数据受限条件下的多模态处理技术综述

随着多媒体技术的发展,可获取的媒体数据在种类和量级上大幅提升。受人类感知方式的启发,多种媒体数据互相融合处理,促进了人工智能在计算机视觉领域的研究发展,在遥感图像解译、生物医学和深度估计等方面有广泛的应用。尽管多模态数据在描述事物特征时具有明显优势,但仍面临着较大的挑战。1）受到不同成像设备和传感器的限制,难以收集到大规模、高质量的多模态数据集;2）多模态数据需要匹配成对用于研究,任一模态的缺失都会造成可用数据的减少;3）图像、视频数据在处理和标注上需要耗费较多的时间和人力成本,这些问题使得目前本领域的技术尚待攻关。本文立足于数据受限条件下的多模态学习方法,根据样本数量、标注信息和样本质量等不同的维度,将计算机视觉领域中的多模态数据受限方法分为小样本学习、缺乏强监督标注信息、主动学习、数据去噪和数据增强5个方向,详细阐述了各类方法的样本特点和模型方法的最新进展。并介绍了数据受限前提下的多模态学习方法使用的数据集及其应用方向（包括人体姿态估计、行人重识别等）,对比分析了现有算法的优缺点以及未来的发展方向,对该领域的发展具有积极的意义。     

基于分等级对象语义图模型的复杂目标自动识别方法研究

目标自动识别是图像处理领域的研究热点.针对现有方法的不足,该文提出一种新的基于分等级对象语义图模型的复杂目标自动识别方法.该方法通过构建分等级对象语义图模型增强对目标与背景间、目标部件间语义约束的利用,引入置信对象网络统计局部特性,利用消息机制传递对象间相互影响,实现概率语义分析.训练中还将产生式和判别式方法结合,提高...     

纤维缠绕机张力控制系统的设计

本文对纤维缠绕机张力控制系统的总体方案进行设计,包括张力的施力方式、张力控制方法,对张力系统的主要的组成部件的选择进行了分析选定,并提出了机床的PID控制方法,阐述了如何利用PID张力控制系统进行运动控制.实践证明该方法是切实可行的.     

基于空间语义模型的高分辨率遥感图像目标检测方法

该文提出一种基于空间语义模型的方法,用于高分辨率遥感图像复杂场景中典型地物目标的自动检测。该方法通过分割获取图像对象,引入主题模型统计对象的多维特征,提高了对象特性描述的精度。在此基础上,对图像中有意义的地物目标及它们之间的空间关系建模表达和定量计算,通过获取场景的语义解析树,辅助实现对复杂地物目标的准确提取和定位。在测试数据集上的实验结果表明,该文方法具有较高的智能化程度和较强的稳定性。     

基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别

SAR图像由于数据获取难度大,样本标注难,目标覆盖率不足,导致包含地理空间目标的影像数量稀少。为了解决这些问题,该文开展了基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别方法研究。针对SAR图像中不同型号飞机空间结构离散分布差异较大的情况,设计散射关联分类器,对飞机目标的离散程度量化建模,通过不同目标离散分布的差异来动态调整样本对的权重,指导网络学习更具有区分性的类间特征表示。考虑到SAR目标成像易受背景噪声的影响,设计了自适应特征细化模块,促使网络更加关注飞机的关键部件区域,减少背景噪声干扰。该文方法有效地将目标散射分布特性与网络的自动学习过程相结合。实验结果表明,在5-way 1-shot的极少样本新类别识别任务上,该方法识别精度为59.90%,相比于基础方法提升了3.85%。减少一半训练数据量后,该方法在新类别的极少样本识别任务上仍然表现优异。      

基于监督对比学习正则化的高分辨率SAR图像建筑物提取方法

近年来,高分辨合成孔径雷达(SAR)图像的智能解译技术在城市规划、变化监测等方面得到了广泛应用。不同于光学图像,SAR图像的获取方式、图像中目标的几何结构等因素制约了现有深度学习方法对SAR图像地物目标的解译效果。该文针对高分辨SAR图像城市区域建筑物提取,提出了基于监督对比学习的正则化方法,其主要思想是增强同一类别像素在特征空间中的相似性以及不同类别像素之间的差异性,使得深度学习模型能更加关注SAR图像中建筑物与非建筑物区域在特征空间中的区别,从而提升建筑物识别精度。利用公开的大场景SpaceNet6数据集,通过对比实验,提出的正则化方法,其建筑物提取精度相比于常用的分割方法在不同网络结构下至少提升1%,分割结果证明了该文方法在实际数据上的有效性,可以对复杂场景下的城市建筑物区域进行有效分割。此外,该方法也可以拓展应用于其他SAR图像像素级别的地物分割任务中。      

基于MFF-GAN的图像集视觉总结

现有图像集视觉总结方法主要使用浅层视觉特征,或者直接应用已训练的卷积神经网络模型提取图像深层特征,选取的图像不具代表性。为此,分析并研究图像集视觉总结的图像特征表示方法,提出多特征图融合生成对抗网络(MFF-GAN)模型。该模型中的判别器通过多特征图融合的方式提取图像特征,使提取的特征能表示图像细节和高层语义信息,并在多特征图融合层后添加自编码网络对特征进行降维,避免特征维度灾难问题。NUS-WIDE数据集上的实验结果验证了M FF-GAN模型的有效性,并表明其能有效提升图像集视觉总结多样性。     

纤维素酶法提取川芎多糖的工艺条件研究

采用单因素实验和正交实验研究了时间、温度、pH值、酶加量四个因素对提取川芎多糖的影响.得到提取川芎多糖的最佳工艺条件为:纤维素酶0.25%,时间120min,pH值4.0,温度50℃,在此条件下,多糖的提取率为7.26%.