- 刘锁兰;夏洋洋;
跨模态行人重识别任务存在的主要问题是可见光和红外图像之间模态差异过大,导致识别准确率低.作者提出一种基于三重嵌入扩展和特征聚合的方法,首先,对可见光图像使用通道数据增强生成第三模态图像作为输入;其次,通过三重嵌入扩展模块对可见光、红外、第三模态图像扩充以生成更多的嵌入,扩大嵌入空间,从而进一步缩小模态差异;最后,使用跨模态特征聚合模块对不同阶段的特征进行聚合,在丰富嵌入的前提下突出图像中的重要共享特征,减少无关特征对模型的影响.实验结果表明,该方法在SYSU-MM01数据集的全搜索模式下Rank-1和mAP指标分别为75.10%和71.11%;在RegDB数据集的可见光到红外模式下Rank-1和mAP指标分别为92.06%和84.44%;在低照度LLCM数据集可见光到红外模式下Rank-1和mAP分别为63.77%和66.38%,优于目前同类方法.
2025年06期 v.50;No.259 45-56页 [查看摘要][在线阅读][下载 1585K] [引用频次:0 ] |[下载次数:155 ] - 鲁一苇;余正涛;线岩团;黄于欣;相艳;
传统的无监督社交媒体事件检测方法通过融合属性边和语义边已经能够有效的构建消息图,然而这类方法的性能受限于构图的质量及后续采用的社区发现算法.在图的构建过程中,语义边的选择方式对结果具有重要影响.语义边数量和质量的不平衡会导致引入额外的噪声或是聚类算法难以有效捕捉消息之间的事件关联.为此,作者提出了一种融合语义边剪枝与社区发现的无监督社交媒体事件检测方法.首先,通过结构熵来实现消息图的构建,基于结构熵最小化的原则选择合理的阈值约简掉语义关联较弱的边关系,构建更有利于发现事件的消息图;其次,利用多个社区发现算法实现社交媒体事件的高效检测.实验结果表明,与现有最优的基线模型相比,该方法在NMI、AMI和ARI上分别平均提高了1%、2%和8%,并且减少了92.73%的检测时间消耗.
2025年06期 v.50;No.259 57-66页 [查看摘要][在线阅读][下载 1607K] [引用频次:0 ] |[下载次数:56 ] - 林熙;唐鑫;戴银波;李云平;赖华;张洲铭;
在解决卷烟厂设备效能分析中,因数据隐私限制而难以汇集多方数据,以及传统联邦学习在数据异构场景下个性化性能不足的问题.为此,提出了一种新型联邦学习方案,该方法融合了两项核心技术:首先,采用多中心全局聚类策略,将具有相同预测任务的客户端分组并进行组内聚合,以应对数据的非独立同分布特性;其次,在客户端引入注意力凝练网络,动态筛选与适配服务器下发的全局模型参数,从而生成更符合本地数据分布的个性化模型.在真实卷烟厂工业生产数据上的实验结果表明,本方案取得了卓越的性能,其均方误差与平均绝对误差分别达到0.198 5和0.192 4,为同类方法中的最优水平.结论表明,该方案有效地平衡了多方协作的全局效率与客户端的个性化需求,为工业场景下数据隐私与模型精准性兼顾的效能分析提供了可靠途径.
2025年06期 v.50;No.259 67-75页 [查看摘要][在线阅读][下载 1629K] [引用频次:0 ] |[下载次数:77 ] - 孔天伟;樊棠怀;谢海华;王晖;赵嘉;
为优化多目标萤火虫算法性能,弥补算法搜索能力弱、寻优精度低、解集分布性不足等缺陷,提出了一种精英引导和非均匀变异的多目标萤火虫算法.使用外部档案中的精英解结合当前支配该个体的解共同引导个体,增强算法的全局搜索能力;在每次算法迭代结束后,融合局部搜索思想对当前种群添加非均匀变异算子进行局部开采,提高算法的寻优精度;利用档案截断策略维护外部档案,精确删除拥挤的个体以加强外部档案中个体分布的均匀性.与6种经典以及9种新近多目标优化算法在2-目标和3-目标测试函数上以反世代距离作为评价标准进行性能测试,实验结果表明所提出的算法在不同多目标问题上均具有较强的寻优能力,所得到的反世代距离综合结果均优于其他算法,验证了改进算法良好的收敛性.
2025年06期 v.50;No.259 76-88页 [查看摘要][在线阅读][下载 1990K] [引用频次:0 ] |[下载次数:95 ]