骨骼信息的人体行为识别综述

基于骨骼信息的人体行为识别旨在从输入的包含一个或多个行为的骨骼序列中,正确地分析出行为的种类,是计算机视觉领域的研究热点之一。与基于图像的人体行为识别方法相比,基于骨骼信息的人体行为识别方法不受背景、人体外观等干扰因素的影响,具有更高的准确性、鲁棒性和计算效率。针对基于骨骼信息的人体行为识别方法的重要性和前沿性,对其进行全面和系统的总结分析具有十分重要的意义。本文首先回顾了9个广泛应用的骨骼行为识别数据集,按照数据收集视角的差异将它们分为单视角数据集和多视角数据集,并着重探讨了不同数据集的特点和用法。其次,根据算法所使用的基础网络,将基于骨骼信息的行为识别方法分为基于手工制作特征的方法、基于循环神经网络的方法、基于卷积神经网络的方法、基于图卷积网络的方法以及基于Transformer的方法,重点阐述分析了这些方法的原理及优缺点。其中,图卷积方法因其强大的空间关系捕捉能力而成为目前应用最为广泛的方法。采用了全新的归纳方法,对图卷积方法进行了全面综述,旨在为研究人员提供更多的思路和方法。最后,从8个方面总结现有方法存在的问题,并针对性地提出工作展望。     

面向COVID-19疫情预测的图卷积神经网络时空数据学习

目的 当前的疾病传播研究主要集中于时序数据和传染病模型,缺乏运用空间信息提升预测精度的探索和解释。在处理时空数据时需要分别提取时间特征和空间特征,再进行特征融合得到较为可靠的预测结果。本文提出一种基于图卷积神经网络（graph convolutional neural network,GCN）的时空数据学习方法,能够运用空间模型端对端地学习时空数据,代替此前由多模块单元相集成的模式。方法 依据数据可视化阶段呈现出的地理空间、高铁线路、飞机航线与感染人数之间的正相关关系,将中国各城市之间的空间分布关系和交通连接关系映射成网络图并编码成地理邻接矩阵、高铁线路直达矩阵、飞机航线直达矩阵以及飞机航线或高铁线路直达矩阵。按滑动时间窗口对疫情数据进行切片后形成张量,依次分批输入到图深度学习模型中参与卷积运算,通过信息传递、反向传播和梯度下降更新可训练参数。结果 在新型冠状病毒肺炎疫情数据集上的实验结果显示,采用GCN学习这一时空数据的分布特征相较于循环神经网络模型,在训练过程中表现出了更强的拟合能力,在训练时间层面节约75%以上的运算成本,在两类损失函数下的平均测试集损失能够下降80%左右。结论 本文所采用的时空数据学习方法具有较低的运算成本和较高的预测精度,尤其在空间特征强于时间特征的时空数据中有着更好的性能,并且为流行病传播范围和感染人数的预测提供了新的方法和思路,有助于相关部门在公共卫生事件中制定应对措施和疾病防控决策。     

人体行为识别方法研究综述

随着计算机视觉不断发展,人体行为识别在视频监控、视频检索和人机交互等诸多领域中展现出其广泛的应用前景和研究价值。人体行为识别涉及到对图像内容的理解,由于人体姿势复杂多样和背景遮挡的因素导致实际应用的进展缓慢。全面回顾了人体行为识别的发展历程,深入探究了该领域的研究方法,包括传统手工提取特征的方法和基于深度学习的方法,以及最近十分热门的基于图卷积网络(GCN)的方法,并按照所使用的数据类型对这些方法进行了系统的梳理;此外,针对不同的数据类型,分别介绍了一些热门的行为识别数据集,对比分析了各类方法在这些数据集上的性能。最后进行了概括总结,并对未来人体行为识别的研究方向进行了展望。     

基于分块注意力机制和交互位置关系的群组活动识别

复杂场景下的群体活动识别是一项具有挑战性的任务,它涉及一组人在场景中的相互作用和相对空间位置关系。针对当前复杂场景下群组行为识别方法缺乏精细化设计以及没有充分利用个体间交互式特征的问题,提出了基于分块注意力机制和交互位置关系的网络框架,进一步考虑个体肢体语义特征,同时挖掘个体间交互特征相似性与行为一致性的关系。首先,采用原始视频序列和光流图像序列作为网络的输入,并引入一种分块注意力模块来细化个体的肢体运动特征;然后,将空间位置和交互式距离作为个体的交互特征;最后,将个体运动特征和空间位置关系特征融合为群体场景无向图的节点特征,并利用图卷积网络（GCN）进一步捕获全局场景下的活动交互,从而识别群体活动。实验结果表明,此框架在两个群组行为识别数据集（CAD和CAE）上分别取得了92.8%和97.7%的识别准确率,在CAD数据集上与成员关系图（ARG）和置信度能量循环网络（CERN）相比识别准确率分别提高了1.8个百分点和5.6个百分点,同时结合消融实验结果验证了所提算法有较高的识别精度。     

基于Att_GCN模型的知识图谱推理算法

针对目前知识图谱推理方法中,传统神经网络方法不能有效考虑实体之间的相关性问题,提出了一种将图卷积神经网络（GCN）与注意力机制（Attention）相结合的知识图谱推理方法。该方法利用注意力机制对知识图谱中的实体与其邻域实体进行相关性计算,得到实体特征向量。通过图卷积神经网络的参数共享技术学习实体的所有邻域实体特征。将实体特征和关系特征进行特征融合,得到每个实体的隐性特征向量。通过实体分类实验和链接预测实验进行分析,结果表明,该方法的准确率较传统神经网络方法有进一步提高,为搜索、问答、推荐以及数据集成等领域提供了方法支持。     

基于双向对齐与属性信息的跨语言实体对齐

实体对齐表示在不同的知识图谱中查找引用相同现实身份的实体。目前主流的基于图嵌入的实体对齐方法中的对齐实体通常具有相似的属性,有效利用属性信息可提升实体对齐效果,同时由于不同知识图谱之间的知识分布差异,仅考虑单个方向的对齐预测会导致预测结果出现偏差。针对上述问题,提出一种改进的跨语言实体对齐方法。利用融合属性信息的双向对齐图卷积网络模型,将前馈神经网络编码实体对应的属性信息与初始的实体嵌入相结合,得到联合属性信息的实体表示,并使用双向对齐机制实现跨语言的实体对齐预测。在3个跨语言数据集上的实验结果表明,该方法通过融合更多的知识图谱信息增强了实体表示能力,并且利用双向对齐机制缓解了数据分布差异问题,相比基于图嵌入的实体对齐方法整体性能更优。     

双通道图协同过滤推荐算法

协同过滤是一种应用广泛的推荐算法,其核心过程是学习用户和商品的向量表示。基于图卷积网络（GCN）的协同过滤算法在向量嵌入过程中加入邻居节点的关联信息,进一步提升了算法的推荐性能。然而,图协同过滤算法中存在过平滑现象,且其仅采用邻接矩阵在局部结构中扩展,没有从图的整体结构出发挖掘节点间潜在的交互模式,使得交互信息来源单一。提出一种基于GCN的双通道协同过滤推荐算法DCCF。将向量嵌入过程划分为局部卷积通道和全局卷积通道,以获取不同类型的连接信息。在局部卷积通道中,直接定位邻域节点并使用单层网络结构完成计算,优化信息的聚合方式以应对过平滑问题。在全局卷积通道中,通过聚类的方式构造全局交互图并参与信息的聚合过程,从而挖掘节点间的潜在联系。将局部信息与全局信息相结合,以获得包含不同类型高阶关系的节点向量表示。在3个公开数据集上进行对比实验,结果表明,相较基准算法中性能表现最优的模型,DCCF在归一化折损累计增益和召回率这2个指标上最高分别提升2.8%和5.0%。     

基于交易不可信度的比特币非法交易检测

比特币非法交易检测根据交易特征构建检测模型鉴别非法交易,在反金融犯罪领域得到广泛应用。现有的比特币非法交易检测方法假定交易的属性包含交易是否非法的信息,并从交易属性中挖掘能够代表交易非法性的特征,难以准确判断非法交易,导致检测精度和召回率降低。设计基于交易不可信度的比特币非法交易检测方法。根据非法交易之间具有关联的特性,定义交易不可信度。通过构建交易不可信度度量模型,将量化结果作为直接反映交易非法性的特征融入到已有的分类模型中,提高模型的检测性能。在此基础上,采用迭代训练集的方式扩增非法交易样本,解决非法交易样本不足以及标注困难的问题。在Elliptic数据集上的实验结果表明,与本地特征和聚合特征相比,加入不可信度特征的逻辑回归、随机森林、多层感知机和图卷积网络分类模型的F1值平均提高8.5%。     

Modeling Multi-Targets Sentiment Classification via Graph Convolutional Networks and Auxiliary Relation

Existing solutions do not work well when multi-targets coexist in a sentence. The reason is that the existing solution is usually to separate multiple targets and process them separately. If the original sentence has N target, the original sentence will be repeated for N times, and only one target will be processed each time. To some extent, this approach degenerates the fine-grained sentiment classification task into the sentencelevel sentiment classification task, and the research method of processing the target separately ignores the internal relation and interaction between the targets. Based on the above considerations, we proposes to use Graph Convolutional Network (GCN) to model and process multi-targets appearing in sentences at the same time based on the positional relationship, and then to construct a graph of the sentiment relationship between targets based on the difference of the sentiment polarity between target words. In addition to the standard target-dependent sentiment classification task, an auxiliary node relation classification task is constructed. Experiments demonstrate that our model achieves new comparable performance on the benchmark datasets: SemEval-2014 Task 4, i.e., reviews for restaurants and laptops. Furthermore, the method of dividing the target words into isolated individuals has disadvantages, and the multi-task learning model is beneficial to enhance the feature extraction ability and expression ability of the model.