弱标签环境下基于语义邻域学习的图像标注

图像语义自动标注是实现图像语义检索与管理的关键,是具有挑战性的研究课题.传统的图像标注方法需要具有完整、准确标签的数据集才能取得较好的标注性能.然而,在现实应用中获得数据的标签往往是不准确、不完整的,并且标签分布不均衡.对于Web图像和社会化图像尤其如此.为了更好地利用这些弱标签样本,提出了一种基于语义邻域学习的图像自动标注方法(semantic neighborhood learning from weakly labeled image,SNLWL).首先在邻域标签损失误差最小化意义下,填充训练集样本标签.通过递进式的邻域选择过程,保证建立的语义一致邻域内样本具有全局相似性、部分相关性和语义一致性,并且语义标签分布平衡.在邻域标签重构误差最小化意义下进行标签预测,降低噪声标签对性能的影响.多个数据集上的实验结果表明,与已知的具有较好标注效果的方法相比,此方法更适用于处理弱标签数据集,标准评测集上的测试也表明了此方法的有效性.     

供应链环境下的RFID标签所有权转换方案

针对供应链环境中存在的企业数据安全问题,提出了一个供应链环境下的RFID标签所有权转换方案.该方案由标签通信协议和标签所有权转换协议两部分组成.当标签处于节点实体内部时,对标签进行查询认证,保证了通信的安全.当标签在节点实体间进行所有权转换时,执行所有权转换协议,通过标签密钥的更新保护了新所有者的安全隐私.该方案满足供应链的可视性需求,可以抵抗内部攻击,具有较好的通信健壮性,且通信成本较低,具有一定的可行性.     

基于ECP算法的RFID标签图像去雾与测试保障

射频识别（RFID）多标签几何分布对系统识别性能具有重要的影响,基于人工智能新技术的图像处理方法对测量多标签的几何分布提供技术支撑。在RFID系统应用的盐雾环境下,环境会对标签图像产生污染,影响标签图像的识别,进而影响RFID多标签应用性能的测试。因此,去雾便成为了盐雾环境下RFID多标签系统性能测试保障的一个关键步骤。研究了将极端通道先验（ECP）运用于图像去雾的理论,提出了将ECP运用于标签图像去雾的新算法。该算法分别利用亮通道先验（BCP）和暗通道先验（DCP）对明亮像素区域和暗区域的透射率进行估算,以此构成整张图像的总体透射率,再带入估算的大气光强,完成标签图像的去雾复原。实验结果表明,所提出的算法去雾效果较为理想,具有很好的鲁棒性。     

超高频短路环偶极子抗金属标签的设计与分析

针对射频识别(RFID)标签抗金属性的实际需求,结合短路环偶极子天线辐射能力较强、制造简单、成本低、防静电且适宜阻抗匹配等优点,设计了一类短路环偶极子抗金属标签。设计中将标签天线制作在具有良好辐射特性、成本低廉、材质为FR-4的基板上,减小金属环境吸收电磁波对天线辐射的干扰,使短路环偶极子标签具有抗金属性;同时在短路环偶极子天线中引入阻抗臂,通过阻抗臂对短路环偶极子天线进行阻抗匹配及优化。经过仿真实验及测试其结果表明,所设计标签具有良好的抗金属性和阻抗匹配特性。     

标签推荐方法研究综述

随着互联网信息的爆炸式增长,标签(由用户指定用来描述项目的关键词)在互联网信息检索领域中变得越来越重要.为在线内容赋予合适的标签,有利于更高效的内容组织和内容消费.而标签推荐通过辅助用户进行打标签的操作,极大地提升了标签的质量,标签推荐也因此受到了研究者们的广泛关注.总结出标签推荐任务的三大特性,即项目内容的多样性、标...     

多谐振器无芯片RFID标签设计

设计和分析了一种无芯片射频识别(RFID)标签.标签由多个按规律排列C形谐振器构成,通过频率编码实现有效的带宽利用,提出新的“0”位编码方式,提高了标签雷达散射截面(RCS)响应的鲁棒性.根据标签结构特性提出了一种新的编码方法,使标签的编码密度增加2倍,在22 mm×40 mm的尺寸内实现20位的编码容量.观测标签对应的RCS曲线得到仿真结果:相比之前的无芯片标签,设计的标签具有更稳定的RCS响应和更高的编码容量,更适用于实际的需求.     

微博中用户标签的研究

微博环境中用户可以为自己添加标签,用户所添加的标签往往被视为是对自身特点和兴趣的重要描述信息.标签中所包含的信息可能有助于建立精确的用户描述,因此在个性化推荐、专家检索、影响力分析等应用中有潜在的应用价值.首先,在大规模数据上分析和研究了微博中用户添加标签的行为及标签内容分布的特点;之后,通过主题模型对用户的微博内容进行分析,实验结果表明:用户的标签越相似,微博内容也越相似,反之亦然;随后,分析了用户关注关系与微博和标签内容之间的联系,实验结果显示,有关注关系的用户之间微博和标签的内容越相似;基于这个发现,分别使用标签内容和微博内容对真实微博数据中的用户关注关系进行预测,结果表明:基于标签的预测方法其效果明显优于基于微博内容的预测方法,显示出用户标签在描述用户兴趣方面的价值.     

基于双极化波激励的新型无芯片RFID标签设计

设计了一种新型高编码容量的无芯片射频识别(RFID)标签结构.标签由2组具有正交极化特性的"M"型缝隙谐振器构成,标签尺寸更加紧凑,雷达散射截面积(RCS)响应曲线具有更高的Q值.在±45°的2种极化的入射波激励下,通过极化复用及频移编码技术,标签在固定的超宽带频段内编码容量提高了6倍,在12 mm×18 mm的紧凑尺寸内实现24 bit的编码容量.     

社交网络用户标签预测研究

随着社交网站的流行以及用户的大规模增加,社交网络用户行为分析已经成为社交网站进行网站维护、性能优化和系统升级的重要基础,也是网络知识挖掘和信息检索的重要研究领域。为了更好地理解社交网络用户添加个人标签的行为特征,该文基于大约263万个微博用户的真实数据,对用户标签的分布进行了研究和分析。我们主要考察了用户标签的宏观分布特征,以及用户标签与关注对象的标签分布之间的联系,发现微博用户给自己添加标签时,在开始阶段倾向于使用反映个性的标签,之后会出于从众心理而选用大众化标签。我们将研究发现运用到基于关注关系的标签预测算法中,结果证实相关分析对于社交网站的标签推荐等课题具有一定的参考意义。     

一种新的EAS标签识别算法

在剖析EAS标签信号特性的基础上,建立了标签信号的模型;根据从标签信号提取出的形状特征、运动特征和实时信噪比特征,提出了一种新的EAS标签识别算法。相对于传统算法,本算法有效地提高了EAS系统在强干扰环境下的检测率,降低了误报率,而且能够检测标签运动速度。