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基于二阶时空自适应的小样本视频行为识别方法
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作者 张冰冰 李海波 +1 位作者 马源晨 张建新 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期43-51,共9页
目的在小样本视频行为识别的研究领域中,现有方法普遍面临全局时空信息处理不足的挑战。这些方法通常依赖大量的标注数据训练深度模型,但在只有少量训练样本可用的情况下,它们往往难以有效捕捉和利用视频数据中的时空动态。方法针对此问... 目的在小样本视频行为识别的研究领域中,现有方法普遍面临全局时空信息处理不足的挑战。这些方法通常依赖大量的标注数据训练深度模型,但在只有少量训练样本可用的情况下,它们往往难以有效捕捉和利用视频数据中的时空动态。方法针对此问题,提出一种新的包含时空自适应模块和协方差聚合模块的二阶时空自适应网络架构,以提升小样本学习在视频行为识别任务上的准确性和鲁棒性。时空自适应模块能根据视频内容的变化动态聚合局部和全局时空信息,从而优化全局信息的提取流程。协方差聚合模块利用二阶统计方法增强视频的全局时空特征表达,提供更加鲁棒的视频全局表征。结果在4个主流的视频行为识别基准数据集上进行广泛实验,结果表明,所提方法在Something-SomethingV2数据集上的1-shot和5-shot任务中,准确率分别达到52.2%和72.4%,显著超过基线模型。在Kinetics100,UCF101和HMDB51数据集上,同样表现出色,充分证明了其在小样本视频行为识别中的有效性和实用性。结论提出的二阶时空自适应网络有效提升了小样本视频行为识别的准确性和鲁棒性,特别是在处理复杂时空信息方面表现出显著优势,为该领域提供了一种创新且有效的解决方案。 展开更多
关键词 小样本学习 视频行为识别 时空表征学习 时序建模 协方差聚合
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平滑追踪眼动及其对运动物体时空特征表征和预测的影响 被引量:8
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作者 王向博 丁锦红 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第5期682-691,共10页
平滑追踪眼动是人们对环境中感兴趣的运动物体进行持续视觉追踪的一种眼动行为,它受个体在其过程中获得的视觉信息和眼动反馈信息等感知觉因素,以及心理表征和期待等高水平认知因素的影响。同时,平滑追踪眼动过程影响着个体的预测性眼... 平滑追踪眼动是人们对环境中感兴趣的运动物体进行持续视觉追踪的一种眼动行为,它受个体在其过程中获得的视觉信息和眼动反馈信息等感知觉因素,以及心理表征和期待等高水平认知因素的影响。同时,平滑追踪眼动过程影响着个体的预测性眼动追踪、追赶性眼跳、空间定位和接触时间估计等涉及运动物体时空特征表征和预测的行为。未来的研究应注意探讨在平滑追踪眼动过程中获得的感知觉信息和高水平认知因素对上述时空特征表征和预测行为的影响。 展开更多
关键词 平滑追踪眼动(SPEM) 追赶性眼跳 接触时间(TTC) 表征动量 时空表征
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基于连续帧信息融合建模的小样本视频行为识别方法
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作者 张冰冰 李海波 +1 位作者 马源晨 张建新 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期11-20,共10页
目的为克服现有基于小样本学习的视频行为识别方法在全局时空信息获取及复杂行为建模方面的局限,开发一种新型网络架构,以显著提升小样本学习在视频行为识别中的准确性和鲁棒性。方法提出一种结合连续帧信息融合模块和多维注意力建模模... 目的为克服现有基于小样本学习的视频行为识别方法在全局时空信息获取及复杂行为建模方面的局限,开发一种新型网络架构,以显著提升小样本学习在视频行为识别中的准确性和鲁棒性。方法提出一种结合连续帧信息融合模块和多维注意力建模模块的网络架构。连续帧信息融合模块位于网络的输入端,多维注意力建模模块则设置在网络的中间层,整个网络基于2D卷积模型设计,可有效降低计算复杂度。结果在Something-Something V2,Kinetics-100,UCF101和HMDB51共4个主流行为识别数据集上进行实验,结果表明,所提方法在Something-Something V2数据集上的1-shot和5-shot任务中准确率分别达到50.8%和68.5%;在Kinetics-100数据集上,所提方法的1-shot和5-shot任务准确率分别为68.5%和83.8%,比现有方法显著提升;在UCF101数据集上,本文方法的1-shot任务准确率为81.3%,5-shot任务准确率为93.8%,在不同配置下均显著优于基线方法的;在HMDB51数据集上,1-shot任务的准确率为56.0%,5-shot任务的准确率为74.4%,展现了良好的泛化性能。结论连续帧信息融合建模网络在提高模型对复杂时空信息处理能力方面表现出显著优势,本文解决方案为小样本视频行为识别领域带来了有效的新方法,且具有高效性和实用性。 展开更多
关键词 小样本学习 视频行为识别 时空建模 时空表征学习 连续帧信息
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围垦开发下滨海湿地格局演变的自然-人为复合驱动过程 被引量:2
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作者 智烈慧 马田田 +4 位作者 高原 李晓文 邵冬冬 郭卫华 崔保山 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第21期9626-9635,共10页
滨海湿地具有重要的生物多样性保护价值及生态功能,围垦开发下经济快速增长的同时滨海湿地生态受损且大面积丧失。探究自然-人为复合影响下格局演变的关键驱动机制,可以为区域的生态保护和高质量发展提供指示。以围垦开发影响剧烈的黄... 滨海湿地具有重要的生物多样性保护价值及生态功能,围垦开发下经济快速增长的同时滨海湿地生态受损且大面积丧失。探究自然-人为复合影响下格局演变的关键驱动机制,可以为区域的生态保护和高质量发展提供指示。以围垦开发影响剧烈的黄河三角洲为研究区,克服了当前研究中驱动力的时空动态表征以及湿地格局演变的综合驱动时空交互机制研究的不足,研究构建了一套基于土地利用变化轨迹分离自然和人为驱动并表征湿地格局演变的动态驱动过程的方法,为区域尺度有效评估外界干扰对滨海湿地的影响提供了更加全面的支持。结果表明:尽管黄河三角洲滨海湿地格局演变的驱动过程轨迹类型多样,但主要受少数类型影响,以单一围垦开发为主。各驱动过程间存在着不同程度的时空交互,伴随围垦、修复、逆向演替过程的发生和转换,新生湿地的淤积及生态系统演替的自然增长过程被阻断,甚至可能对已修复湿地产生负面影响,区域湿地持续减少;人为驱动过程的影响远大于自然驱动过程,人为、自然及自然-人为复合驱动的湿地格局演变面积占比分别为55.5%、26.1%和18.4%。研究结果指示应严格管控部分生境敏感区的滩涂围垦,未来难以避免的滨海开发活动应由陆向海逐步推进,采用与新生湿地淤长方向一致的“滚动开发”模式,在兼顾经济效益的同时,维护滨海湿地生态系统的完整性和演替的连续性。 展开更多
关键词 围垦开发 驱动过程 土地利用变化轨迹 时空表征 黄河三角洲
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骨架人体行为识别研究回顾、现状及展望 被引量:3
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作者 边存灵 吕伟刚 冯伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第20期1-29,共29页
人体行为识别在视频监控、人机交互、医疗看护、体育赛事分析等领域具备重要的应用前景。近年来,随着传感器技术和人体姿态估计算法的迅猛发展,基于骨架的人体行为识别受到研究者越来越多的重视。相较于传统的视频图像数据,骨架数据以... 人体行为识别在视频监控、人机交互、医疗看护、体育赛事分析等领域具备重要的应用前景。近年来,随着传感器技术和人体姿态估计算法的迅猛发展,基于骨架的人体行为识别受到研究者越来越多的重视。相较于传统的视频图像数据,骨架数据以行为人为中心,具有高度抽象的运动信息和低数据维度等特点,为行为信息建模提供了新的视角。以骨架人体行为识别为研究对象,对相关工作进行了全面系统的回顾和分析。通过文献计量分析法对已发表的相关文献进行了梳理,系统总结了基于骨架的行为识别的发展脉络。在此基础上,分别回顾了基于手工特征的传统识别方法和基于深度学习的识别方法,重点介绍了基于卷积神经网络、循环神经网络、图卷积神经网络以及Transformer方法的基本原理、改进策略和代表性工作,并简要论述了网络模型学习算法的研究现状。总结了基于运动捕捉系统、Kinect相机和RGB图像的三类公开数据集,并详细探讨了它们的特点和应用。最后,结合国内外研究现状及思考分析,梳理了基于骨架的人体行为识别中的关键难题与挑战,并展望了未来的发展方向,旨在为研究人员建立一个较完整的领域研究视图,为相关领域的工作提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 骨架行为识别 文献计量分析 时空特征表征 深度学习 神经网络
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Assessment of temporal and spatial variations in surface water quality using multivariate statistical techniques: A case study of Nenjiang River basin, China 被引量:2
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作者 郑力燕 于宏兵 王启山 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第10期3770-3780,共11页
Assessment of temporal and spatial variations in surface water quality is important to evaluate the health of a watershed and make necessary management decisions to control current and future pollution of receiving wa... Assessment of temporal and spatial variations in surface water quality is important to evaluate the health of a watershed and make necessary management decisions to control current and future pollution of receiving water bodies. In this work, surface water quality data for 12 physical and chemical parameters collected from 10 sampling sites in the Nenjiang River basin during the years(2012-2013) were analyzed. The results show that river water quality has significant temporal and spatial variations. Hierarchical cluster analysis(HCA) grouped 12 months into three periods(LF, MF and HF) and classified 10 monitoring sites into three regions(LP, MP and HP) based on the similarity of water quality characteristics. The principle component analysis(PCA)/factor analysis(FA) was used to recognize the factors or origins responsible for temporal and spatial water quality variations. Temporal and spatial PCA/FA revealed that the Nenjiang River water chemistry was strongly affected by rock/water interaction, hydrologic processes and anthropogenic activities. This work demonstrates that the application of HCA and PCA/FA has achieved meaningful classification based on temporal and spatial criteria. 展开更多
关键词 Nenjiang River basin water quality hierarchical cluster analysis(HCA) principal component analysis(PCA) factor analysis
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