开源成果 | 开源代码/数据集成果合辑

摘要：理解数据整理脚本的语义是数据工作者的常见需求.然而,数据整理操作的类型及其代码的实现方式复杂多样,使得数据工作者在理解脚本语义时费时费力.通过收集数据工作者在理解数据整理脚本语义上的具体需求,设计并实现了一个基于概览和细节模式的交互式可视分析系统ChangeVis,帮助数据工作者理解表格在数据整理过程中的变化.ChangeVis包含概览视图,语义视图,统计视图和数据视图4个视图,分别可视化代码块中的表结构变化、行列信息变化、单元格数据变化以及执行的数据转换操作的语义.通过案例分析和用户实验,验证了ChangeVis系统在帮助数据工作者理解数据整理脚本语义的可用性和有效性.

关键词: 数据整理; 程序可视化; 可视化设计; 表格数据可视化

引用本文：罗中粟, 熊凯, 傅四维, 王永恒, 鲍虎军, 巫英才. 数据整理脚本语义的可视化[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2024, 36(7): 1096-1105.

★本文开发的基于概览和细节模式的交互式可视化系统 ChangeVis已开源：

https://changevis.github.io

作者：赵颖, 付铄雯, 赵鑫, 徐雅琦, 赵勇, 陈运鹏, 周芳芳, 黄鑫, 李玉伟, 陈卓

单位：中南大学计算机学院；奇安信科技集团股份有限公司 

摘要：黑灰产团伙的网络化运作严重破坏着网络生态和社会治安.查封黑灰产团伙掌握的核心资产,如重要IP地址和安全证书,是目前打击黑灰产的主要手段之一.为此,提出黑灰产网络资产图谱构建与可视化.首先提出一种黑灰产网络资产图谱构建方法.从多源异构数据中广泛获取黑灰产网络资产信息及关联关系,并整合到点边双异质有向图;然后提出一组黑灰产网络资产图可视化方法,基于资产图拓扑特性改进经典力导引布局算法和社区检测算法,帮助用户观察和理解资产间复杂关联,并快速地识别核心资产及其影响范围;最后公布一个大规模黑灰产网络资产图谱数据集,梳理数据集可支持的黑灰产治理需求,并展望图谱分析面临的技术挑战,旨在推动面向黑灰产治理的大数据分析技术的发展和创新.

关键词:黑灰产; 网络资产图; 可视化; 公开数据集

引用本文：赵颖, 付铄雯, 赵鑫, 徐雅琦, 赵勇, 陈运鹏, 周芳芳, 黄鑫, 李玉伟, 陈卓. 黑灰产网络资产图谱构建与可视化[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2024,36(8): 1181-1193.

★本文公开一个黑灰产网络资产图谱数据集：

https://github.com/csuvis/CyberAssetGraphData

单位：合肥工业大学电气与自动化工程学院 ；合肥工业大学计算机与信息学院；智能互联系统安徽省实验室(合肥工业大学)

摘要：针对织物车缝线缝制工艺多样,造成其种类多、形态不定以及缝线与织物纹理近似性等导致车缝线准确分割困难等问题,提出一个基于多尺度特征的纺织品车缝线迹分割网络.首先采用融合注意力机制的残差网络提取其位置信息;然后使用增强特征金字塔模块,充分利用多尺度特征得到预候选区域的语义信息,将其融合后经过筛选得到车缝线候选区域;最后经过全卷积网络实现车缝线的分割.在真实纺织品车缝线数据集SewTrace上进行实验的结果表明,所提网络对纺织品车缝线迹分割的均值平均精度为0.96,计算量为1.5G;在具有相似特征的公开数据集CrackForest,CRKWH100和Kolektor上与其他同类网络进行实验的结果表明,该网络的均值平均精度分别达到0.85,0.89和0.89,分割精度和预测速度指标优于其他同类网络,证明其能够有效地提高线形目标分割精度.

关键词: 车缝线; 多尺度特征; 图像分割; 注意力机制; 增强特征金字塔

引用本文：李鑫, 崔文婷, 金帆, 於全豪, 余烨, 路强. 纺织品车缝线迹分割网络[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2024, 36(8): 1246-1254.

★本文数据和代码发布在 Github 仓库：

https://github.com/VIMLabel-hfut/ST-Mask

单位：深圳大学可视计算研究中心

摘要：对高维数据的探索和分析需要在数据中提取有价值的信息见解并生成合适的可视化图表.为降低生成有效图表的门槛,以信息见解为中心自动生成可视化图表,提出一个可视化推荐框架,包含数据片段推荐和视觉编码推荐2部分.在数据片段推荐中,相比现有方法使用单一指标,所提框架结合多种分析方法和机器学习算法进行信息见解的挖掘和数据片段的排序,为用户推荐信息见解丰富的数据片段;在视觉编码推荐中,该框架结合规则和机器学习方法,基于信息见解的特征建立视觉编码映射,并对图表中的关键信息进行高亮以增强用户的理解.在图表类型预测任务中,使用用户绘制的真实可视化图表数据进行实验的结果表明,所提框架比现有方法具有更高的预测准确率;用户调查的结果则证明,该框架能帮助用户更好、更快地了解一个陌生的数据表格中蕴含的关键信息.

关键词: 信息可视化; 可视化推荐; 信息见解; 可视分析

引用本文：陈滨, 张钰涵, 胡瑞珍. 信息见解引导的可视化推荐[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2023, 35(1): 135-145.

★本文为每个数据图表计算的信息见解特征及数据集均已开源至：

https://github.com/Bachery/VisGenData

单位：北京工业大学信息学部

摘要：针对现有基于循环神经网络的视频去模糊算法跨帧信息聚合能力有限、计算效率低的问题,提出高效时空特征提取循环神经网络的算法.首先结合残差密集网络结构和通道注意力机制,从给定序列图像的各帧中高效提取并选择表达力强的特征类型;然后提出循环神经网络框架下的时空特征增强融合模块,从高度冗余和干扰性强的序列图像中,统筹选择有效信息并将其融入到当前帧特征图中,补充当前帧信息;最后通过重建模块将增强后的特征图转换为去模糊后的当前帧图像.在3个包含合成和真实模糊视频数据的公开数据集上的定量和定性实验结果表明,所提算法能够以较小的计算成本取得优异的视频去模糊效果,在GOPRO数据集上,PSNR达到31.43dB,SSIM达到0.9201.

关键词: 视频去模糊; 循环神经网络; 特征提取; 注意力机制

引用本文：蒲泽栋, 马伟, 米庆. 面向视频去模糊的高效时空特征提取循环神经网络[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2023, 35(11): 1720-1730.

★本文算法的代码已开源：

https://github.com/a1881179/ESTFERNN

单位：南京航空航天大学计算机科学与技术学院；安徽大学人工智能学院；南京大学计算机软件新技术国家重点实验室；国防科技大学计算机学院；河海大学地球科学与工程学院

摘要：闭环检测是三维激光SLAM实现自主定位和导航的核心环节.针对目前闭环检测存在高复杂度及低准确度的难题,提出具有旋转不变性的球谐算子(spherical harmonic energy,SHE)与绕Z轴旋转不变的球谐算子(spherical harmonic Z-energy,SHZE);结合SHE和SHZE的优势,通过两步搜索提出一种三维激光SLAM闭环检测算法SH-LCD,在提高信息丰富度的同时降低了闭环检测计算的复杂度,具有较强的特征提取能力与普适性.在KITTI,NCLT和ComplexUrban这3个公共基准数据集上的闭环检测实验结果表明,SH-LCD算法的闭环检测精度优于最新的闭环检测方法,包括ScanContext,M2DP,OverlapNet等;此外,该算法闭环检测效率高,计算算子与算子匹配消耗的时间仅需约12.0ms和2.3ms,满足SLAM实时性的要求.

关键词: 三维激光 SLAM; 闭环检测; 全局算子; 球谐函数; 球谐变换

引用本文：李子宽, 魏明强, 吴巧云, 郭延文, 徐凯, 李嘉, 汪俊. 球谐算子驱动三维激光SLAM闭环检测[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2023, 35(11): 1731-1742.

★本文提出的SH-LCD算法已开源:

https://github.com/Miraclelzk/SH-LCD

单位：石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室；石家庄铁道大学机械工程学院；河北省混凝土构件先进制造技术创新中心；中国科学技术大学精密机械与精密仪器系

摘要：图像局部模糊的有效检测是计算机视觉领域的一项挑战性任务,现有模糊检测算法多难以兼顾准确性和实时性,并且在检测噪声混叠的模糊图像时有较大局限.为此,提出一种无监督且抗噪的局部模糊快速检测算法.首先利用主动模糊策略和沃尔什变换对待测图像进行列率域解析,并自适应截断列率谱的低列率区域以消除噪声干扰;在此基础上进一步构造并求解各像素点的局部模糊度量,得到待测图像的模糊分布;最终在聚类引导下采用多尺度修正生长实现局部模糊区域的分割.在CUHK,DUT等代表性数据集上的实验结果表明,所提算法可在无监督情况下快速、有效地检测图像模糊并准确分割局部模糊区域,在精确率、召回率、F₁测度、平均绝对误差、平均处理时间等多个评估指标上均接近或超过同类算法的最优水平,尤其在噪声情况下具有显著优于同类算法的检测性能.

关键词: 局部模糊; 列率谱; 模糊检测; 自适应截断; 噪声鲁棒性

引用本文：梁晓, 王雪玮, 郭京波, 韩彦军, 郑津津, 郭文武. 结合沃尔什变换与列率截断的图像局部模糊抗噪检测[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2022, 34(1): 94-103.

★本文算法更多实验结果详见：

http://github.com/LiangXiao-Liam/STBD

单位：北京工业大学信息学部；北京市物联网软件与系统工程技术研究中心 

摘要：针对无人驾驶汽车自动识别连续交警手势的需求,提出高度分层分区的图卷积交警手势识别方法.首先,依据人体部件在空间域内的自然、辅助和自身连接关系以及时间域内的关联关系建立交警手势时空图模型,并从图像序列卷积预测模型参数;其次,引入时空图卷积网络,提出以人物自然站立状态下时空图顶点相对高度差为标签的图卷积高度分层分区策略,打破现有分区策略对图结构的限制;最后,设计保留时间维度的空间域平均层网络输出架构,在减少特征数量的同时适配多对多序列预测模式,达到识别连续交警手势的目的.与领域内代表性方法的对比实验表明,该方法的识别准确率显著提高,不同手势之间混淆率仅为0.1%,Jaccard指数超过对比方法.

关键词: 交警手势; 连续手势; 手势识别; 时空图; 图卷积

引用本文：张丞, 侯义斌, 何坚. 高度分层分区的图卷积交警手势识别技术[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2022, 34(7): 1037-1046.

★本文提供开源代码：

https://github.com/zc402/ctpgr-pytorch/tree/dev

单位：中国计量大学计量测试工程学院 

摘要：为了提升密度聚类算法在高分辨图像分割中的可用性,针对数字图像特点,提出一种基于三维卷积的高效密度聚类算法,并在此基础上实现一种彩色图像分割方法.首先,在DBSCAN算法的基础上引入卷积思想,将核心对象获取过程转化为三维卷积运算过程,避免距离计算和区域检索,使该步骤的时间复杂度从二阶降为常数级;然后,基于动态规划思想优化三维卷积运算过程,使卷积时间与卷积核尺寸无关;最后,根据核心对象集合的有序性精简样本点的邻域搜索范围.对比现有算法,在BerkeleyBSD300数据集上的实验结果表明,所提算法是有效的,CH指数和计算效率平均提高17%和49%.利用遥感图像测试集Mts-WH进行实验的结果表明,所提算法的时间效率提升显著,比kD树优化的DBSCAN算法效率平均提升19倍,并且样本点数量越多,提升效果越明显,样本点数量超过50万级别时,提升效率达到169倍.

关键词: 图像分割; 密度聚类; 三维卷积; 动态规划; 有序集合

引用本文：张淼, 陈爱军, 卢男凯, 沈小燕. 面向图像分割的卷积密度聚类算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2022, 34(7): 1075-1084.

★本文提出的 CO-DBSCAN 算法已在 GitHub 和 Gitee 上开源, 具体地址如下：

GitHub：https://github.com/QuietIzm/ConDBSCAN

Gitee：https://gitee.com/QuietIzm/ConDBSCAN

单位：齐鲁工业大学(山东省科学院)机械与汽车工程学院；山东省机械设计研究院工业工程技术中心

摘要：为克服传统人像浮雕设计专业性强、效率低、效果单一等不足,提出一种人像浮雕快速建模方法.首先基于法向相似原理构建人像浮雕合成数据集;然后建立卷积神经网络模型,实现2.5D高度场的快速压缩;最后对3D模型进行多视角连续采样,通过网络预测批量生成单帧浮雕模型,合成人像浮雕动画.在人像浮雕合成数据集上进行实验的结果表明,所提方法可以实现人像浮雕快速建模,建模效率高于传统方法;建模结果在定量分析指数PSNR方面优于同类方法,具有合理的深度层次,同时较好地保留了人脸细节特征;合成动画为3D人像提供了良好的浮雕艺术展示效果.

关键词: 人像浮雕; 浮雕动画; 卷积神经网络

引用本文：罗萍, 龙文斐, 陈彦钊, 周浩, 张玉伟. 基于卷积神经网络的人像浮雕建模与动画生成[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2022, 34(9): 1469-1476.

★本文构建人像浮雕合成数据集：

https://pan.baidu.com/s/1OxRYAI6J2IswANOI4xpL5A?pwd=m9j2