任务感知双原型网络的人物交互少样本识别

人物交互(HOI)识别是计算机视觉领域的重要研究热点.随着深度学习在图像分类任务中的巨大成功,人物交互识别任务也取得重大进展,但样本不平衡和组合爆炸问题仍是制约当前人物交互识别任务性能的关键挑战.由此,将人物交互识别任务与少样本学习相结合,将人物交互识别任务定义为一个少样本任务,并提出了任务感知双原型网络(TDP-Net)来解决少样本人物交互任务.具体地,首先使用图方法为每个任务生成语义感知的任务表示作为任务的先验信息,并使用语义图注意力模块(SGA-Module)生成注意力权重,对特征图中不同区域进行不同重要程度的关注,以适应不同任务条件下的映射关系,实现在新任务中自动推理.此外,还设计了一个双路原型模块(DP-Module)以分别产生交互类别的动作类原型和物体类原型,并分别对动词和名词进行分类.通过分别为动作和物体建立类原型,有效地分离了动作和物体间复杂的视觉关系.同时由于人物交互类别之间具有相似性,可通过重新组合动作和物体类别将知识迁移到新的交互类别中.实验结果表明,该模型在人物交互少样本任务上的平均准确率比基线方法在两个实验设置上分别提高了3.2个百分点和15.7个百分点,验证了TDP-Net在少样本人物交互任务中的有效性.     

基于超图排序算法的视频摘要

视频摘要技术作为一种快速感知视频内容的方式得到了广泛的关注.现有基于图模型的视频摘要方法将视频帧作为顶点,通过边表示两个顶点之间的关系,但并不能很好地捕获视频帧之间的复杂关系.为了克服该缺点,本文提出了一种基于超图排序算法的静态视频摘要方法（Hyper-Graph Ranking based Video Summarization,HGRVS）.HGRVS方法首先通过构建视频超图模型,将任意多个有内在关联的视频帧使用一条超边连接;然后提出一种基于超图排序的视频帧分类算法将视频帧按内容分类;最后通过求解提出的一种优化函数来生成静态视频摘要.在Open Video Project和YouTube两个数据集上的大量主观与客观实验验证了所提HGRVS算法的优良性能.     

海泡石的快速富集与理化性能研究

本文提出一种快速富集海泡石的方法。分离时间小于5分钟。精矿中海泡石含量最高可达99%;回收率可达90%左右。经测定,精矿的比表面积可达492(m~2/g);脱色力可达360;造浆量可达15(m~3/T)。用电子显微照像;X-衍射;热分析;化学分析;红外光谱等手段对海泡石精矿的纯度和理化性能进行了研究。     

基于SRP的IB-SAN设计与实现

介绍了基于SRP的IB-SAN的整体结构,分析了SCSI read/write命令处理过程中的两个关键问题,即数据缓冲区的内存注册/注销方法和RDMA操作的执行者获取对方数据缓冲区信息的方式。实验结果表明,SRP能够使InfiniBand网络性能得到充分发挥,系统的总体I/O性能明显优于基于iSCSI协议的IB-SAN。     

人脸自动定位及其系统实现

人脸自动定位技术在智能视频通信、视频监控以及娱乐等领域有着广泛的应用。通过将基于肤色的人脸检测和基于人工神经网络的控制策略相结合,提出一种新的人脸自动定位算法。该算法简单有效,克服传统跟踪算法中需要利用帧间相关信息和需要标定摄像机的缺点,只需通过人脸检测程序给出人脸特征点在计算机图像中的坐标,就可直接得出摄像机水平调整量和垂直调整量,根据调整量控制摄像机运动即可将人脸自动定位在图像中心。最后利用面向对象的方法实现了系统,并且取得了满意的效果。     

井下工具高温试验井系统

从环保和维护安全方面考虑,建立了空气加热高温试验井系统.介绍了该试验井系统的原理、结构和试验方法,并进行了加热系统计算.进行的多次高温封隔器试验为研制高温高压特殊封隔器和油田井下工具的检测提供了可靠的依据.     

视听觉深度伪造检测技术研究综述

深度学习被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和无人驾驶等领域,引领了新一轮的人工智能浪潮。然而,深度学习也被用于构建对国家安全、社会稳定和个人隐私等造成潜在威胁的技术,如近期在世界范围内引起广泛关注的深度伪造技术能够生成逼真的虚假图像及音视频内容。本文介绍了深度伪造的背景及深度伪造内容生成原理,概述和分析了针对不同类型伪造内容（图像、视频、音频等）的检测方法和数据集,最后展望了深度伪造检测和防御未来的研究方向和面临的挑战。