基于深度学习的行人再识别技术研究综述

行人再识别（Re-id）作为智能视频监控技术之一,其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人,因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题,大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出,极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术,整理和分析了大量相关文献,首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍,将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括;然后列举了部分相关数据集,并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析;最后总结了行人Re-id技术的发展难点,并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。     

上下文感知的树递归神经网络下隐式情感分析

针对现有的序列化模型对中文隐式情感分析中特征信息提取不准确以及对篇章级的文本信息提取存在的梯度爆炸或者梯度消失的问题,提出了双向长短时神经网络和上下文感知的树形递归神经网络（context-aware tree recurrent neutral network,CA-TRNN）的并行混合模型。该模型分别利用双向循环长短时记忆神经网络（BiLSTM）提取文本中的上下文信息,树形递归神经网络（TRNN）提取文本中目标句的语义特征信息,最后,使用特定目标句的注意力机制将两个表示信息进行融合表示后,经过softmax得出文本的情感分类结果。采用SMP2019微博中文隐式情感分析任务中的数据进行验证,实验结果表明,所使用的模型（CA-TRNN）可以有效提高分类结果的准确度,时间代价小,具有更好的应用能力。     

遥感影像变化检测综述

变化检测作为土地利用/土地覆盖检测的关键技术,其目的是在同一区域不同时期的遥感数据中检测出变化的部分及其类型。针对传统的变化检测方法中存在繁重的人工劳动和检测结果效果差等问题,大量基于遥感影像的变化检测方法被提出。为了深入了解基于遥感影像的变化检测技术以及进一步研究变化检测方法,通过对大量有关变化检测的研究进行整理、分析和比较,对变化检测进行了较为全面的综述。首先阐述了变化检测的发展历程;然后从数据选择及预处理、变化检测技术、后处理及精度评价这三个方面详细归纳了变化检测的研究进展,其中变化检测技术主要从分析单元和比较方法的方面分别进行概括;最后对变化检测各个阶段存在的问题进行了总结并提出了未来的发展方向。     

基于深度学习的行人再识别技术研究综述

行人再识别（Re-id）作为智能视频监控技术之一，其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人，因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题，大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出，极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术，整理和分析了大量相关文献，首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍，将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括；然后列举了部分相关数据集，并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析；最后总结了行人Re-id技术的发展难点，并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。