局部几何与全局结构联合感知的三维形状分类方法

针对复杂结构的三维形状分析与识别问题,提出了新颖的图卷积分类方法,建立了局部几何与全局结构联合图卷积学习机制,有效提高了三维形状数据学习的鲁棒性与稳定性。首先,通过最远点采样与最近邻方法构造局部图,并建立动态卷积算子,有效提取局部几何特征;同时,基于特征域采样构造全局的特征谱图,通过卷积算子获得全局结构信息。进而,构建加权的联合图卷积学习网络模型,引入注意力机制,实现自适应的特征融合。最终,在联合优化目标函数约束下,有效提高特征学习的性能。实验结果表明,融合局部几何与全局结构的联合图卷积网络学习机制,有效提高了深度特征的表示能力及区分性,具有更优秀的识别力和分类性能。该研究方法可应用于大规模三维场景识别、三维重建以及数据压缩,在机器人、产品数字化分析、智能导航、虚拟现实等领域具有着重要的工程意义与广泛的应用前景。

基于关联策略的CTR-GCN人体骨骼行为识别

针对骨骼的人体行为识别中表达人体的重要信息的关节点分区策略不能够充分表达行为的问题,提出了一种关联策略的CTR-GCN人体骨骼行为识别模型。首先,通过在智能信道拓扑的细化图卷积网络模型(CTR-GCN)上增加关联策略,能够动态地学习不同的拓扑结构和高效地在不同信道中放大连接点特征,同时提升关键关节点的关联特性;然后,网络模型通过学习一个共享的拓扑并且用特定的信道关系来重新定义每一个信道并通过理论分析统一模型;最后,重新定义模型结构。信道内部局部节点的关联信息得到有效体现,对细微的动作识别具有更强的聚合能力。提出的关联策略的智能信道拓扑图卷积网络模型(ASCTR-GCN)在基于智能拓扑细化卷积网络的基础上比CTR-GCN方法增强了关节点之间内在的关联性,大大提高了骨关节点信息在空间上的识别精度。实验结果表明,在常用的NTU RGB+D和NW-UCLA数据集中识别精度分别达到93.6%(X-View)、97.6%(X-Sub)、97.2%(Top 1),准确率得到提高。

国外基于电子文件管理准则下的物联网数据管理分析及启示

通过介绍国外管理物联网数据的经验,得出物联网数据管理要根据物联网数据的属性和特点,依照GARP准则,拓宽NOARK标准,在电子文件管理系统中收集和管理物联网数据。基于这些管理准则,提出我国物联网数据管理要从物联网数据开放、元数据建模、数据保护几方面入手,提高物联网数据质量,实现物联网数据价值。

面向思想政治教育的高校档案资源有效建设

新时代赋予高校档案资源建设以新的内涵,从思想政治教育角度出发,全面理解高校档案资源建设内涵的六个方面,并从高校档案资源收集方式、高校档案资源建设手段、高校档案资源整合方式等三方面,提出完善面向思想政治教育的高校档案资源建设。