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基于骨骼的人体行为识别方法研究综述

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第2期36卷 173-194页

作者：黄倩崔静雯李畅河海大学计算机与信息学院南京211100

人体行为识别在视频理解中发挥了重要作用.近年来,基于骨骼的行为识别方法因其对复杂环境的干扰更具鲁棒性而受到广泛关注.文中共整理了102种基于骨骼的人体行为识别方法,并在9个公开数据集上对其进行了对比分析.按照特征学习方式的不同... 详细信息

人体行为识别在视频理解中发挥了重要作用.近年来,基于骨骼的行为识别方法因其对复杂环境的干扰更具鲁棒性而受到广泛关注.文中共整理了102种基于骨骼的人体行为识别方法,并在9个公开数据集上对其进行了对比分析.按照特征学习方式的不同,分别介绍了基于手工特征的方法和基于深度学习的方法.其中,基于手工特征的方法按特征描述符的不同分为几何描述符、动力学描述符、统计描述符3个子类;基于深度学习的方法按网络主体的不同分为循环神经网络、卷积神经网络、图卷积网络、Transformer和混合网络5个子类.通过以上分析,不仅阐述了基于骨骼的行为识别方法的发展历程,还剖析了现有方法存在的泛化能力不强、计算成本高等局限.最后,从网络结构设计、相似动作区分、领域数据集拓展、多人交互等方面对未来研究方向进行了展望.

关键词：计算机视觉行为识别骨骼数据手工特征深度学习神经网络

无人机辅助MEC车辆任务卸载与功率控制近端策略优化算法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2361-2371页

作者：谭国平易文雄周思源胡鹤轩河海大学计算机与信息学院南京211100

无人机(UAVs)辅助移动边缘计算(MEC)架构是灵活处理车载计算密集、时延敏感型任务的有效模式。但是,如何在处理任务时延与能耗之间达到最佳均衡,一直是此类车联网应用中长期存在的挑战性问题。为了解决该问题,该文基于无人机辅助移动边... 详细信息

无人机(UAVs)辅助移动边缘计算(MEC)架构是灵活处理车载计算密集、时延敏感型任务的有效模式。但是,如何在处理任务时延与能耗之间达到最佳均衡,一直是此类车联网应用中长期存在的挑战性问题。为了解决该问题,该文基于无人机辅助移动边缘计算架构,考虑无线信道时变特性及车辆高移动性等动态变化特征,构建出基于非正交多址(NOMA)的车载任务卸载与功率控制优化问题模型,然后将该问题建模成马尔可夫决策过程,并提出一种基于近端策略优化(PPO)的分布式深度强化学习算法,使得车辆只需根据自身获取局部信息,自主决策任务卸载量及相关发射功率,从而达到时延与能耗的最佳均衡性能。仿真结果表明,与现有方法相比较,本文所提任务卸载与功率控制近端策略优化方案不仅能够显著获得更优的时延与能耗性能,所提方案平均系统代价性能提升至少13%以上,而且提供一种性能均衡优化方法,能够通过调节用户偏好权重因子,达到系统时延与能耗水平之间的最佳均衡。

关键词：无人机辅助计算移动边缘计算近端策略优化深度强化学习功率控制和任务卸载

Ghost引导UNet++的高分遥感影像变化检测

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中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1460-1478页

作者：王鑫李莹莹张香梁河海大学计算机与信息学院南京211100

目的随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语... 详细信息

目的随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语义或位置信息的丢失及网络参数量过大等缺陷,导致检测性能受限。为此,提出一种新型GUNet++(Ghost-UNet++)网络,用于遥感影像的精准变化检测。方法首先,为了提取双时相遥感影像更具判别性的深度特征,设计具有多分支架构的高分辨率网络HRNet替换传统UNet++的主干网;其次,采用UNet++解码结构进行差异判别时,引入鬼影(Ghost)模块代替传统卷积模块以降低网络参量,并设计密集跳跃连接进一步加强信息传输,以减少深层位置信息的丢失;最后,设计一个集成注意力模块,将网络的多个语义层次特征进行聚合和细化,抑制语义和位置信息的丢失,进一步增强特征表征能力用于最终的精准变化检测。结果在LEVIR-CD(LEVIR change detection data set)和Google Data Set两个公开数据集上进行实验,结果表明本文算法变化检测精度高达99.62%和99.16%,且网络参数量仅为1.93 M,与现有主流变化检测方法相比优势明显。结论提出方法综合考虑了遥感图像中语义和位置信息对变化检测性能的影响,具有良好的特征抽取和表征能力,因此变化检测的精度和效率比现有同类方法更高。

关键词：高分辨率遥感影像变化检测深度学习(DL) 鬼影模块集成注意力

点渲染方式对量化点云主观质量的影响及算法优化

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西安交通大学学报 2024年第4期58卷 32-40页

作者：陈章尹宇杰冯芸万帅西北工业大学电子信息学院西安710129 河海大学信息学部计算机与信息学院南京210024 皇家墨尔本理工大学工程学院澳大利亚墨尔本VIC3001

为探究点渲染方式对量化点云主观质量的影响并优化渲染算法,设计了不同基础几何体类型和渲染半径计算方式的点云主观质量评价实验。通过威尔科克森符号秩检验和双独立样本T检验,分析了基础几何体类型和最近邻渲染算法对几何和属性量化... 详细信息

为探究点渲染方式对量化点云主观质量的影响并优化渲染算法,设计了不同基础几何体类型和渲染半径计算方式的点云主观质量评价实验。通过威尔科克森符号秩检验和双独立样本T检验,分析了基础几何体类型和最近邻渲染算法对几何和属性量化失真点云主观质量的影响。实验结果表明:基础几何体类型由于混叠程度不同而对主观质量影响不同,基础几何体混叠面积越大则主观质量越低;最近邻渲染算法对主观质量影响不显著,该算法减少了点云渲染后空洞的产生,却增大了混叠程度。在属性失真较小时,最近邻渲染算法效果优于渲染半径固定算法;在属性失真较大时,则劣于渲染半径固定的算法。结合主观实验结果,建立了混叠、空洞失真和基础几何体渲染半径的数学模型,在几何量化采用八叉树剪枝的基础上,通过空间相似性对模型参数进行简化并求解,提出一种利用几何量化参数计算基础几何体渲染半径的算法。与最近邻渲染算法相比,所提算法节省了52%的时间复杂度,渲染点云峰值信噪比提升了12.3%,主观质量分数提升了0.5。研究减少了计算资源,提高了渲染效率,可为渲染器的设计和优化提供参考。

关键词：点云质量评价主观实验点渲染量化失真

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果蝇嗅视神经通路研究综述

电子与信息学报 2024年第6期46卷 2335-2351页

作者：章盛郑胜男沈洁殷兴辉徐立中河海大学计算机与信息学院南京211100 南京工程学院计算机工程学院南京211167

果蝇嗅觉和视觉神经系统对于自然环境中嗅觉和视觉刺激具有高度的灵敏性,高灵敏的嗅视单模态感知决策和跨模态协同决策机制为仿生应用提供一定的启示作用。该文首先以果蝇嗅觉和视觉神经系统为基础,从嗅觉和视觉信号的捕获、加工、决策... 详细信息

果蝇嗅觉和视觉神经系统对于自然环境中嗅觉和视觉刺激具有高度的灵敏性,高灵敏的嗅视单模态感知决策和跨模态协同决策机制为仿生应用提供一定的启示作用。该文首先以果蝇嗅觉和视觉神经系统为基础,从嗅觉和视觉信号的捕获、加工、决策3个部分概述了果蝇嗅觉和视觉神经单模态感知决策生理机制与计算模型的研究现状,同时对果蝇嗅觉和视觉神经跨模态协同决策生理机制与计算模型进行阐述;然后对果蝇嗅觉和视觉的单模态感知和跨模态协同的典型仿生应用进行归纳;最后总结果蝇嗅视神经通路生理机制与计算建模当前面临的难题并展望未来发展趋势,为未来相关研究工作奠定了基础。

关键词：嗅觉神经系统视觉神经系统单模态感知决策跨模态协同决策仿生应用

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基于动态频域分解的乐队指挥动作生成

计算机应用研究 2024年第3期41卷 923-927,955页

作者：贺鑫刘凡陈德龙周睿志河海大学计算机与信息学院南京210098

近年来,音乐与人体动作之间的内在关联一直以来都在被广泛研究。然而,很少有人关注音乐驱动的乐队指挥动作生成这一任务,即以音乐为输入信号,生成与音乐节奏和语义相协调的乐队指挥动作。聚焦于这一任务,针对指挥动作多种语义成分时空... 详细信息

近年来,音乐与人体动作之间的内在关联一直以来都在被广泛研究。然而,很少有人关注音乐驱动的乐队指挥动作生成这一任务,即以音乐为输入信号,生成与音乐节奏和语义相协调的乐队指挥动作。聚焦于这一任务,针对指挥动作多种语义成分时空重合的特性,提出基于动作动态频域分解(dynamic frequency-domain motion decomposition,DFMD)的指挥动作生成方法。具体地,首先利用节拍信息构建滤波器,将指挥动作分解成高频和低频分量;接着,通过深度卷积神经网络动态地学习这些分量;最后合成最终的指挥动作。在大规模指挥动作数据集ConductorMotion100上进行的实验中,基于DFMD的指挥动作生成方法得到的低频动作分量和高频动作分量的标准差分别达到了4.4579和9.6466,与真实动作十分接近。该方法突破了现有基于时域或空间域动作分解中连贯性与协调性不可兼得的局限,并有效避免了大幅值低频动作对小幅值高频动作的影响。可视化结果证明生成的动作自然、美观、多样,且与音乐信号紧密同步。为音乐与动作之间的关联提供了新的解释,并为音乐表演领域带来了创新的应用前景。

关键词：跨模态生成人体动作生成频域分解动作分解音乐驱动生成

基于动态阈值增强原型网络的联邦半监督学习模型

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智能系统学报 2024年第3期19卷 534-545页

作者：陈涛谢在鹏屈志昊河海大学计算机与信息学院江苏南京211100

目前,联邦半监督学习面临着有效利用训练过程中大量无标签数据的挑战。尽管通过轻量级的原型网络实现客户端之间的知识共享可以缓解伪标签质量问题,但仍然有瓶颈。本文提出一种新的动态阈值增强下的原型网络联邦半监督学习算法。通过引... 详细信息

目前,联邦半监督学习面临着有效利用训练过程中大量无标签数据的挑战。尽管通过轻量级的原型网络实现客户端之间的知识共享可以缓解伪标签质量问题,但仍然有瓶颈。本文提出一种新的动态阈值增强下的原型网络联邦半监督学习算法。通过引入课程伪标签技术,其核心是对不同类别样本的学习状态动态调整阈值,使模型能够学习高质量的样本,显著提高模型的预测性能。实验结果表明,本算法在多个数据集上均取得优异的测试性能。在CIFAR-10数据集上,本算法相对于同类算法至少提高3%的测试精度。此外在SVHN和STL-10数据集上也有1%~7%的领先优势。值得注意的是,本算法在处理异质性和同质性数据时表现出色,且对于不同比例的有标签和无标签数据都具有良好的适应性。本算法不仅提高测试精度,而且未带来额外的通信开销和计算成本。这些结果表明本算法在联邦半监督学习领域具有巨大潜力,并为实际应用提供了一个性能卓越且高效的解决方案。

关键词：联邦学习半监督学习知识共享原型网络伪标签动态阈值无标签数据数据异质性

同方期刊数据库博看期刊

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基于深度元学习的小样本图像分类研究综述

计算机工程与应用 2024年第8期60卷 1-15页

作者：周伯俊陈峙宇南通大学工程训练中心江苏南通226019 河海大学计算机与信息学院南京211100

深度元学习是解决小样本分类问题的流行范式。对近年来基于深度元学习的小样本图像分类算法进行了详细综述。从问题的描述出发对基于深度元学习的小样本图像分类算法进行概括,并介绍了常用小样本图像分类数据集及评价准则;分别从基于模... 详细信息

深度元学习是解决小样本分类问题的流行范式。对近年来基于深度元学习的小样本图像分类算法进行了详细综述。从问题的描述出发对基于深度元学习的小样本图像分类算法进行概括,并介绍了常用小样本图像分类数据集及评价准则;分别从基于模型的深度元学习方法、基于优化的深度元学习方法以及基于度量的深度元学习方法三个方面对其中的典型模型以及最新研究进展进行详细阐述。最后,给出了现有算法在常用公开数据集上的性能表现,总结了该课题中的研究热点,并讨论了未来的研究方向。

关键词：深度学习元学习小样本学习图像分类

面向地铁站点的共享单车接驳出行特征及影响因素分析

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：马君泽郑长江吴非汪妍妍陆野郑树康河海大学信息学部河海大学环境学院河海大学土木与交通学院

为揭示共享单车接驳地铁出行客流量的时空特征并分析建成环境因素对接驳需求的影响。本文考虑深圳地铁站出入口周边的建成环境，结合泰森多边形构建接驳出行的识别方法。从时空角度挖掘工作日中早、晚高峰进、出站四类接驳客流量的特征... 详细信息

为揭示共享单车接驳地铁出行客流量的时空特征并分析建成环境因素对接驳需求的影响。本文考虑深圳地铁站出入口周边的建成环境，结合泰森多边形构建接驳出行的识别方法。从时空角度挖掘工作日中早、晚高峰进、出站四类接驳客流量的特征，利用时空地理加权回归模型分析四类建成环境因素对接驳需求的影响。结果表明：接驳客流量的分布具有空间异质性，早高峰的接驳需求高于晚高峰；商务住宅类和科教文化服务类兴趣点对城市核心区的接驳客流量的影响呈正相关，对城市郊区的影响负相关。然而，交通设施服务类兴趣点对接驳客流量的影响变化则相反。公司企业类兴趣点对城市西部区域接驳客流量的影响呈正相关，而东部区域呈负相关。

关键词：道路与交通工程共享单车地铁接驳客流量时空特征时空地理加权回归模型