋白质设计正迈向一个全新高度。由上海交通大学、剑桥大学等多个机构的科学家联合发表的研究《A conditional protein diffusion model generates artificial programmable endonuclease sequences with enhanced activity》展示了一种名为“条件蛋白扩散模型”（Conditional Protein Diffusion Model, 简称 CPDiffusion）的创新方法，用于设计具有增强功能的人工蛋白质序列。这一研究已发表在《Ce...
增强型基于MRI的脑肿瘤分类研究：一种新颖的Pix2Pix生成对抗网络增强框架 脑肿瘤是全球范围内一种具有高发病率和致死性的重大健康问题。在全球每年新增数以万计的脑肿瘤病例中，患者生存率低，尤其是恶性脑肿瘤更是面临严峻的治疗挑战。如何通过早期诊断与精准分类脑肿瘤以优化治疗策略成为医学研究的重点。然而，传统基于人工分析的影像诊断耗时且易出错，而近年来快速发展的人工智能（AI）和深度学习（DL）技术为脑肿瘤的自动化诊断带来了曙光。 本研究由Near East University的Efe Precious Onakpojeruo等学者完成，研究成果发表于《Brain Communications》（2024, DOI:10.1093/braincomms/fcae372）。该研究提出了一种基于P...