基于图模型与加权损失策略的视频行人重识别研究

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针对监控视频中行人外观、姿态相似等现象导致的视频行人重识别准确率低的问题进行了研究,提出了一种基于图模型的视频行人重识别方法,有效利用了视频中的时序信息,实现跨帧及帧内区域的信息交互。具体来说,该文利用跨帧分块区域间的关联信息建立区域节点间的固有关系,并进行特征传播迭代更新区域信息。另一方面,在度量学习过程中,该文提出了一种加权损失函数策略,这个方法将先前挖掘策略中的二进制分配法(即丢弃或保留该样本)优化为连续分数分配法,解决了可用样本未被有效利用的问题。该文将模型在Mars和DukeMTMC-Vi
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数据孤岛正阻碍着PCA降维时所必须的大数据的使用,为了让不同组织在保护本地敏感数据和降维后发布的数据的隐私的前提下,联合使用PCA进行降维和数据发布。论文提出横向联邦PCA差分隐私数据发布算法。引入随机种子联合协商方案,在各站点之间以较少通信代价生成相同随机噪声矩阵。提出本地噪声均分方案,将均分噪声加在本地协方差矩阵上。一方面,保护本地数据隐私;另一方面,减少了噪声添加量,并且达到与中心化差分隐私
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为解决目前Simulink模型规则检查工具对国内如飞行控制等一些特定领域的标准规范覆盖并不完善的问题,设计了41条建模准则,并基于元模型理论,提出了一种共性的解析和检查框架,在此基础上实现了Simulink模型规则检查工具SimREG。该方法通过一种无编译的方式来实现对Simulink模型的静态规则检查,在Simulink模型到元模型的映射过程中提取针对每条准则执行检查时需要的模型信息,并将模型重
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针对基于压缩感知的重构方法耗时巨大的问题,从信号恢复的角度提出了一种基于深度学习方法的稀疏成像方案。首先,构建基于复数卷积的Unet网络。其次,将欠采样信号输入网络得到满采样信号。最后,使用距离维脉压的二维匹配滤波算法重构出目标。实验建立在不同稀疏度和不同采样间隔下的欠采样仿真数据集中,并与传统和最近的信号处理方法进行对比。再使用实测数据进行验证,实验结果表明该算法在重构耗时以及图像平均梯度上具有
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