基于轻量级图卷积的人体骨架动作识别方法

视频中的人体动作识别在计算机视觉领域得到广泛关注,基于人体骨架的动作识别方法可以明确地表现人体动作,因此已逐渐成为该领域的重要研究方向之一。针对多数主流人体动作识别方法网络参数量大、计算复杂度高等问题,设计一种融合多流数据的轻量级图卷积网络,并将其应用于人体骨架动作识别任务。在数据预处理阶段,利用多流数据融合方法对4种特征数据流进行融合,通过一次训练就可得到最优结果,从而降低网络参数量。设计基于图卷积网络的非局部网络模块,以捕获图像的全局信息从而提高动作识别准确率。在此基础上,设计空间Ghost图卷积模块和时间Ghost图卷积模块,从网络结构上进一步降低网络参数量。在动作识别数据集NTU60 RGB+D和NTU120 RGB+D上进行实验,结果表明,与近年主流动作识别方法ST-GCN、2s AS-GCN、2s AGCN等相比,基于该轻量级图卷积网络的人体骨架动作识别方法在保持较低网络参数量的情况下能够取得较高的识别准确率。     

基于上下文保持能力的方面级情感分类模型

方面级情感分类可发现语句在不同方面隐藏的情感特征.文中基于特定方面的图卷积网络的框架,构建基于上下文保持能力的方面级情感分类模型.在图卷积层中引入上下文门控单元,整合前一层输出中的有用信息.在基于图卷积网络的模型中加入多粒度注意力计算模块,描述方面词与上下文在情感表达上的相互关系.在5个公开数据集上的实验表明,文中模型...     

局部几何与全局结构联合感知的三维形状分类方法

针对复杂结构的三维形状分析与识别问题,提出了新颖的图卷积分类方法,建立了局部几何与全局结构联合图卷积学习机制,有效提高了三维形状数据学习的鲁棒性与稳定性。首先,通过最远点采样与最近邻方法构造局部图,并建立动态卷积算子,有效提取局部几何特征;同时,基于特征域采样构造全局的特征谱图,通过卷积算子获得全局结构信息。进而,构建加权的联合图卷积学习网络模型,引入注意力机制,实现自适应的特征融合。最终,在联合优化目标函数约束下,有效提高特征学习的性能。实验结果表明,融合局部几何与全局结构的联合图卷积网络学习机制,有效提高了深度特征的表示能力及区分性,具有更为优秀的识别力和分类性能。提出的研究方法可应用于大规模三维场景识别、三维重建以及数据压缩,在机器人、产品数字化分析、智能导航、虚拟现实等领域具有着重要的工程意义与广泛的应用前景。     

基于图卷积网络的重大事件趋势预测

针对基于公开新闻数据的重大事件趋势预测研究在文本特征提取上语义理解不足问题,提出基于图卷积网络的重大事件趋势预测方法.利用结构化事件信息构建以事件为中心的语义关联图;按时间片粒度分割出局部事件语义关联图,利用预训练词向量对节点文本初始化特征表示;将带有节点特征的局部事件语义关联图输入图卷积网络,聚合节点邻域信息计算图特征表示并输入到分类器,训练预测模型并输出预测结果.以朝鲜核行为趋势预测问题验证所提出方法的有效性,对测试集(2017年3月～2018年3月)预测准确率达到76.92％,全时间段预测准确率为89.58％.预测结果表明,该方法增强了对文本的语义理解,预测精度优于基于专家知识构建特征的方法.     

自适应融合邻域聚合和邻域交互的图卷积网络

图表示学习是在保持图中节点性质不变的前提下,获取节点的低维表示向量,为下游任务提供有效的数据支持。现有图表示学习算法大多关注于聚合邻域特征,对于挖掘其他非线性信息关注不足。针对这一问题,提出了自适应融合邻域聚合和邻域交互的图卷积网络AFAI-GCN。首先,采用双通道图卷积网络建模邻域聚合,并利用生成的嵌入表示计算邻域交互项来补充算法学习的信息;然后,结合注意力机制构建自适应融合模块,增加对重要信息的关注,提高融合信息项的任务相关性;最后,通过信息一致性约束和差异性约束增强节点特征一致性和嵌入表示差异性。在三个公共引文数据集上进行了节点分类和可视化任务,结果显示,AFAI-GCN与图卷积网络（GCN）、邻域聚合和交互图卷积网络（AIR-GCN）等算法相比,在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上分类准确率分别提高了1.0～1.6个百分点、1.1～2.4个百分点和0.3～0.9个百分点;在可视化任务中团簇内聚合程度更高,不同的团簇边界更清晰;算法学习过程中收敛速度更快,准确率曲线更平滑。实验结果表明该框架较好地提升了基准算法的性能。     

基于图卷积网络的多标签遥感图像分类

由于遥感图像包含物体类别多样,单个语义类别标签无法全面地描述图像内容,而多标签图像分类任务更加具有挑战性.通过探索深度图卷积网络(GCN),解决了多标签遥感图像分类缺乏对标签语义信息相关性利用的问题,提出了一种新的基于图卷积的多标签遥感图像分类网络,它包含图像特征学习模块、基于图卷积网络的分类器学习模块和图像特征差异化模块三个部分.在公开多标签遥感数据集Planet和UCM上与相关模型进行对比,在多标签遥感图像分类任务上可以得到了较好的分类结果.该方法使用图卷积等模块将多标签图像分类方法应用到遥感领域,提高了模型分类能力,缩短了模型训练时间.     

融合时空图卷积网络与非自回归模型的三维人体运动预测

当前人体运动预测的方法大多采用基于图卷积网络的自回归模型,没有充分考虑关节间的特有关系和自回归网络性能的限制,从而产生平均姿态和误差累积等问题。为解决以上问题,提出融合时空图卷积网络和非自回归的模型对人体运动进行预测。一方面利用时空图卷积的网络提取人体运动序列的局部特征,可以有效减少三维人体运动预测场景中的平均姿态问题和过度堆叠图卷积层引起的过平滑问题的发生;另一方面将非自回归模型与时空图卷积网络进行结合,减少误差累计问题的发生。利用Human3.6M的数据集进行80 ms、160 ms、320 ms和400 ms的人体运动预测实验。结果表明,NAS-GCN模型与现有方法相比,能预测出更精确的结果。     

结合图卷积的深层神经网络用于文本分类

随着图卷积网络的发展,图卷积网络已经应用到很多任务中,其中就包含文本分类任务.通过将文本数据表示成图数据,进而在图上应用图卷积,从而捕获文本的结构信息和单词间的长距离依赖关系获得了良好的分类效果.但将文本建模成图模型后,图卷积网络面临着文本上下文语义信息和局部特征信息表示不充分的问题.提出一种新的模型,利用双向长短时记...     

基于图卷积网络的药物靶标关联预测算法

传统的基于生物学实验的药物-靶标关联预测成本高、效率低,难以满足医药研发的需求。为了解决上述问题,提出一种新的基于图卷积网络的药物靶标关联预测（GCDTI）算法。GCDTI利用半监督学习方法将图卷积和自编码技术相结合,从而分别构建用于整合节点特征的编码层和用于预测全链接交互网络的解码层;同时使用图卷积技术建立潜在因子模型,并有效利用药物和靶标的高维属性信息进行端到端的学习。所提算法不需要对输入的特征信息进行任何预处理便可以将其与已知相互作用网络相结合,证明了该模型的图卷积层能够有效地融合输入数据与节点特征。与其他先进方法相比,GCDTI的预测精度和平均受试者工作特性（ROC）曲线下的面积（AUC）（0.924 6±0.004 8）最高,且具有较强的鲁棒性。实验结果表明：当需要预测大量的药物和靶标数据的关联关系时,利用端到端学习的模型架构的GCDTI有潜力成为一种可靠的预测方法。     

基于多交通模式改进的共享单车需求预测算法研究

现有的共享单车预测模型大多将共享单车视为封闭交通系统,忽略了不同交通系统之间的交互影响,因此设计了一种使用非负矩阵分解算法改进的图卷积神经网络。首先,利用非负矩阵分解算法将其他交通系统的需求数据分解为不同的出行模式;其次,确定不同出行模式的含义;最后,将分解后的需求信息作为辅助信息与共享单车需求数据一同输入图卷积神经网络中进行预测。实验结果表明：与不考虑其他交通方式影响的模型相比,使用非负矩阵分解算法改进的图卷积神经网络的平均绝对误差下降了10.84%,并且非负矩阵分解方法能较好地解释辅助交通系统是如何提升单车需求预测效果的。     

基于多粒度特征融合的新型图卷积网络用于方面级情感分析

方面级情感分析是情感分析中的细粒度任务,旨在检测给定句子中方面词的情感极性。随着图卷积网络的兴起,通过依赖树构建的图卷积网络模型被广泛用于该任务,并取得了令人满意的效果。但大多数研究只获取图卷积网络最后一层输出作为分类层的输入,忽略了其他层的节点特征,且深层图卷积网络存在节点平滑问题。近年来,有研究者将图卷积网络的多层节点特征进行集成,提高了情感分类模型的性能。文中结合自适应特征融合与高速公路网络,提出了一种基于多粒度特征融合的高速公路图卷积网络模型,用于方面级情感分析。首先,该模型通过句法依赖结构和双向的上下文信息构建图卷积网络;同时,在图卷积网络引入高速公路网络缓解深层图卷积网络过平滑的问题,加深图卷积网络的深度。然后,使用自适应融合机制从不同深度图卷积网络获得多粒度节点信息。最后,在公共数据集上进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提模型能更好地捕获更多粒度的句法信息和长距离依存关系。     

融合全局结构信息的拓扑优化图卷积网络

基于拓扑优化的图卷积网络(TOGCN)是一类图卷积神经网络(GCNN)模型,它通过网络中的辅助信息优化网络拓扑结构,有利于反映节点间的联系程度;然而TOGCN模型仅注重局部节点之间的关联关系,对网络潜在的全局结构信息关注不足.融合全局特征信息,有助于提高模型的性能和处理信息缺失时的鲁棒性.提出了融合全局结构信息的拓扑优...     

基于语义引导神经网络的人体动作识别算法

近年来,采用深度前馈神经网络对骨骼关节的三维坐标建模成为了一种趋势。但网络识别准确率低、巨大的参数量以及实时性差仍然是基于骨骼数据动作识别领域中急需解决的问题。为此,提出一种基于语义引导神经网络(SGN)改进的网络模型。首先,在原网络中引入了非局部特征提取模块用于增强其在高级语义指导模型训练和预测的表现,降低了其在自然语言处理任务中的计算复杂性和推理时间;其次,引入注意力机制学习每个图卷积网络层的通道权重并减少通道间的冗余信息,进一步提高模型的计算效率和识别准确率;此外,以可变形卷积模块动态学习不同图卷积网络(GCN)层通道的权重,并有效地聚合不同通道中的关节特征用于网络最后的分类识别,从而提高特征信息的利用率。最后,在NTU RGB+D和NTU RGB+D 120公开数据集上进行人体动作识别实验。实验结果表明,所提出的网络比大多数网络小一个数量级,并且在识别准确率上明显优于原网络和其他一些先进的算法。     

基于情感增强与双图卷积网络的方面级情感分析

方面级情感分析旨在检测给定方面句子的情感极性。现有研究大多在句法依存树上构造图卷积网络,以获取方面词与上下文之间的句法信息。然而这类方法存在提取信息不够丰富、缺乏对句子中情感信息的挖掘等问题。针对上述问题,提出基于情感增强与双图卷积网络的方面级情感分析模型。该模型由双通道图卷积网络组成,旨在挖掘句子中的情感信息、句法信息和语义信息。利用位置信息和情感知识在依存树上构造情感增强依存图,并以此构建情感增强图卷积网络,增强方面词与上下文之间的情感依赖关系,同时挖掘句子中丰富的句法信息特征。构建基于多头注意力机制的图卷积网络,获取句子中的语义特征信息。对双图卷积网络的输出特征进行掩码、平均池化和拼接等操作,并通过情感分类层进行分类。实验结果表明,该模型与经典的图卷积网络模型(ASGCN)相比,在Restaurant、Laptop和Twitter数据集上的准确率和F1值分别提升3.43和5.69、3.13和3.92、3.57和4.02个百分点,具有较好的情感分类性能。     

基于图神经网络和长短期记忆模型的房价预测方法

针对目前仅单独考虑价格序列中样本的趋势或仅考虑多个关联属性与价格间的函数关系,而不能更准确地进行房价预测的问题,构建了时空注意力图卷积长短期记忆模型AG-LSTM,包含局部特征提取模块、区域特征提取模块、复合预测模块。局部特征提取模块分别使用同构图和异构图神经网络提取各小区及价格关系属性、各小区和配套邻居节点相关性的特征信息;区域特征提取模块先对邻近小区节点进行聚类,再结合图注意力网络获得小区节点对所属区域的重要性程度,建立区域与小区之间的映射矩阵,根据小区节点信息和映射矩阵得到区域特征;复合预测模块使用长短期记忆模型对由局部特征和区域特征组成的复合特征进行时序建模,实现房价预测。以链家网北京房价数据进行了实验,结果表明AG-LSTM预测结果优于已有基线模型。该模型同时挖掘了小区间位置关系、小区与其配套间位置关系、多个关联属性、价格时序趋势对房屋价格的影响,较好地实现了房屋价格的预测。     

基于重启随机游走的图自编码器

针对现有的图自编码器无法捕捉图中节点之间的上下文信息的问题,提出基于重启随机游走的图自编码器.首先,构造两层图卷积网络编码图的拓扑结构和特征,同时进行重启随机游走捕捉节点之间的上下文信息;其次,为了聚合重启随机游走和图卷积网络获得的表示,设计自适应学习策略,根据两种表示的重要性自适应地分配权重.为了证明该方法的有效性,将图最终的表示应用于节点聚类和链路预测任务.实验结果表明,与基线方法相比,提出的方法实现了更先进的性能.     

融合深度BiGRU与全局图卷积的方面级情感分析模型

现有基于深度学习的方面级情感分析模型需要考虑如何提取深层次的语义信息,其次通过依存树提取句法结构时可能存在信息丢失与数据稀疏问题.针对以上问题,本文提出了基于深度双向门控循环单元与全局双向图卷积网络的神经网络模型(DBG-GBGCN).该模型通过深度双向门控循环单元捕获深层次的语义特征,得到上下文的隐层表示.然后将依存树的邻接矩阵转变为带有全局句法信息的全局矩阵,将此矩阵与上下文的隐层表示一起输入至双向图卷积网络进行特征融合,最后经过掩码层和注意力层得到一个包含深层语义特征与句法结构信息结合的分类特征.实验结果证明,该模型在5个公开数据集上的准确率与F1值均比对比模型有着一定的提升.     

UV空间中的人脸颜色纹理和几何细节协同补全

当图像中的人脸存在较大角度的偏转时,由于自身遮挡,单幅图像3D人脸重建方法较难获取整张人脸的纹理和几何细节.考虑人脸纹理特征分布和几何细节的特征分布的双向关联特性,提出一种统一框架下的协同补全模型TDGAN.首先,将颜色纹理和几何细节映射到同一UV空间;然后,通过统一的生成对抗网络协同补全纹理与几何,并对这2部分信息分别设计全局与局部判别器,以实现纹理和几何的全局与局部一致性;最后,为了充分利用颜色纹理和几何细节共有特征,增加了一个纹理-几何一致性约束网络,从而得到高完整度和高一致性的颜色纹理与几何细节UV图.在当前最大3D人脸数据集FaceScape的实验表明,TDGAN比独立的UV空间补全方法能得到更高质量的补全结果.     

基于双路信息时空图卷积网络的交通预测模型

随着深度学习的发展,神经网络在各个领域都有着大量的应用,智慧交通系统也不例外.交通流预测是智慧交通系统的基石,是整个交通预测的核心所在.近年来,图卷积神经网络的利用有效地提高了交通预测的性能,如何进一步提高对图的时空特征进行捕获的能力,将会成为热点.为了提升交通预测的精度,提出了一种基于双路信息时空图卷积网络的交通预测模型.首先,针对图卷积网络的交通预测模型在长距离依赖上建模有所不足,并且没有完全挖掘时空图信息之间的隐藏关系以及在时空图结构上还有信息缺失,提出了一种三重池化注意力机制来建模全局上下文信息.通过对图卷积层和时间卷积层各增加并行的三重池化注意力路径,构造了一个双路信息时空卷积层,提升了卷积层的泛化能力及模型捕获长距离依赖的能力,同时让时空卷积层能够很好地捕获时空图结构上的空间和时间特征,从而有效地提升了交通预测性能.在两个公共交通数据集(METR-LA和PEMS-BAY)上的实验结果表明,该模型具有较好的性能.     

面向推荐系统的图卷积网络

图卷积网络是一种针对图信号的深度学习模型,由于具有强大的特征表征能力得到了广泛应用.推荐系统可视为图信号的链接预测问题,因此近年来提出了使用图卷积网络解决推荐问题的方法.推荐系统中存在用户与商品间的异质顶点交互和用户(或商品)内部的同质顶点交互,然而,现有方法中的图卷积操作要么仅在异质顶点间进行,要么仅在同质顶点间进行,留下了提升此类推荐系统性能的空间.考虑到这一问题,提出了一种新的基于图卷积网络的推荐算法,使用两组图卷积操作同时利用两种不同的交互信息,其中异质顶点卷积用于挖掘交互图谱域中存在的连接信息,同质顶点卷积用于使相似顶点具有相近表示.实验结果表明,该算法比现有算法具有更优的精度.