【摘 要】
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为克服不同相机视角之间的域偏移问题，提出一种基于域通用和域分离字典对学习的跨视角行人重识别算法。具体地，基于来自同一相机视角下的行人共享相同的域，并且同一视角中每个行人图像所携带的域信息在短时间内具有一致性，将同一视角下的行人图像分解为特定视角的域信息分量和域分离的行人外观特征分量，提出一个判别字典学习模型以创建用于描述域信息分量的域通用字典和描述行人外观分量的域分离字典。首先，由于来自同一相机视
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为克服不同相机视角之间的域偏移问题，提出一种基于域通用和域分离字典对学习的跨视角行人重识别算法。具体地，基于来自同一相机视角下的行人共享相同的域，并且同一视角中每个行人图像所携带的域信息在短时间内具有一致性，将同一视角下的行人图像分解为特定视角的域信息分量和域分离的行人外观特征分量，提出一个判别字典学习模型以创建用于描述域信息分量的域通用字典和描述行人外观分量的域分离字典。首先，由于来自同一相机视角下的图像具有域相似性，因此通过低秩正则化来细化用于表示域信息的字典。其次，为了进一步提高学习字典的判别
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针对临近空间高超声速滑翔飞行器机动模式复杂，单一运动学模型难以完成三维跟踪的问题，提出一种三维跟踪方法，将飞行器机动弹道分为纵向和横向弹道，根据飞行器机动特性，在纵向上将加速度建模为零均值的二阶时间自相关随机过程，在横向上采用Singer模型和匀加速模型进行交互多模型（interactive multiple model，IMM）滤波，引入无偏量测转换将球坐标系下的雷达观测模型转换到笛卡尔坐标系，
针对图卷积编码器提取用户、项目信息过程中权重共享，不能区分邻域之间重要性；以及知识图谱作为辅助信息时，基于图神经网络方法无法显示对知识图谱非本地上下文（最相关的高阶邻居集合）信息进行捕获的问题。提出一种基于双向交互图传递的图注意编码器框架，显示利用知识图谱本地（一阶邻居集合）和非本地上下文信息。首先，通过图注意编码器获取用户、项目的嵌入向量；其次，考虑用户对实体的个性化偏好，通过特定于用户的图注意
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跨模态哈希检索以其存储消耗低、检索效率高引起广泛关注。现有研究仍存在如何保持标签语义和语义信息损失问题。为此，本文提出了一种新颖的标签结构保持离散哈希方法LSPDH (Label Structure Preserving Discrete Hashing)，该方法将哈希学习分为哈希码学习和哈希函数学习两步。哈希码学习中，不同于其他使用流形学习提取多模态数据特征的方法，本文方法则运用流形学习提取标签
随着东北虎数量不断减少，识别单只老虎进而做出保护和追踪变得很有意义，故采用了一种基于局部分块和自适应L2正则化方法的东北虎重识别网络模型(Part-basedConvolutionalBaseline-AdaptiveL2，PCB-AL2)以解决在自然环境下东北虎重识别困难等问题。自适应L2正则化因子通过反向传播进行自适应更新，这是通过将正则化因子作为可训练的变量来实现的。针对老虎依靠身体条纹分辨
针对高光谱图像空间信息利用不足、标记样本数量较少的问题，提出一种基于全卷积网络和堆栈稀疏自编码的高光谱图像分类算法。首先，基于迁移学习的思想，利用预训练好的全卷积网络FCN-8s，挖掘图像潜在的多尺度几何结构特征，然后选取其特征的像素邻域信息，采用拼接融合的方法与原光谱信息进行融合，最后利用堆栈稀疏自编码网络完成最终的多尺度空谱特征提取，并通过Softmax分类器实现分类。对三组遥感图像进行实验，
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