标识部分集合二结构（LPS2S）的深重命名及其应用

文[4]对LPS2S与Petri网(EN系统或C/E)之间的联系做了深入分析。LPS2S与并发系统的联系,对于Petri网理论与变迁系统来说更是如此;此外二结构本身也有丰富的理论。我们知道,LPS2S是在标识部分二结构(LP2S)的基础上构造出来的,我们感兴趣的是lp2s经过域映射与重命名作用所得到的lps2s,即BREGV与REGV中的元素。本文提出的DLP2S与深重命名的概念能使我们更加深入地认识LPS2S。     

多尺度拼图重构网络的食品图像识别

近年来,食品图像识别由于在健康饮食管理、无人餐厅等领域的广泛应用而受到了越来越多的关注.不同于其他物体识别任务,食品图像属于细粒度图像,具有较高的类内差异性和类间相似性,而且食品图像没有固定的语义模式和空间布局,这些特点使得食品图像识别更具挑战性.为此,提出了一种用于食品图像识别的多尺度拼图重构网络（multi-scale jigsaw and reconstruction network,MJR-Net）.MJR-Net由拼图重构模块、特征金字塔模块和通道注意力模块这3部分组成.拼图重构模块使用破坏重构学习方法将原始图像进行破坏和重构,以提取局部的判别性细节特征;特征金字塔模块可以融合不同尺寸的中层特征,以捕获多尺度的局部判别性特征;通道注意力模块对不同特征通道的重要程度进行建模,以增强判别性的视觉模式,减弱噪声干扰.此外,还使用A-softmax和Focal损失,分别从增大类间差异和修正分类样本的角度优化网络.MJR-Net在ETH Food-101,Vireo Food-172和ISIA Food-500这3个食品数据集上进行实验,分别取得了90.82%,91.37%和64.95%的识别准确率.实验结果表明,与其他食品图像识别方法相比,MJR-Net表现出较大的竞争力,并在Vireo Food-172和ISIA Food-500上取得了最优识别性能.全面的消融实验和可视化分析证明了该方法的有效性.     

RGB-D Hand-Held Ob ject Recognition Based on Heterogeneous Feature Fusion

Ob ject recognition has many applications in human-machine interaction and multimedia retrieval. However, due to large intra-class variability and inter-class similarity, accurate recognition relying o...     

双线性函数性质研究

定义了双线性函数的秩和零度、拟正定双线性函数、正定双线性函数和拟正定矩阵，并详细讨论了它们的性质及相互之间的联系。     

基于“bag of words”的视频匹配方法

提出了一种利用“bag of words”模型对视频内容进行建模和匹配的方法。通过量化视频帧的局部特征构建视觉关键词（visual words）辞典，将视频的子镜头表示成若干视觉关键词的集合。在此基础上构建基于子镜头的视觉关键词词组的倒排索引，用于视频片段的匹配和检索。这种方法保留了局部特征的显著性及其相对位置关系，而且有效地压缩了视频的表达，加速的视频的匹配和检索过程。实验结果表明，和已有方法相比，基于“bag of words”的视频匹配方法在大视频样本库上获得了更高的检索精度和检索速度。     

基于用户关注空间与注意力分析的视频精彩摘要与排序

文中提出一种基于用户关注空间与注意力分析的视频内容理解方法,该方法可以有效地获得多通道的视频关注信息,并可使用户根据个性化需求定制视频关注内容,实现视频的高效浏览与访问.首先采用基于二叉层次型结构与分类器选择的音频分类算法将视频中的主要声音类型分类,然后将视频中影响用户注意力的视觉、听觉、时序因素定义为用户关注空间,分别使用相应的中层特征在这三个方面对用户注意力进行表示并计算其关注度,从而在音视频底层特征与高层认知之间建立有机过渡.作者设计了顺序决策融合算法来融合视觉与听觉关注度,生成关注度时序变化曲线并获得精彩摘要.最后使用支持向量回归模型并引入相关反馈机制来实现用户个性化的精彩片段排序.该项工作的特点是通过建立符合人类认知规律的关注度模型并结合相关反馈技术,对视频内容进行类人理解.实验证明,该方法对提取与生成符合用户个性化要求的视频摘要及排序结果具有良好的效果.     

食品图像识别方法综述

食品与人类的行为、健康和文化等密切相关.社交网络、移动网络和物联网等泛在网络产生了食品大数据,这些大数据与人工智能,尤其是快速发展的深度学习催生了新的交叉研究领域食品计算.作为食品计算的核心任务之一,食品图像识别同时是计算机视觉领域中细粒度视觉识别的重要分支,因而具有重要的理论研究意义,并在智慧健康、食品智能装备、智慧...     

《中国图象图形学报》多媒体智能专刊简介

近年来,人工智能和高性能计算快速发展,大规模多媒体数据的智能应用需求日趋广泛,多媒体数据的融合、转换、理解、搜索、推理与推荐等方向的新问题也不断涌现,推动了多媒体智能处理与分析技术的迅速发展,在学术界和产业界均引起极大关注。 为更好地推动多媒体智能处理与分析理论、技术、应用的发展,及时记录我国多媒体智能领域的最新技术、前沿进展、学者观点、算法研究、数据集构建及应用落地等方面的优秀成果,《中国图象图形学报》邀请国内多位一线专家共同策划推出“多媒体智能”专刊,以期为图像视频处理与分析、多媒体信息检索和推荐、多媒体内容分发、数据挖掘与机器学习等相关领域的研究人员提供参考。 经过严格评审,“多媒体智能”专刊共收录学术论文15篇,包括“学者观点”3篇、“综述”4篇、“多媒体智能安全”3篇、“目标智能检测”2篇、以及“多媒体分析与理解”3篇。 “学者观点”栏目中,《多媒体智能：当多媒体遇到人工智能》围绕“大数据”时代多媒体与人工智能融合的背景,提出了多媒体智能的新概念,探讨了多媒体和人工智能之间的相互影响,具体包括以下两个方向：1)多媒体推动人工智能向着更具可解释性的方向发展;2)人工智能促进多媒体推理能力的发展。这两个方向形成了一个多媒体智能循环,其中多媒体和AI以交互和迭代的方式相互促进增强。该文讨论了每一循环中的研究进展,特别是研究多媒体如何推动机器学习发展以及机器学习如何反过来推动多媒体发展。总结了循环中已经完成的工作,并指出了完成循环所需要做的未来工作,然后对值得进一步深入探索的多媒体智能相关研究方向进行了思考。 《视觉知识：跨媒体智能进化的新支点》介绍了一种新的智能表达方式——视觉知识的3个基本要素,即视觉概念、视觉关系、视觉推理,并对每个要素展开详细讨论与分析。视觉知识有助于实现数据与知识驱动的统一框架,学习可归因可溯源的结构化表达,推动跨媒体知识关联与智能推理。视觉知识具有强大的知识抽象表达能力和多重知识互补能力,为跨媒体智能进化提供了新的有力支点。 《面向海洋的多模态智能计算：挑战、进展和展望》首次从多模态数据技术的视角,系统地介绍面向海洋现象/过程的智能感知、认知和预知的交叉研究进展。通过梳理海洋科学大数据全生命周期的阶段演进过程,明确海洋多模态智能计算的研究对象、科学问题和典型应用场景。在海洋多模态大数据内容分析、推理预测和高性能计算3个典型应用场景中展开现有工作的系统性梳理和介绍。针对海洋数据分布和计算模式的差异性,提出海洋多模态大数据表征建模、跨模态关联、推理预测、高性能计算4个关键科学问题中的挑战,并提出未来展望。 “综述”栏目中,《基于深度学习的人—物交互关系检测综述》一方面分析空域人—物交互关系检测任务,从数据内容场景、标注粒度两方面总结和分析当下数据库和基准。然后从两阶段分段式方法和单阶段端到端式方法两个流派出发系统性地阐述当前检测方法的发展现状,分析两个流派方法的特性和优劣,厘清该领域方法的发展路线。另一方面,对时空域人—物交互关系检测任务进行总结,分析现有时空域交互关系数据集构造与特性和现有基线算法的优劣。最后对未来的研究方向进行展望。 《人类面部重演方法综述》对现阶段面部重演领域的发展进行梳理和总结。从面部重演模型入手,对面部重演存在的问题、模型的分类以及驱动人脸特征表达进行阐述,列举并介绍了训练面部重演模型常用的数据集及评估模型的评价指标,对面部重演近年研究工作进行归纳、分析与比较,最后对面部重演的演化趋势、当前挑战、未来发展方向、危害及应对策略进行了总结和展望。 《视觉语言多模态预训练综述》总结了视觉语言多模态预训练领域的进展,对常见的预训练数据集和预训练方法进行了汇总,然后对目前最新方法和经典方法进行系统概述,按输入来源分为图像—文本预训练模型和视频—文本多模态模型两大类,阐述了各方法之间的共性和差异,并将各模型在具体下游任务上的实验情况进行了汇总。最后总结了视觉语言预训练面临的挑战和未来发展趋势。 《Bayer阵列图像去马赛克算法综述》对Bayer采样阵列原理和图像去马赛克技术进行概述;将现有方法按照传统方法和基于深度学习方法两类进行总结,根据去马赛克任务是否具有独立性,将深度学习方法进一步细分为独立去马赛克任务和联合去马赛克任务两类,进一步分析了不同方法的原理和优缺点,并重点阐述了基于深度学习的去马赛克方法网络结构和重建机理,介绍去马赛克领域中常用的公共数据集和性能评价指标,并对相关实验进行分析对比。最后,围绕网络深度、运算效率、实用性等方面分析了现阶段图像去马赛克技术面临的挑战及未来的发展方向。 我们期待广大读者和科技人员通过“多媒体智能”专刊,能够更深入、更全面地了解该领域的最新方法和应用,吸引更多学者从事相关研究并产生具有国际影响力的优秀成果,为本领域的发展做出新的贡献。     

Petri网中的广义公平关系

在吴折辉等提出的公平性和王培良等提出的弱公平性概念的基础上,提出了Ｐｅｔｒｉ网中的广义公平关系,同公平关系和弱公平关系比起来,广泛公平关系的概念更符合计算科学对公平性的传统理解,文中讨论了存在准公平关系的可重复网结构,并在此基础上给出了菊花链式握手协议的一个Ｐｅｔｒｉ网模型。