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智能系统学报 2022年第6期17卷 1123-1133页

作者：王兴武雷涛王营博耿新哲张月陕西科技大学陕西省人工智能联合实验室陕西西安710021 陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

在遥感影像语义分割任务中,数字表面模型可以为光谱数据生成对应的几何表示,能够有效提升语义分割的精度。然而,大部分现有工作仅简单地将光谱特征和高程特征在不同的阶段相加或合并,忽略了多模态数据之间的相关性与互补性,导致网络对... 详细信息

在遥感影像语义分割任务中,数字表面模型可以为光谱数据生成对应的几何表示,能够有效提升语义分割的精度。然而,大部分现有工作仅简单地将光谱特征和高程特征在不同的阶段相加或合并,忽略了多模态数据之间的相关性与互补性,导致网络对某些复杂地物无法准确分割。本文基于互补特征学习的多模态数据语义分割网络进行研究。该网络采用多核最大均值距离作为互补约束,提取两种模态特征之间的相似特征与互补特征。在解码之前互相借用互补特征,增强网络共享特征的能力。在国际摄影测量及遥感探测学会(international society for photogrammetry and remote sensing, ISPRS)的Potsdam与Vaihingen公开数据集上验证所提出的网络,证明了该网络可以实现更高的分割精度。

关键词：计算机视觉遥感影像图像分割卷积神经网络语义分割多模态特征融合深度学习互补特征学习

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面向多个异构网络的疾病相关miRNA候选预测研究

面向多个异构网络的疾病相关miRNA候选预测研究

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作者：修金杉黑龙江大学

学位级别：硕士

MicroRNAs(miRNAs)的异常表达与多种疾病过程的发生发展密切相关。推断潜在的疾病相关miRNAs有助于深入了解疾病发病机制的观察。最近的大多数方法都集中在构建基于图推理的一个由miRNA和疾病节点组成的单一异构网络的预测模型。然而,... 详细信息

MicroRNAs(miRNAs)的异常表达与多种疾病过程的发生发展密切相关。推断潜在的疾病相关miRNAs有助于深入了解疾病发病机制的观察。最近的大多数方法都集中在构建基于图推理的一个由miRNA和疾病节点组成的单一异构网络的预测模型。然而,他们并没有完全利用多个miRNA-疾病异构网络和这些网络中的互补信息。基于miRNA和疾病相关的多源数据构建了的多个异构网络,本文提出了三个miRNA和疾病关联的预测方法。所有模型中均包含了深度学习方法,相比于miRNA-疾病关联预测的先进方法,我们的模型均取得了最优的预测性能。我们方法的贡献如下:基于多视角的图卷积网络的疾病相关miRNA候选预测模型GCNMDA。根据疾病的语义相似性和功能相似性,我们构建了两个具有独特拓扑结构的miRNA-疾病异构网络。从不同的异构网络视角下,对每个异构网络分别使用图卷积网络来获得miRNA和疾病节点的特有拓扑表示。此外,一个拓扑表示层面的注意力策略被提出来对每个视角下节点的特有拓扑表示进行自适应融合,并得出了每对miRNA和疾病节点之间的关联预测得分。实验数据充分证实,与其他10种miRNA-疾病关联预测方法进行比较,GCNMDA在AUC和AUPR两方面均展现出优越性能。基于多模态属性编码的疾病相关miRNA候选预测模型MEMDA。我们构建了miRNA-疾病异构网络基于已知的miRNA-疾病关联和miRNA与疾病的多种相似性。就一对miRNA和疾病节点而言,来自多个网络的成对属性形成了一个多模态属性嵌入。一个基于深度可分卷积的模块被构造,以增强对每个模态数据的特定特征的编码。在公共数据集上的实验结果显示,我们的方法在miRNA-疾病关联预测方面优于10种最先进的比较方法。基于跨多个网络的结点互补特征编码的疾病相关miRNA候选预测模型CEMDA。首先,多个异构网络被构建通过结合疾病与miRNA不同的相似性以及它们之间的关联。在每个异构网络中,一个miRNA(疾病)节点的属性与每个其他miRNA(疾病)节点之间存在上下文联系。基于Transformer,每个miRNA(疾病)节点的嵌入上下文联系的特征表示能被形成。由于多个网络的拓扑结构和节点属性是互补的,我们设计了一种共同注意力融合机制来对互补信息进行编码。一个网络层面的注意力策略被设计用来区分来自多个网络的结点特征的重要性,然后自适应地融合这些特征并进行miRNA-疾病关联预测。对3种疾病的案例研究表明,CEMDA有能力发现可靠的疾病相关候选miRNAs。

关键词：异构网络 MiRNA-疾病关联预测图卷积网络多模态属性学习互补特征学习共同注意力融合

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动态模态交互和特征自适应融合的RGBT跟踪

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中国图象图形学报 2022年第10期27卷 3010-3021页

作者：王福田张淑云李成龙罗斌安徽大学计算机科学与技术学院多模态认知计算实验室合肥230000 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230000

目的可见光和热红外模态数据具有很强的互补性,RGBT(RGB-thermal)跟踪受到越来越多的关注。传统RGBT目标跟踪方法只是将两个模态的特征进行简单融合,跟踪的性能受到一定程度的限制。本文提出了一种基于动态交互和融合的方法,协作学习面... 详细信息

目的可见光和热红外模态数据具有很强的互补性,RGBT(RGB-thermal)跟踪受到越来越多的关注。传统RGBT目标跟踪方法只是将两个模态的特征进行简单融合,跟踪的性能受到一定程度的限制。本文提出了一种基于动态交互和融合的方法,协作学习面向RGBT跟踪的模态特定和互补表示。方法首先,不同模态的特征进行交互生成多模态特征,在每个模态的特定特征学习中使用注意力机制来提升判别性。其次,通过融合不同层次的多模态特征来获得丰富的空间和语义信息,并通过设计一个互补特征学习模块来进行不同模态互补特征的学习。最后,提出一个动态权重损失函数,根据对两个模态特定分支预测结果的一致性和不确定性进行约束以自适应优化整个网络中的参数。结果在两个基准RGBT目标跟踪数据集上进行实验,数据表明,在RGBT234数据集上,本文方法的精确率(precision rate,PR)为79.2%,成功率(success rate,SR)为55.8%;在GTOT(grayscale-thermal object tracking)数据集上,本文方法的精确率为86.1%,成功率为70.9%。同时也在RGBT234和GTOT数据集上进行了对比实验以验证算法的有效性,实验结果表明本文方法改善了RGBT目标跟踪的结果。结论本文提出的RGBT目标跟踪算法,有效挖掘了两个模态之间的互补性,取得了较好的跟踪精度。

关键词：模态交互模态融合互补特征学习模态特定信息 RGBT目标跟踪

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基于深度特征融合的RGBT视觉跟踪研究

基于深度特征融合的RGBT视觉跟踪研究

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作者：张淑云安徽大学

学位级别：硕士

视觉目标跟踪是计算机视觉领域的热门研究课题之一,近年来受到了广泛的关注。但是在某些恶劣环境下(如雾霾,低光照等),基于可见光模态的跟踪算法性能难以得到保证。热红外成像仪具有成像距离长、对烟雾等的穿透力强和对光照不敏感等优点... 详细信息

视觉目标跟踪是计算机视觉领域的热门研究课题之一,近年来受到了广泛的关注。但是在某些恶劣环境下(如雾霾,低光照等),基于可见光模态的跟踪算法性能难以得到保证。热红外成像仪具有成像距离长、对烟雾等的穿透力强和对光照不敏感等优点,因此热红外图像可以很好的弥补可见光数据存在的不足。因为基于相关滤波框架的RGBT目标跟踪算法依赖于手工特征,所以算法的性能会受到限制。而基于深度学习的RGBT目标跟踪算法利用卷积神经网络来学习更加鲁棒的特征表示,从而表现出优秀的跟踪性能。本文在特征融合方式上对RGBT目标跟踪算法进行改进,主要内容包括以下两个方面:第一,由于可见光和热红外图像的成像机制有所不同,所以它们之间的目标属性有很大的区别。但是它们之间也共享一些属性,如目标边界和纹理特征等。因此,本文提出了一个基于跨模态共享和特定特征表示的RGBT跟踪算法。该方法构建共享特征提取模块来提取两个模态之间的共享特征,并在共享特征提取模块中使用多尺度融合的方式来增强特征。其次将模态特定特征和共享特征进行融合,从而进一步提高了特征的鲁棒性和判别性。为了控制训练期间简单样本和困难样本的权重问题,本方法引入了焦点损失函数来自适应调整简单样本和困难样本的权重以提高模型的鲁棒性。实验结果表明,本方法在RGBT234和GTOT数据集上具有更好的跟踪效果。第二,为了对不同模态之间的互补信息进行有效的探索,本文提出了一种基于动态交互和融合的方法,协作学习面向RGBT跟踪的模态特定和互补表示。首先,不同模态的特征进行交互生成多模态特征,在每个模态的特定特征学习中使用注意力机制来提升判别性。其次,通过融合不同层次的多模态特征来获得丰富的空间和语义信息,并构建了一个互补特征学习模块来学习不同模态的互补特征。最后,本文设计了一个动态权重损失函数,通过对两个模态特定分支的预测结果的一致性和不确定性进行约束来自适应优化整个模型的参数。在RGBT234和GTOT数据集上设计了对比实验,结果表明本方法的跟踪性能优于其他跟踪算法。

关键词： RGBT目标跟踪特征融合互补特征学习注意力机制动态交互

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基于图像的濒危动物个体识别研究 ——以东北虎和小熊猫为例

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作者：刘宁四川大学

学位级别：硕士

濒危动物的保护对维持生物多样性至关重要。如果无法有效保护濒危动物,可能会导致地球生态系统失衡。随着全球变暖的加剧,濒危动物栖息地的丧失,濒危动物的保护变得越来越严峻。如果能及时并准确地识别濒危动物个体,就可以长期跟踪了解... 详细信息

濒危动物的保护对维持生物多样性至关重要。如果无法有效保护濒危动物,可能会导致地球生态系统失衡。随着全球变暖的加剧,濒危动物栖息地的丧失,濒危动物的保护变得越来越严峻。如果能及时并准确地识别濒危动物个体,就可以长期跟踪了解动物及其种群的行为和生活状态,从而更加有效地保护它们。为了确定某一只动物的身份,目前常采用的方法有人工目视检查、收集动物的排泄物或生物学样本、在动物身上附着传感器或者在体内植入微电子芯片等。然而,这些方法存在一定的局限性,比如人工比对繁琐复杂,传感器易出现故障,植入芯片会对动物造成损伤等。近年来,随着计算机技术的发展,科研人员开始将计算机视觉和图像处理技术应用于动物个体识别研究中,但这些方法一般基于特定动物的关键部位进行分析,图像采集的条件比较严苛,很难扩展到其他动物。此外,动物一般不会配合采集设备进行图像采集,使这些基于动物关键部位图像的动物个体识别方法难以实用,基于全身图像的动物个体识别方法可以很好地弥补这方面的不足。最后,濒危动物的个体数量相比普通动物更加稀少,可采集的图像数据相对有限,进一步增加了构建其识别模型的挑战性。针对以上问题和挑战,本文以东北虎和小熊猫两种具有一定代表性的濒危动物为研究对象,构建实用性更强的动物个体识别方案,主要工作和创新点如下:（1）收集并建立了动物图像数据库,其中包括鸟、猫、牛、鹿、狗、马、豹、猴、大熊猫、小熊猫、虎和羊等动物类别,共有13348张图像,每张图像均标注了目标框和动物物种信息,可用于物种检测模型的训练和测试。（2）以小熊猫为例,详细介绍了小熊猫全身图像数据采集和标注的过程,为其他濒危动物图像采集提供了参考。经比对筛选去重后,构建了小熊猫个体识别数据库（Red Panda）,包括43只小熊猫个体的3491张图像。（3）针对东北虎个体识别,根据东北虎自身的特点,将东北虎的姿态简化为头朝左和头朝右两种姿态,并将姿态信息作为辅助任务监督卷积神经网络的学习,提出了姿态引导的互补特征学习（Tiger-PGCFL）方法。在东北虎个体识别数据库（ATRW）上的实验结果证明了该方法优于现有方法。（4）针对小熊猫个体识别,研究发现小熊猫面部和尾巴区域的判别性较高,基于此设计了小熊猫数据增强方法弥补数据不足的缺陷。同时将小熊猫的姿态简化为面部是否可见和尾巴是否可见,作为辅助任务监督卷积神经网络的学习,形成了面向小熊猫的姿态引导互补特征学习（Red Panda-PGCFL）方法。在小熊猫个体识别数据库（Red Panda）上的实验结果证明了该方法优于现有方法。

关键词：东北虎个体识别小熊猫个体识别卷积神经网络互补特征学习

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