检索结果-南通市图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2023年第3期35卷 383-391页

作者：孙乾魏明强燕雪峰郭延文南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

在基于深度学习的美容产品检索任务中,图片背景、拍摄角度和产品摆放姿态均是产品图片上潜在的干扰信息;同时,检索数据库中众多相似产品会互相干扰.针对这些问题,将显著性注意力机制融入损失函数、随即丢弃模块和相似项计算中,分别设计... 详细信息

在基于深度学习的美容产品检索任务中,图片背景、拍摄角度和产品摆放姿态均是产品图片上潜在的干扰信息;同时,检索数据库中众多相似产品会互相干扰.针对这些问题,将显著性注意力机制融入损失函数、随即丢弃模块和相似项计算中,分别设计了显著性损失函数、显著性随即丢弃模块和显著相似性方法,有效地抑制了用户待检索图片与检索数据库图片中的干扰信息;然后,采用有效的特征提取器抵抗图片相似项的干扰;最后综合上述4个模块,提出基于显著性注意力的美容产品检索网络SA-Net.经过Pro-10k数据集训练,在Per-500k数据集上进行消融学习和对比实验的结果表明,SA-Net提升了美容产品检索的准确度,比已公开的最好同类算法AMAC提高3%.

关键词：以图搜图美容产品检索显著性注意力

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基于图卷积网络与异常不平衡抑制的视频异常事件分析

基于图卷积网络与异常不平衡抑制的视频异常事件分析

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作者：周航江苏大学

学位级别：硕士

随着视频技术的发展以及人们对于生活安全意识的提高,监控视频分析技术越来越受到重视。视频异常分析作为监控分析的关键技术之一,一直是研究的热点,在道路交通预警、社区安全监控、监控取证搜查等领域具有广泛的应用前景。监控视频通... 详细信息

随着视频技术的发展以及人们对于生活安全意识的提高,监控视频分析技术越来越受到重视。视频异常分析作为监控分析的关键技术之一,一直是研究的热点,在道路交通预警、社区安全监控、监控取证搜查等领域具有广泛的应用前景。监控视频通常具有复杂的场景与较长的时序特性,视频中的异常事件发生的概率较低且不同事件发生的概率不同,如何基于长时序、复杂环境、异常类别不平衡等问题,进行异常事件快速地发现以及分类成为研究的突破点,也是目前的难点。在考究大量国外研究文献的基础上,本文首先对目前视频异常事件分析的研究现状以及存在的挑战与问题进行了阐述,并对应用领域进行了简单的描述;其次对视频分析技术、关联学习的图卷积网络、视频异常事件检测中弱监督与无监督方法进行了详细的介绍。本文以弱监督的视频异常分析为研究点,结合视频中异常事件体现的时空相关关系,提出基于时空融合图网络学习方法,增强模型的定位能力;针对异常事件分类区分的检测需求,本文考虑到异常的稀疏性以及不平衡性,提出基于显著性注意力与类不平衡抑制模型,提高模型对于异常事件的分类分析能力。基于以上模型,开发了视频异常分析的原型系统。本文的主要研究内容如下:(1)考虑到视频中异常事件的发生具有较强的时空相关特性,提出了基于时空融合图网络学习的视频异常事件检测方法。利用异常视频中各个视频段的时间与空间关系,将视频段特征嵌入到图中节点上,并以Top-k相似性构建空间相似图,以Top-k连续性构建时间连续图,采用图结构的形式去表达视频的内在联系。为了更加增强这种联系,将时间连续图与空间相似图自适应加权融合形成空间融合图卷积网络,并学习生成鲁棒性更强的视频特征。再结合图的稀疏约束项降低图模型中的过平滑效应,提升最终的检测性能。在3个数据集上的实验结果验证了时空融合图网络模型的有效性,与前沿方法进行比较,时空融合图网络可以有效提升视频异常事件的检测性能。(2)针对异常事件分类检测需求,并考虑到视频中异常的稀疏性以及异常类的不平衡性,提出了基于显著性注意力与类不平衡抑制的弱监督视频异常分析方法。为了解决异常在视频中的稀疏性表达,采用STFGCN注意力模型并结合预测居前比例的筛选方法,既保证了异常的稀疏性又维持了异常信息的纯净度,经过筛选和GCN方法聚合后的特征更利于分类。在分类阶段,采用异常不平衡损失降低不平衡类别带来的损失函数占比影响,使模型更能学习到不同异常类别的信息,增强模型的分类能力。在常用的视频异常分析数据集上进行大量的实验,实验结果表明,模型能够更加精确地定位出异常区间并比较准确地识别异常类别。(3)采用Python语言、QT界面开发工具以及相应的基础框架设计并实现了视频异常分析原型系统,该系统集成视频特征提取、模型训练、视频异常分析三大功能。系统界面美观,操作简便,交互体验较好,可以满足用户对于日常监控中视频分析的需求。

关键词：视频异常分析弱监督时空融合图网络显著性注意力类不平衡抑制

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