融合不完整多视图的异质信息网络嵌入方法

异质信息网络(Heterogeneous Information Network,HIN)嵌入将复杂的异质信息映射到低维稠密的向量空间,有利于网络数据的计算和存储.现有的基于多视图的HIN嵌入方法考虑了节点之间的多种语义关系,但忽略了视图的不完整性.大多数视图存在数据缺失,直接融合多个不完整的视图会导致嵌入效果不佳.为此,文中提出了一种融合不完整多视图的HIN嵌入方法(Incomplete Multi-view Fusion Based HIN Embedding,IMHE).IMHE的关键思想是聚合其他视图的邻居以重建不完整的视图.由于不同的单视图描述的是同一个网络,因此其他视图中的邻居可以一定程度上恢复不完整视图的结构信息.IMHE首先在不同视图中生成节点序列,并利用多头注意力方法学习单视图嵌入.对于每个不完整视图,IMHE在其他视图中找到缺失节点的k阶邻居,然后将不完整视图中邻居的单视图嵌入聚合在一起,为缺失节点生成新的嵌入.最后使用多视图典型相关性分析方法获得节点的统一嵌入,同时提取多个视图的隐藏语义关系.在3个真实数据集上的实验结果表明,相比现有研究,该方法的嵌入性能有显著提升.     

基于Haar-like和LBP的多特征融合目标检测算法

针对目标检测时Haar-like特征值过多、计算时间长、无法描述目标纹理特征且识别率一般的问题,提出一种基于滑窗原点信息的阈值自调节IHL(Improved Haar-like LBP)特征提取算法.该算法首先构造了 IHL特征编码方法,将Haar-like特征和局部二值LBP特征融合;然后在计算Haar-like型局部二值化特征时,使用高斯矩阵获得符合像素分布规律的自调节阈值;同时在求特征值时引入中心点像素信息,确保提取的特征值的合理性;最后使用AdaBoost训练得到级联分类器,将其载入系统,并在KITTI车辆数据集和INRIA Person行人数据集上进行实验测试.实验结果表明,该方法可在65s内识别1102个行人目标,在114.3s内识别1852个车辆目标,相比传统算法其可以明显加快目标识别的速度,对行人和车辆目标的识别率均可达到94％以上,其检测准确性相比其他方法也有显著提升.     

俄语多模态情感语料库的构建及应用

俄语的多模态情感分析技术是情感分析领域的研究热点,它可以通过文本、语音和图像等丰富信息自动分析和识别情感,有助于及时了解俄语区民众和国家的舆论热点.但目前俄语的多模态情感语料库还较少,因而制约了俄语情感分析技术的进一步发展.针对该问题,在分析多模态情感语料库的相关研究及情感分类方法的基础上,首先制定了一套科学完整的标注体系,标注内容包括话语、时空和情感3个部分的11项信息;然后在语料库的整个建设和质量监控过程中,遵循情感主体原则和情感连续性原则,拟订出操作性较强的标注规范,进而构建出规模较大的俄语多模态情感语料库;最后探讨了语料库在解析情感表达特点、分析人物性格特征和构造情感识别模型等多个方面的应用.     

全监督学习的图像语义分割方法研究进展

近年来,随着深度学习进入计算机视觉领域,各种深度学习图像语义分割方法相继出现,其中全监督学习方法的分割效果显著超过弱监督学习方法。将全监督学习的图像语义分割方法分为五类,并对各类中最具有代表性的方法进行详细分析,重点阐述各种方法核心部分的实现过程。对语义分割领域中的主流数据集进行归纳总结,介绍了性能算法指标,并在主流数据集上对各种代表性方法的效果进行对比,最后对语义分割的未来进行展望。     

基于信任关系下用户兴趣偏好的协同过滤推荐算法

随着信息的海量增长,推荐系统有效缓解了信息爆炸带来的问题,其中协同过滤作为主流技术之一受到了广泛的关注.针对用户的兴趣偏好研究主要是基于商品标签的有监督数据集进行研究,忽略了无监督数据集,同时,在计算用户的兴趣偏好过程中也未能考虑到信任用户对用户兴趣的影响.为此,文中首先在无监督的项目数据集上采用矩阵分解模型得到项目的潜在特征向量,据此对项目进行聚类以表示项目的类别信息;然后,结合用户的信任关系和用户-项目评分矩阵构造用户的兴趣偏好矩阵;最后,为提高推荐效率,在用户的兴趣偏好矩阵上对用户进行聚类,在每个聚类簇内计算用户之间的相似度,从而实现推荐.在公开数据集上的实验结果表明,该算法能有效改善推荐结果的精确性,提升推荐质量.     

改进YOLOv3的非机动车检测与识别方法

随着交管部门对非机动车监管力度的增强,在道路交通监控视频中检测和识别非机动车将逐渐成为电子交警系统的必备功能。由于非机动车密度大,容易互相遮挡,且在监控视频中所占面积往往较小,容易出现检测定位不准确和漏检等问题。针对非机动车检测定位不准确和漏检问题,基于YOLOv3,提出一种改进的非机动车检测与识别模型,通过设计新的特征融合结构降低非机动车漏检率,使用GIOU损失提高定位准确度。实验结果表明,所提出的改进模型在自建真实复杂场景非机动车数据集上取得了优于YOLOv3的检测结果,将检测的平均检测准确率（mAP）提高了3.6%。     

融合云模型和反向学习的克隆选择算法

为了进一步改善高维对象优化时免疫克隆算法的种群多样性,提高算法全局优化能力和搜索效率,提出了融合云模型和反向学习的克隆选择算法。引入云模型概念,使用正向云发生器产生云变异因子,进而对克隆后种群进行变异;利用反向学习策略,对变异前后的种群求反向解,进而实现种群抗体选择;通过马尔可夫链理论证明了算法收敛性。六组高维函数测试结果表明,与差分遗传算法、免疫遗传算法和自适应混沌克隆选择算法相比,该算法实现了100%的寻优,且最小收敛代数、平均收敛代数及迭代代数标准差分别平均减少33.7%、19.8%、29.1%,从而验证了其强优化能力、高搜索效率和好稳定性。     

基于ERP信号的目标检测研究综述

目标检测技术应用广泛,现有的基于计算机视觉的目标检测方法由于目标遮挡、光照强弱等因素难以适应复杂场景的需求。而人脑的高级认知能力和快速感知能力在处理复杂情况时具有一定的优势。基于事件相关电位（Event-Related Potentials,ERP）的脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）系统与特定事件相关,可检测独立于自发脑电的高级认知活动,是当前人工智能领域的研究热点之一。针对基于ERP信号的目标检测各个环节进行了研究现状的全面归纳,梳理了以快速串行视觉呈现（Rapid Serial Visual Presentation task,RSVP）为主的实验范式,包括呈现模式、目标视场角、目标复杂度等设计因素。总结了脑电信号分析中的预处理方法、特征提取和特征分类算法,介绍了其在人脸识别、军事作战、医学分析等领域中的初步应用。探讨了目前研究中存在的问题和挑战并展望未来的研究方向与应用前景。     

面向车路协同的路侧感知仿真系统

路侧感知是车路协同应用开发的重要组成部分,通过在路侧部署传感器,将采集到的路面信息经V2X通信给到车辆,使车辆拥有超视距的感知能力.在实际应用中,为达到最优的路侧感知效果,不同的场景往往需要不同的RSU配置,RSU的选型及安装是一个耗时耗力的过程.交通参与者的识别是路侧感知的核心,基于机器学习的识别算法需要大量的标签数据,而人工打标签被验证是一个效率极其低下的方式.通过构建路侧感知仿真系统可以很好地解决RSU配置及样本数据生成的问题,实验一通过在仿真系统中调整激光雷达的高度和角度,得到极端情况下的车辆遮挡情况,从而为激光雷达的实际安装高度提供参考,实验二在仿真环境中输出带标签的激光雷达点云数据,通过与实际采集的点云数据进行融合对比,验证仿真系统输出的激光雷达点云数据可以作为模型训练的数据补充.     

武器装备测试数据立方体模型的构建

针对大规模、高频率数据交换的实际需求,结合武器装备测试数据的特点,构建了装备测试系统的数据立方体模型;首先介绍了数据立方体的基本概念以及常用的基本模型,之后分析了装备测试系统的实际需求,以概念模型、逻辑模型以及物理模型三级数据模型的方法实现整体设计;数据立方体为装备测试数据提供多维的观测角度,满足了实际任务对高效率数据交换的要求,为之后的数据分析应用提供了良好的数据基础平台.