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摘要： 隨著互聯網上多媒體數據的爆炸式增長,單一模態的檢索已經無法滿足用戶需求,跨模態檢索應運而生。跨模態檢索旨在以一種模態的數據去檢索另一種模態的相關數據,其核心任務是數據特征提取和不同模態間數據的相關性度量。文中梳理了跨模態檢索領域近期的研究進展,從傳統方法、深度學習方法、手工特征的哈希編碼方法以及深度學習的哈希編碼方法等角度歸納論述了跨模態檢索領域的研究成果。在此基礎上,對比分析了各類算法在跨模態檢索常用標準數據集上的性能。最后,分析了跨模態檢索研究存在的問題,并對該領域未來發展趨勢以及應用進行了展望。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200800165

摘要： 圖像修復是計算機視覺領域中極具挑戰性的研究課題。近年來,深度學習技術的發展推動了圖像修復性能的顯著提升,使得圖像修復這一傳統課題再次引起了學者們的廣泛關注。文章致力于綜述圖像修復研究的關鍵技術。由于深度學習技術在解決“大面積缺失圖像修復”問題時具有重要作用并帶來了深遠影響,文中在簡要介紹傳統圖像修復方法的基礎上,重點介紹了基于深度學習的修復模型,主要包括模型分類、優缺點對比、適用范圍和在常用數據集上的性能對比等,最后對圖像修復潛在的研究方向和發展動態進行了分析和展望。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210100048

摘要 隨著深度學習算法在圖像分割領域的成功應用，在圖像實例分割方向上涌現出一大批優秀的算法架構.這些架構在分割效果、運行速度等方面都超越了傳統方法.本文圍繞圖像實例分割技術的最新研究進展，對現階段經典網絡架構和前沿網絡架構進行梳理總結，結合常用數據集和權威評價指標對各個架構的分割效果進行比較和分析.最后，對目前圖像實例分割技術面臨的挑戰以及可能的發展趨勢進行了展望.

//www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract12215.shtml

隨著人臉表情識別任務逐漸從實驗室受控環境轉移至具有挑戰性的真實世界環境，在深度學習技術的迅猛發展下，深度神經網絡能夠學習出具有判別能力的特征，逐漸應用于自動人臉表情識別任務。目前的深度人臉表情識別系統致力于解決以下兩個問題：1）由于缺乏足量訓練數據導致的過擬合問題；2）真實世界環境下其他與表情無關因素變量（例如光照、頭部姿態和身份特征）帶來的干擾問題。本文首先對近十年深度人臉表情識別方法的研究現狀以及相關人臉表情數據庫的發展進行概括。然后，將目前基于深度學習的人臉表情識別方法分為兩類：靜態人臉表情識別和動態人臉表情識別，并對這兩類方法分別進行介紹和綜述。針對目前領域內先進的深度表情識別算法，對其在常見表情數據庫上的性能進行了對比并詳細分析了各類算法的優缺點。最后本文對該領域的未來研究方向和機遇挑戰進行了總結和展望：考慮到表情本質上是面部肌肉運動的動態活動，基于動態序列的深度表情識別網絡往往能夠取得比靜態表情識別網絡更好的識別效果。此外，結合其他表情模型如面部動作單元模型以及其他多媒體模態，如音頻模態和人體生理信息能夠將表情識別拓展到更具有實際應用價值的場景。

單幅圖像超分辨率重建是計算機視覺領域上的一個重要問題, 在安防視頻監控、飛機航拍以及衛星遙感等方面具有重要的研究意義和應用價值. 近年來, 深度學習在圖像分類、檢測、識別等諸多領域中取得了突破性進展, 也推動著圖像超分辨率重建技術的發展. 本文首先介紹單幅圖像超分辨率重建的常用公共圖像數據集; 然后重點闡述基于深度學習的單幅圖像超分辨率重建方向的創新與進展; 最后討論了單幅圖像超分辨率重建方向上存在的困難和挑戰, 并對未來的發展趨勢進行了思考與展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190859

在計算機視覺領域中，語義分割是場景解析和行為識別的關鍵任務，基于深度卷積神經網絡的圖像語義分割方法已經取得突破性進展。語義分割的任務是對圖像中的每一個像素分配所屬的類別標簽，屬于像素級的圖像理解。目標檢測僅定位目標的邊界框，而語義分割需要分割出圖像中的目標。本文首先分析和描述了語義分割領域存在的困難和挑戰，介紹了語義分割算法性能評價的常用數據集和客觀評測指標。然后，歸納和總結了現階段主流的基于深度卷積神經網絡的圖像語義分割方法的國內外研究現狀，依據網絡訓練是否需要像素級的標注圖像，將現有方法分為基于監督學習的語義分割和基于弱監督學習的語義分割兩類，詳細闡述并分析這兩類方法各自的優勢和不足。本文在PASCAL VOC（pattern analysis， statistical modelling and computational learning visual object classes）2012數據集上比較了部分監督學習和弱監督學習的語義分割模型，并給出了監督學習模型和弱監督學習模型中的最優方法，以及對應的MIoU（mean intersection-over-union）。最后，指出了圖像語義分割領域未來可能的熱點方向。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20200601&flag=1

機器視覺是建立在計算機視覺理論工程化基礎上的一門學科，涉及到光學成像、視覺信息處理、人工智能以及機電一體化等相關技術。隨著我國制造業的轉型升級與相關研究的不斷深入，機器視覺技術憑借其精度高、實時性強、自動化與智能化程度高等優點，成為了提升機器人智能化的重要驅動力之一，并被廣泛應用于工業生產、農業以及軍事等各個領域。在廣泛查閱相關文獻之后，針對近十多年來機器視覺相關技術的發展與應用進行分析與總結，旨在為研究學者與工程應用人員提供參考。首先，總結了機器視覺技術的發展歷程、國內外的機器視覺發展現狀；其次，重點分析了機器視覺系統的核心組成部件、常用視覺處理算法以及當前主流的機器視覺工業軟件；然后，介紹了機器視覺技術在產品瑕疵檢測、智能視頻監控分析、自動駕駛與輔助駕駛與醫療影像診斷等四個典型領域的應用；最后分析了當前機器視覺技術所面臨的挑戰，并對其未來的發展趨勢進行了展望。希望為機器視覺技術的發展和應用推廣發揮積極作用。

目前諸多模式識別任務的識別精度獲得不斷提升，在一些任務上甚至超越了人的水平。單從識別精度的角度來看，模式識別似乎已經是一個被解決了的問題。然而，高精度的模式識別系統在實際應用中依舊會出現不穩定和不可靠的現象。因此，開放環境下的魯棒性成為制約模式識別技術發展的新瓶頸。實際上，在大部分模式識別模型和算法背后蘊含著三個基礎假設：封閉世界假設、獨立同分布假設、以及大數據假設。這三個假設直接或間接影響了模式識別系統的魯棒性，并且是造成機器智能和人類智能之間差異的主要原因。本文簡要論述如何通過打破三個基礎假設來提升模式識別系統的魯棒性。

摘要 大數據是經濟發展的新動能, 社會發展的新引擎, 塑造國家競爭力的戰略制高點, 對人民生活 具有重大影響. 然而隨著社會對數據價值認知的提升和大數據平臺建設的蓬勃發展, 大數據安全問題 日益成為阻礙大數據應用推廣的瓶頸. 同時, 由于大數據技術、框架仍在不斷演變當中, 研究人員對大 數據安全內涵的核心認知和關鍵特征理解還存在差異, 尚未形成相對統一的大數據安全框架. 當前亟 需對大數據安全技術發展現狀進行梳理, 為大數據安全重點問題的研究和突破提供參考. 本文結合典 型大數據系統技術框架, 圍繞大數據安全需求, 構建了大數據安全技術框架. 在此框架下, 從大數據安 全共享與可信服務、大數據平臺安全和大數據安全監管 3 個方面系統梳理了大數據安全關鍵技術的 研究現狀, 囊括了大數據業務流程和大數據系統技術框架所涉及的主要安全機制. 最后總結了大數據 安全技術有待解決的核心問題和發展趨勢.