【摘 要】
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卷积神经网络在图像识别领域展现出强大的特征提取能力，但其只能处理欧氏空间的结构化数据，无法适用于非结构化数据的处理。图卷积神经网络利用谱域和空域在非欧几里得空间中扩展和实现卷积运算，具备图数据平移不变性，实现对非结构化图数据的表征学习。首先阐述了基于频域和空域的两类图卷积神经网络的基本原理和改进工作；然后围绕图像识别领域，重点介绍了图卷积神经网络在多标签图像识别、基于骨架的动作识别和高光谱图像分类
【基金项目】
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国家自然科学基金（62162001，61762003）； 宁夏自然科学基金（2022AAC02041）； 宁夏优秀人才支持计划；
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卷积神经网络在图像识别领域展现出强大的特征提取能力，但其只能处理欧氏空间的结构化数据，无法适用于非结构化数据的处理。图卷积神经网络利用谱域和空域在非欧几里得空间中扩展和实现卷积运算，具备图数据平移不变性，实现对非结构化图数据的表征学习。首先阐述了基于频域和空域的两类图卷积神经网络的基本原理和改进工作；然后围绕图像识别领域，重点介绍了图卷积神经网络在多标签图像识别、基于骨架的动作识别和高光谱图像分类中的应用，总结其研究进展并对相关模型进行了性能对比与分析；最后总结全文内容并对未来发展方向进行展望。
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