DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 关键词信息指导的图像描述生成模型 3.1. 模型总体结构 图1和图2展示了我们提出的模型的结构。图1是训练阶段的模型结构，图2是测试阶段的模型结构。在训练阶段，模型的输入包括图像和关键词信息，其中图像和关键词信息都是从训练集中直接获得。而测试阶段仅仅输入图像，关键词信息由关键词模块根据输入图像预测获得。因此总体模型大致可分为图像编码器、关键词预测模块、文本编码器和解码器四个模块。 图1. 训练阶段的模型结构 图2. 测试阶段的模型结构 图像编码器：图像编码器主要对输入的图像进行特征提取。得益于深度卷积神经网络强大的特征提取能力，我们使用深度卷积神经网络作为图像编码器。我们选择了VGG-16 [ 19 ] 模型的最后一个卷积层的输出特征图作为图像的特征，其维度为W × H × D，然后将其转化成L × D。L是图像特征的区域个数，每个区域的特征由一个维度为D的向量表示。 关键词预测器：关键词预测器用于预测输入图像的关键词信息，从而在测试阶段判断输入图像可能的关键词信息。在测试阶段，对于关键词信息的输入，如果人为地给出关键词信息，可能会造成关键词信息与图像不相关的情况。因此，有必要确定图像中可能存在的关键词信息。 文本编码器：文本编码器主要用于提取关键词文本信息的特征。关键词信息是由1~4个中文词语组成的文本信息。关键词信息包含了图像描述语句中的一些关键信息。每一个词语由文本编码器编码成一个D维词向量。然后，我们以按位相加的方式将这些词语的词向量相加作为关键词信息的特征表示。 解码器：解码器用于将编码器获得的特征向量解码成自然语言句子。解码器由一个注意力机制(Attention mechanism)和循环神经网络(Recurrent neural network， RNN)组成。其中，注意力机制由一个单层的全连接神经网络实现。RNN被广泛应用于自然语言处理领域，它比较擅长处理时间序列问题。然而，传统的RNN模型会出现梯度消失的问题。因此，我们部署了长短时记忆神经网络(Long-short term memory， LSTM) [ 20 ] 作为将特征解码成自然语言句子。LSTM引入了一个核心单元Cell，Cell的状态由三个门控制，分别为遗忘门、输入门和输出门。通过三个门控制历史信息的遗忘和保留，其公式如(1)~(5)所示。 f t = σ ( W f ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b f ) ， (1) i t = σ ( W i ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b i ) ， (2) C t = f t ∗ C t − 1 + i t ∗ tanh ( W C ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b C ) ， (3) o t = σ ( W o ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b o ) ， (4) h t = o t ∗ tanh ( C t ) ， (5) 其中， f t ， i t ， o t 分别表示t时刻遗忘门、输入门和输出门的状态； h t 表示t时刻模型的隐藏状态； c t 表示t时刻Cell状态的更新； σ ( ⋅ ) 是Sigmoid激活函数； W 是可训练的模型参数矩阵； b 是偏置值。 由于引入了注意力机制，在LSTM的每个时间步都会产生不同的上下文向量。给定一张图像和它的关键词信息，图像由卷积神经网络提取特征，记为 I { I 1 ， ⋯ ， I L } ，   I i ∈ R D 。关键词特征由文本编码器提取，记为 T 。 关键词特征作为图像信息的补充，我们将关键词特征拼接到图像的每个区域特征后面，然后将其输入到解码端，如图3所示。 注意力机制被用于在每个时间步结合LSTM的上一个隐藏状态计算输入特征的不同区域的关注度，公式如(6)~(8)所示。 e t i = f a t t ( [ I ， T ] i ，   h t − 1 ) ， (6) α t i = softmax ( e t i ) ， (7) z t = ∑ i = 1 L α t i ⋅ [ I ， T ] i ， (8) 其中e ti 是t时刻注意力机制的输出；α ti 是t时刻输入特征的区域i的权重；z t 是t时刻输入到LSTM模型的上下文向量。上下文向量将结合当前时刻的词语嵌入向量一同输入到LSTM模型。在每个时间步，LSTM模型的隐藏状态h t 会被输入到一个softmax函数中，然后产生一个所有词语的概率分布，概率最高的词语则为当前时间步生成的词语。 图3. 图像和文本特征融合 3.2. 训练和测试过程 在训练阶段，我们采用了分步的训练方式。图像编码器和关键词编码器都是单独训练，然后再通过编码器对输入数据进行特征提取来训练LSTM模型。总体大致流程分为图像预处理、特征提取、图像–文本特征融合和梯度下降优化模型参数。 图像预处理：图像预处理包括图像裁剪和归一化处理。图像编码器要求输入图像的大小一致，因此需要对图像进行尺寸的统一。此外，归一化可以加快模型的收敛速度。 特征提取：特征提取包括图像特征提取和关键词特征提取，我们通过图像编码器对图像特征进行提取，文本编码器对关键词信息进行特征提取。 图像–文本特征融合：由于输入特征包含图像特征和关键词文本特征。在对图像特征和关键词特征进行提取后，我们将图像特征和关键词特征进行拼接融合作为解码器的输入。 梯度下降：为了训练模型，我们采用了有监督的学习方法。在LSTM生成下一个词语的时候，模型会根据当前输入x和历史状态S t −1 做出动作a t 的概率分布p(a t |x， s t −1 )。在训练过程中，梯度下降算法通过最小化交叉熵损失函数对模型参数进行更新，公式如(9)所示。 log p ( S | x ) = ∑ t = 0 N log p ( S t | x ，   S 0 ， ⋯ ， S T − 1 ;   θ ) (9) 其中x是模型的输入；S是图像描述句子；θ是模型的参数。我们使用梯度下降算法对模型参数进行更新。 在测试阶段，关键词信息不是直接从训练集中获取，这不同于训练阶段。在测试阶段，输入数据仅有图像，关键词信息通过关键词预测模块确定测试图像可能存在的关键词信息。产生的候选关键词分别结合图像信息输入到模型生成描述句子。
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user: 5. 总结 本文提出了一种将图像和关键词信息一起输入从而生成图像描述句子的新方法。根据实验结果，本文模型的性能比NIC和Soft Attention模型要好，能够生成流畅通顺的图像描述句子，并且同一张图像结合不同的关键词信息可以控制描述的侧重点，一定程度上增加了图像描述的多样性。虽然我们取得了一定的进展，但还存在一些问题，数据集不够大，生成的描述句子偏短。未来我们会扩充数据集，同时对模型进行优化以获取更好的性能从而满足实际的应用需求。
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user: 摘 要 目的：探讨乳腺癌患者的创伤后成长、心理弹性、注意偏向三者之间的关系，分析注意偏向在创伤后成长和心理弹性中的中介作用。方法：采用创伤后成长量表(PTGI)、心理弹性量表简化版(CD-RISC)、注意偏向量表(APNI)对2019年6月~2019年12月泰安市三所综合医院302名乳腺癌患者进行横断面调查；使用结构方程模型探讨注意偏向在创伤后成长及心理弹性中的中介作用。结果：乳腺癌患者PTGI得分与心理弹性得分呈正相关(r = 0.491， P < 0.01)；正性注意偏向与PTGI呈正相关(r = 0.314， P < 0.01)，负性注意偏向与PTGI呈负相关(r = −0.207， P < 0.01)。中介效应检验显示，假设模型拟合良好。路径分析表明，心理弹性可以直接正向预测创伤后成长(r = 0.45， P < 0.05)，并通过正性注意偏向与负性注意偏向间接作用于创伤后成长，其间接效应分别占总效应的22.10%。结论：乳腺癌患者创伤后成长和心理弹性、注意偏向密切相关，注意偏向在创伤后成长和心理弹性间起部分中介作用。临床工作中医务人员注意提高乳腺癌患者的心理弹性，引导患者关注积极的心理和事件，降低不良负性情绪的影响和关注，可促进患者的创伤后成长。 关键词 :创伤后成长，乳腺癌，心理弹性，注意偏向，中介效应 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 国家癌症中心中国恶性肿瘤分析报告显示 [ 1 ]：在新发恶性肿瘤病例中，女性发病首位的是乳腺癌。乳腺癌5年生存率是82%。乳腺癌是目前威胁女性健康的最常见的肿瘤。预计到2030年，我国新发乳腺癌病例将达到320万 [ 2 ] [ 3 ]。近年来，越来越多研究表明：在与疾病作斗争的过程中，患者往往会遭受众多身心问题，但也会产生积极的正性心理改变，例如创伤后成长。创伤后成长(Posttraumatic Growth， PTG)可促使患者更多的关注积极的情感和体验 [ 4 ]。创伤后成长的程度能够有效促进癌症患者的疾病康复和身心健康 [ 5 ]。心理弹性是反映个体积极应对应激不良反应的一种认知加工方式，可以有效改善患者对待问题的应对方式 [ 6 ]。注意偏向是个体在遭受外界刺激时，对刺激环境中的积极(消极)信息分配更多注意资源的倾向 [ 7 ]。有研究表明心理弹性和注意偏向均可改善乳腺癌患者的创伤后成长水平 [ 8 ]。本研究通过分析乳腺癌患者创伤后成长、注意偏向和心理弹性现状，旨在探讨乳腺癌患者创伤后成长、心理弹性和注意偏向的关系，为临床心理护理提供实证依据。
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user: 2. 对象和方法 2.1. 研究对象 应用方便抽样方法，2019年6月~2019年12月，选取泰安市某所三级甲等综合医院302名乳腺癌患者。纳入标准：① 临床确诊为乳腺癌的患者；② 年龄在18岁及以上，沟通交流无障碍；③ 病情平稳。排除标准：① 合并其他重要脏器功能损害；② 精神疾病患者。 2.2. 调查工具 2.2.1. 一般人口资料问卷 包括年龄、性别、婚姻状况、宗教信仰、文化程度、病程、乳腺癌临床分期、治疗方式等。 2.2.2. 创伤后成长量表(The Post Traumatic Growth Inventory， PTGI) 1996年由Tedeschi编制，主要应用于创伤后正性心理改变的测量。由汪际 [ 9 ] 翻译并修订的中文版量表，该量表有20个条目，共5个维度。采用0~5分likert 6级计分法，从“完全没有经历这种转变(0分)”到“这种转变非常多(5分)”，得分越高，PTG水平越高。量表具有良好的信度和效度，量表总的Cronbach’s α为0.894，各分量表Cronbach’s α系数为0.543~0.750。本研究量表总的Cronbach’s α为0.838，各维度Cronbach’s α为0.771~0.821。 2.2.3. 心理弹性量表简化版(Connor-Davidson Resilience Scale， CD-RISC) CD-RISC-10量表由美国心理学家Connor-Davidson等编制，Li等 [ 10 ] 汉化，共三个维度，为坚韧性、力量和乐观性。采用0~4级评分法，0分代表“完全不是这样”，4分表示“几乎总是这样”。分数越高，心理弹性越好。量表的Cronbach’s α为0.855，各维度Cronbach’s α为0.844~0.932。本研究量表总的Cronbach’s α为0.776，各维度Cronbach’s α为0.675~0.716。 2.2.4. 注意偏向量表(Attention to Positive and Negative Inventory， APNI) Noguchi于2006年编制。戴琴等 [ 11 ] 于2015年翻译成中文版，包括四个维度，22个条目，即正性注意偏向包括正性自我、正性他人和负性注意偏向包括负性自我、负性他人。采用likert 5级计分法，1~5分表示“完全不符合”至“完全符合”。量表总的Cronbach’s α为0.869，分量表Cronbach’s α为0.84，Cronbach’s α为0.72。本研究量表总的Cronbach’s α为0867，各维度Cronbach’s α为0.763~0.766。 2.3. 调查方法 本研究遵循患者知情同意的原则，向患者讲解研究的目的，方法和意义。当患者有疑问时，及时主动向患者解释条目。患者答题完成，检查量表有无漏项，回收问卷。 2.4. 伦理审查 本研究经山东第一医科大学伦理委员会审核通过。 2.5. 统计学方法 采用SPSS21.0和AMOS20.0统计软件进行分析，包括描述性统计、单因素分析、Pearson相关分析、结构方程模型分析、中介效应分析。检验标准为P < 0.05。
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user: 3. 结果 3.1. 乳腺癌病人的一般资料 302例研究对象均为女性患者，平均年龄21~74 (49.16 ± 10.34)岁；婚姻状况：已婚患者285例，占94.37%，未婚、离异和丧偶患者17例，占5.63%；宗教信仰：无宗教信仰者271例占89.73%；伊斯兰教和基督教信仰者31例，占10.27%；文化程度：初中及以下患者126例，占41.72%；高中或中专110例，占36.42%，大专及以上66例，占21.86%；患病时间：小于等于6个月的110例占36.42%，6.1~12个月61例，占20.20%，大于12个月131例，占43.38%；临床分期：I期20例，占6.62%，II期71例，占23.51%，III期92例，占30.46%，IV期119例，占39.41%；治疗方式：仅手术治疗24例，占7.95%，未手术仅放疗和化疗51例，占16.89%，手术+放疗或化疗227例，占75.16%。 3.2. 乳腺癌患者心理弹性、注意偏向与创伤后成长情况 本研究中患者心理弹性总分(25.57 ± 7.03)分，正性注意偏向总分(43.18 ± 8.66)分，负性注意偏向总分(26.29 ± 8.26)，创伤后成长总分(64.43 ± 14.45)分，见表1。 Table 1 Posttraumatic growth， resilience and attention bias scores in breast cancer patients (N = 302， points， x ± s 项目 条目数 得分 条目均分 创伤后成长总分 20 64.43 ± 14.45 3.22 ± 0.72 与他人关系 6 20.22 ± 4.90 3.37 ± 0.82 个人力量 5 26.29 ± 8.26 5.26 ± 1.65 精神改变 1 3.2 ± 1.26 3.2 ± 1.26 新的可能性 3 8.62 ± 3.34 2.87 ± 1.11 欣赏生活 5 16.25 ± 3.68 3.25 ± 0.74 心理弹性总分 10 25.57 ± 7.03 2.56 ± 0.70 坚韧性 5 12.96 ± 3.89 2.59 ± 0.78 力量 3 7.37 ± 2.46 2.46 ± 0.82 乐观性 2 5.24 ± 1.64 2.62 ± 0.82 正性注意偏向 12 43.18 ± 8.66 3.60 ± 0.72 负性注意偏向 10 26.29 8.26 2.63 ± 0.83 表1. 乳腺癌患者创伤后成长、心理弹性与注意偏向得分(N = 302，分，x ± s) 3.3. 乳腺癌患者创伤后成长、心理弹性和注意偏向的相关性分析 将注意偏向和心理弹性得分及其各维度得分与创伤后成长得分及其各维度得分进行相关性分析。结果显示心理弹性总分及其各维度得分与创伤后成长总分及其各维度呈正相关，注意偏向总分与创伤后成长总分呈正相关，正性得分与创伤后成长各维度呈正相关，负性得分与创伤后成长各维度呈负相关，见表2。 Table 2 Correlation analysis of posttraumatic growth， resilience and attention bias with breast cancer patients (r correlation 项目 创伤后成长总分 与他人关系 个人力量 精神改变 新的可能性 欣赏生活 心理弹性总分 0.491 ** 0.364 ** 0.454 ** 0.316 ** 0.447 ** 0.397 ** 坚韧性 0.453 ** 0.314 ** 0.418 ** 0.304 ** 0.437 ** 0.373 ** 力量 0.407 ** 0.348 ** 0.36 ** 0.264 ** 0.351 ** 0.304 ** 乐观性 0.419 ** 0.295 ** 0.417 ** 0.24 ** 0.355 ** 0.362 ** 正性注意偏向 0.314 ** 0.201 ** 0.291 ** 0.155 0.257 ** 0.340 ** 负性注意偏向 −0.207 ** −0.242 ** −0.117 * −0.116 * −0.2 ** −0.135 ** 表2. 乳腺癌患者创伤后成长、心理弹性和注意偏向的相关性分析(r相关) 注：*P < 0.05；**P < 0.01。 3.4. 乳腺癌患者创伤后成长、心理弹性和注意偏向的路径分析 在文献资料分析和理论分析的基础上，构建以注意偏向为中介变量，心理弹性为自变量，创伤后成长为因变量的结构方程模型，依据修正的指标，最终形成了如图1所示的中介效应模型，其整体模型拟合结果为：χ 2 /df =3.307，GFI = 0.908，AGFI = 0.900，NFI = 0.923，CFI = 0.945，RMSEA = 0.068，表明模型整体拟合程度良好。 心理弹性可正向作用于创伤后成长，并通过正性注意偏向和负性注意偏向的中介作用作用于创伤后成长，采用bootstrap法进行中介效应检验，对原始数据(N = 302)随机抽取5000次，乳腺癌患者心理弹性对创伤后成长的总效应为1.012 [P < 0.001， 95% (CI): 0.954~1.093]，间接效应为0.2237 [P < 0.050， 95% (CI): 0.0878~0.3632]，直接效应为0.7852 [P < 0.001， 95% (CI): 0.5382~1.0321]，因此，注意偏向在心理弹性对创伤后成长的作用路径中起部分中介作用，其部分中介效应占总效应的22.10%。 图1. 乳腺癌患者注意偏向、心理弹性与PTG的中介效应模型
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user: 4. 讨论 4.1. 乳腺癌患者创伤后成长、心理弹性和注意偏向的现状分析 本研究中，乳腺癌患者术后创伤后成长总分为(64.43 ± 14.45)分，创伤后成长处于中等水平，参考意外创伤后成长区域性常模 [ 12 ]，即≥60分且<66分为中等水平成长，≥66分为高水平成长。高于陆靖等 [ 13 ] 的研究结果(56.41 ± 17.19)分，与张爱华 [ 14 ] 的研究结果(67.21 ± 14.26)分相似，这可能是因为乳腺癌患者生存率相比其他癌症来说要高很多，患者对待疾病的态度相对积极，创伤后成长水平得到一定程度的提高，但尚存在提升空间，仍需要医护工作者的进一步干预。 心理弹性调查结果显示：乳腺癌患者得分处于中等水平，其中坚韧性得分最高，坚韧性是患者对抗疾病威胁、术后乳房缺失、社交恐惧等一系列生理、心理问题的重要人格特质。能够帮助患者更好地接受和面对自身境况，从而促进创伤后成长。在临床护理中医护人员要加强对患者的心理指导，激发患者内在坚韧性，积极应对不同程度的癌症事件。 乳腺癌患者正性注意偏向和负性注意偏向条目均分分别为(3.60 ± 0.72)分和(2.63 ± 0.83)分。本研究乳腺癌患者的正性水平高于负性水平，表明她们在应对疾病过程中能够保持乐观向上的积极的态度。提示临床医护人员积极运用有效心理干预措施，帮助患者积极面对应激事件促使其负性注意偏向向正性注意偏向转变，提高患者的创伤后成长水平。 4.2. 乳腺癌患者创伤后成长、心理弹性、注意偏向相关性分析 正性注意偏向分别与心理弹性、PTG呈正相关，负性注意偏向与心理弹性、PTG呈负相关，与Chan [ 8 ] 研究结果一致。Stewart DE等 [ 15 ] 研究认为，患者心理弹性水平越高，创伤后成长水平越高。正性注意偏向与创伤后成长呈正相关，正性注意偏向水平较高的患者更倾向于关注创伤后个体自我调整、修复的能力，从而改善患者的心理状态，促进身心康复。提示临床护理人员要关注患者的积极注意偏向，促进患者成长体验，使其在疾病过程中获得正性改变。 4.3. 积极注意偏向在乳腺癌患者心理弹性与创伤后成长中的中介作用 本研究发现，通过路径分析，心理弹性可正向作用于创伤后成长，并通过正性注意偏向和负性注意偏向的中介作用作用于创伤后成长，其部分中介效应占总效应的22.10%。提示提高患者应对疾病的信心和心理弹性水平可有利于患者积极应对疾病，提高创伤后成长水平。引导患者关注疾病的正性康复效果，减少关注负性事件和不良情绪即降低负性注意偏向均有利于患者的创伤后成长。吕少博等 [ 16 ] 研究也指出通过正性注意偏向的间接作用可促使个体的成长。由此可见，正性注意偏向可以提升患者克服困难的能力与水平，使患者更好的应对，最终获得成长。负性注意偏向可使患者的消极信息激活后，通过调整原有记忆信息，使其适应疾病牲，减轻心理困扰，向正性注意偏向转变，最终在困境中获得力量。
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user: 5. 小结 乳腺癌患者的创伤后成长处于中等水平，创伤后成长与心理弹性、正性注意偏向呈正相关，与负性注意偏向呈负相关，心理弹性可正向作用于创伤后成长，并可通过正性注意偏向和负性注意偏向的中介作用作用于创伤后成长，因此，临床医护人员在对乳腺癌患者创伤后成长进行干预时可通过提高患者心理弹性水平、引导患者积极正向关注应对疾病，提高患者的创伤后成长水平。
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user: 摘 要 LeaderRank已被广泛地用于衡量社交网络中用户的影响力或重要性的排序算法，但传统的LeaderRank仅利用基于边的关系，而忽略由少量节点组成的子图捕获的高阶关系。在本文中，我们提出一种基于Motif的LeaderRank (MLR)算法，将Motif的高阶关系合并到LeaderRank算法中，提高社交网络用户影响力的排序效果。我们在Twitter数据集上进行实验，结果不仅表明MLR算法的可行性，并且还显著提高了在社交网络用户影响力排序的准确性。除了与基线算法比较之外，还对MLR算法的参数进行分析，表明在社交网络中对用户影响力排序时，MLR算法比LeaderRank要更好。 关键词 :LeaderRank算法，社交网络，高阶关系，排序方法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，网络在人们生活中的地位越加凸显，在线社交网络已成为大多数人日常交流和互动的平台。社交网络中的用户影响力排序是意见领袖挖掘 [ 1 ]、影响力分析 [ 2 ] [ 3 ]、社会信任度 [ 4 ] 的普遍问题。PageRank [ 5 ] 算法被视为在社交网络中对用户影响力排序的通用算法，可将其用来衡量意见领袖挖掘以及影响力分析和社会信任度分析的一种措施。但该算法在应对悬挂节点(出度为0的节点)、不连通子图或出现环形有向图时会出现排序结果不唯一的现象，并且该算法用到的阻尼系数d对每个用户都是统一的，这点用在不同的用户身上存在着缺陷。Lv等 [ 6 ] 针对相关的情况，提出了一种LeaderRank算法，其是在网络中添加一个背景节点，并且将该背景节点与网络中的其他节点双向连接，得到一个G (N + 1， M + 2N)的新的强连通网络，如图1所示，对网络的噪音有很好的容忍性，相比PageRank算法收敛更快、准确性更高。 但是LeaderRank在社交网络分析中有一些限制，在网络中，可能存在一些重要的结构，这些结构可能会对节点的影响力或可信度产生影响。如图1所示，在LeaderRank算法中边e 12 、边e 13 和边e 14 的权重设为相同的值，但是我们可以看到，相比节点4，节点1更信任节点2和节点3，是因为节点2和节点3存在相互关系，节点1、节点2和节点3构成三角形结构，因此将边e 12 、边e 13 和边e 14 的权重设为相同的值是不合理的。因此在社交网络中考虑涉及多个节点的高阶结构是非常重要的。 在本文中，我们提出了一种基于Motif的LeaderRank (Motif-based LeaderRank， MLR)算法，我们捕获网络中Motif的高阶关系，并将该高阶关系合并到LeaderRank算法中，用于社交网络用户影响力排序。文献 [ 7 ] 提到，由于在社交网络方面，许多工作着重于分析三重闭合作为社交网络的重要结构特征以及分析三元配置作为各种社交网络理论的基础，因此，在本文中，我们主要考虑社交网络的三角关系，在本文中我们主要考虑基于社交网络三角关系的3-节点简单Motif。图2显示了一些典型的基于社交网络三角关系的3-节点简单Motif，其中M 6 表示图1中节点1、节点2和节点3的3-节点简单Motif。我们在美国社交网络及微博客服务数据集Twitter上进行实验，来提取有影响力用户，我们使用基线算法度中心性方法IND，原始LeaderRank算法和加权LeaderRank算法，结果表明我们提出的MLR算法明显优于基线算法度中心性方法IND，原始LeaderRank算法和加权LeaderRank算法。在这项工作中，我们采用线性关系来对基于社交网络三角关系的3-节点简单Motif的高阶关系和基于边的直接关系进行组合，通过对参数的调节，表明了基于社交网络三角关系的3-节点简单Motif的高阶关系和基于边的直接关系在计算节点的权威性方面是相互补充的。 图1. LeaderRank算法示意图。该算法在原网络中引入一个背景节点 图2. 有向无权图中的基于社交网络三角关系的3-节点简单Motif
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user: 2. 相关研究 在本节中，我们介绍在复杂网络上使用LeaderRank和Motif进行计算的相关工作。 2.1. LeaderRank算法 首次引入LeaderRank来对网络上的网页进行排序是Lv等 [ 6 ]，该算法主要是参考PageRank算法的基本思想，并在PageRank算法的基础上来进行不断的改进，并且在N个节点里面加上背景节点这样就获取了N + 1的网络G (N + 1， M + 2N)。除了进行网页排名之外，LeaderRank还用于许多其他领域，例如引文网络分析和意见领袖挖掘。在引文网络方面，邓启平等 [ 8 ] 充分考虑到了引用、合作这样不同的选项，分析哪些人更有影响力，并且按照合作数量还有被引的情况进行分析，并对作者开展相应的排序活动。在意见领袖方面，徐郡明等 [ 9 ] 则是充分想到使用者彼此有比较大的想法区别，都会按照自身的感情进行分析问题，就以此进行研究，并对LeaderRank算法进行了完善，添上了情感这一项，经过相应的完善，该算法具有了比较强的抗干扰水平，并且更加精准。此外，Zhang等 [ 10 ] 则充分分析了多种不一样的算法，并且据此开展研究，将节点聚类，获取其中边的具体权值。Bakshy等 [ 11 ] 在具体的验证过程中对其中的一些Twitter数值进行比较，了解用户的影响力的用途。顾亦然等 [ 12 ] 则充分依照到LeaderRank算法，通过相似度分析彼此的用途，这样就能让具体的效果更好，并且通过相应的模型，让算法精准度更好。与我们的工作相比，所有先前的研究仅是在LeaderRank算法中仅仅考虑了边关系，而忽略了多个节点之间的高阶关系。 2.2. 复杂网络中Motif的识别问题 网络是一个由多个节点组成的集合，节点之间有一定的连接，而不同于规则网络和随机网络的一些网络被称为复杂网络。复杂网络具有许多统计特征，其中最重要的是小世界效应 [ 13 ] [ 14 ] 和无标度特性 [ 15 ] [ 16 ]。随着复杂网络研究的进一步深入，网络中Motif的识别问题越来越受到关注，Milo等 [ 17 ] 人首次对在复杂网络中识别网络Motif的问题进行系统的阐述，激发人们对网络Motif识别技术研究的极大兴趣，在社交网络 [ 18 ] [ 19 ]，学术网络 [ 20 ]，生物学 [ 21 ] 等方面应用广泛。此外，之前的大部分工作都集中在如何对子图计数，在文献 [ 22 ] 中，提出一种快速高效的并行算法对3-节点Motif和4-节点Motif进行计算。在文献 [ 23 ] 中，提出一种采样算法对4-节点Motif进行计算。在文献 [ 24 ] 中提出了一种向左向右摇摆的蹒跚随机游走算法，该算法通过使用随机协议对步行走访的节点附近的子图进行采样来实现其计算效率。Motif也被应用在图聚类或社区检测 [ 25 ] 方面。在文献 [ 20 ] 中，Wang等人提出通过衡量节点在网络中的参与程度来衡量其重要性。与这些先前的研究相比，我们结合了Motif来探索基于社交网络三角关系的3-节点简单Motif，然后将该高阶关系与基于边的直接关系进行结合通过LeaderRank来对社交网络用户影响力进行排序。
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user: 5. 结束语 在本文中，我们提出MLR算法，将基于社交网络三角关系的3-节点简单Motif的高阶关系与基于边的关系相结合代入到LeaderRank中进行计算。使用基于Motif的邻接矩阵来重新权衡社交网络中边的链接。然后，将基于社交网络三角关系的3-节点简单Motif的高阶关系和基于边的关系组合在一起来执行LeaderRank。我们在Twitter数据集上进行实验，通过归一化折损累积增益(NDCG)，表明基于社交网络三角关系的3-节点简单Motif的高阶关系和基于边的关系组合在一起的LeaderRank算法不仅在社交网络用户影响力排序上的可行性，而且可以显著提高社交网络用户影响力排序的准确性。
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user: 摘 要 睡眠呼吸暂停是一种与睡眠相关的呼吸障碍，如果同时引起慢性低氧血症及高碳酸血症，则通常被称为睡眠呼吸暂停综合征。睡眠多导图监测通常被用于睡眠呼吸暂停的判定和确诊，但睡眠多导图人工分析是一项耗时耗力的工作，因此自动判定睡眠呼吸暂停显得尤为重要。本文介绍了睡眠呼吸暂停的各种人工智能分类方法，包括基于统计规则的分类和基于深度学习的分类，而分析的数据可成单通道生理数据和多通道睡眠数据。通过对不同方法的分类结果进行对比讨论，显示基于深度学习对多通道数据进行多任务分析是未来关于睡眠呼吸暂停研究的主流方法。 关键词 :睡眠呼吸暂停，自动分类，机器学习，深度学习 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在睡眠相关疾病的研究中，睡眠呼吸暂停居于多数。睡眠呼吸暂停人群通常在夜间会出现打鼾、憋气等症状。患有睡眠呼吸暂停综合征的人在睡觉时会反复停止呼吸，呼吸停止时长通常为10~30秒，一晚上可达数百次。睡眠呼吸暂停可由气道的完全“呼吸暂停”或部分“低通气”阻塞引起 [ 1 ]，这两种情况均可能唤醒沉睡者。频繁的唤醒和无法达到或维持深度睡眠可能导致白天过度困倦并且继发不良影响，最常见的睡眠呼吸暂停症状是白天困倦、易怒、疲倦、注意力不集中和学习能力下降 [ 2 ]，夜间的症状多为打鼾、呼吸暂停、多汗等 [ 3 ]，这些症状通常会产生更严重的后果，包括工作场所的社会问题和交通事故。睡眠呼吸暂停还与心绞痛、夜间心律失常、心肌梗死和中风有关。此外，严重的阻塞性睡眠呼吸暂停可能导致日间高血压和严重的心血管健康问题，当睡眠呼吸暂停长期得不到到诊断或治疗不当时，这些并发症可能会导致死亡 [ 4 ]。 在临床应用中，呼吸暂停低通气指数(Apnea Hypopnea Index， AHI)广泛用于评估睡眠呼吸暂停低通气综合征患者的严重程度。AHI值超过5的对象通常被诊断为睡眠呼吸暂停低通气综合征。AHI的计算涉及大约16个主要生理信号的采集，包括心电图(Electrocardiogram， ECG)、脑电图(Electroencephalogram， EEG)、呼吸用力、气流信号和血氧饱和度等生理信号。通过测量睡眠期间平均每小时呼吸暂停和低通气事件的数量，对采集的信号进行分析以获得呼吸暂停低通气指数 [ 5 ]。这个过程被称为多导睡眠图(PSG)研究 [ 6 ]。PSG监测是一件比较繁琐的工作，医生对其结果的判读工作非常耗时耗力，所以对自动判定睡眠呼吸暂停的研究是临床所必要的。
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user: 2. 睡眠呼吸暂停及相关开源数据库数据介绍 2.1. 睡眠呼吸暂停分类发展和标准 睡眠呼吸暂停综合征是一种严重的睡眠类疾病，但是直到上世纪十年代，人们才逐渐重视这种疾病。早期，专业人员大多通过柏林问卷、威斯康辛睡眠问卷、Epworth嗜睡表和打鼾情况来对患者进行睡眠呼吸评估与判定。数字多导睡眠监测技术的诞生使得人们能够更加精确的从相关生理数据上去判定这种疾病。自此，PSG作为判定睡眠呼吸暂停事件的“金标准”被专业人员广泛使用。 PSG是一项针对动物和人所形成的睡眠研究的基本手段。自上世纪八十年代以来在睡眠呼吸紊乱如睡眠呼吸暂停、睡眠片段化、微觉醒、睡眠分期等睡眠相关疾病的判定上被大量使用。PSG的监测指标较多，一般包括EEG、眼电图、下颌肌电图、心电图双下肢肌电图、呼吸气流及呼吸运动、鼾声检测、血氧饱和度、体动等生理数据。 AHI是指每小时呼吸暂停和低通气的次数。此项指标通常用于诊断睡眠呼吸暂停和判定其严重程度。呼吸暂停的定义相对标准—气流消失或者接近消失的时间不小于10秒。但是低通气有不同的定义方法，早期关于呼吸暂停的研究只是针对阻塞性呼吸暂停。然而人们很快发现气流减弱也就是低通气，且同样具有临床意义。Block [ 7 ] 等人指出了低通气的重要性，并将其定义为气流减弱并伴随不小于4%的氧饱和度下降。Gloud [ 8 ] 等注意到，一些符合睡眠呼吸暂停综合征的临床表现的患者，其主要的呼吸事件不是呼吸暂停而是低通气。 为了规范呼吸事件判定，1992年发布了一个共识(芝加哥标准)。标准以阻塞性呼吸暂停/低通气事件表示，未将阻塞性呼吸暂停和低通气事件加以区分，理由是因两个事件具有相似的病理生理机制。通常情况下，睡眠呼吸暂停主要分为4个类型：中枢性呼吸暂停(centralapnea)、阻塞性呼吸暂停(obstructiveapnea)、混合型呼吸暂停(mixedapnea)及低通气(hypopnea)。低通气与睡眠呼吸暂停最初在医院的认定中是分别判定的，但是经过实验证明低通气对身体的损害和呼吸暂停一样严重，故将低通气也纳入了睡眠呼吸暂停低通气指数这一判断指标中。图1是睡眠呼吸暂停的分类。 图1. 睡眠呼吸暂停类别 成人不同种类的睡眠呼吸暂停判定规则 [ 9 ] 如下表1所示。 现阶段，针对睡眠障碍患者的睡眠呼吸暂停的分类和判定都是依据相关专家的经验来区分的，其中会受到个体差异等多方面主观因素或者客观条件的影响。虽然现在的PSG监测系统具有自动睡眠呼吸暂停判定功能，但是存在准确度不高、覆盖率不好等问题。针对这些问题，研究人员做了很多相关的研究，研究方法主要分为两个类，一类是基于传统的统计规则方法，另外一类是基于深度学习的方法。 本文将分别对使用这两类方法进行睡眠呼吸暂停自动判定的相关文献进行综述。所介绍的文章当中，有一些是基于开源数据库，另外一些则是自建的数据集，所以文章中提到的各项指标不具有横向比较的价值，仅作参考。 Table 1 Criteria for determination of sleep apne 呼吸暂停 满足以下全部条件时，判读为呼吸暂停： 1) 口鼻温度传感器(替代传感器)气流较基线水平下降不小于90%。 2) 持续时间不小于10 s。 3) 至少90%时间持续时间内必须符合呼吸暂停的波幅降低标准。 具体分型： 1) 阻塞型：睡眠呼吸暂停持续时间内存在吸气努力。 2) 中枢型：睡眠呼吸暂停期间无吸气努力。 3) 混合型：呼吸事件起始部分无吸气努力，后半部分出现吸气努力 (判定呼吸暂停不需要氧饱和度降低) 低通气 满足以下条件可以判定为低通气： 1) NP曲线(替代传感器)较基线波幅下降不小于30%。 2) 持续时间大于10 s。 3) 持续时间内至少90%以上的事件符合低通气的波幅降低标准。 4) 动脉血氧饱和度较呼吸事件基线水平降低不小于4%。 表1. 睡眠呼吸暂停判定标准 2.2. 开源数据库介绍 在睡眠呼吸暂停自动判定的研究领域中，数据是非常重要的，目前在文献中所用到的最多的开源数据库有以下几种： 1) Physionet Apnea-ECG Database [ 10 ]：该数据是在2000年心脏病学计算会议(CINC)和PhysioNet联合进行的一项竞赛中首次公开的。目的是评估ECG是否能在记录的每一分钟内检测到呼吸暂停。该数据集包含以100 Hz采样的70个导联ECG信号，长度在7到10小时之间。每个ECG信号由专家使用呼吸和血氧饱和度等附加信号逐分钟手动注释睡眠呼吸暂停和正常呼吸事件。遗憾的是，注释中没有指出低通气和呼吸暂停之间的区别。数据详细信息可以在https://www.physionet.org/中查找。 2) Sleep Heart Health Study (SHHS)数据库：该数据库中包含了各种不同的关于睡眠健康的数据，包括觉醒、睡眠呼吸障碍等相关的数据。在http://www.jhucct.com/shhs中可以查找该数据库中的详细情况。 3) Vincent’s University Hospital/University College Dublin Sleep Apnea Database (UCD database) (文森特大学医院/都柏林大学学院睡眠呼吸暂停数据库(UCD数据库))：该数据库中记录了25名(21名男性和4名女性)睡眠呼吸障碍疑似病例的整夜PSG记录。每个记录包含5.9至7.7小时的ECG和SaO 2 信号，并且数据库中给出了详细记录每个呼吸暂停/低通气事件的开始时间和持续时间的注释文件。在http://bigd.big.ac.cn/databasecommons/database/id/5216中可以查找到该数据库的详细信息。 4) Physionet2018竞赛数据库 [ 11 ]：该数据库主要是针对非呼吸相关的睡眠期间的觉醒判定所创建的。数据中也包含了和睡眠呼吸相关的一些标签，故可以用来做睡眠呼吸相关的一些研究。该数据集包括1985名受试者的13个通道的PSG数据，这些数据在MGH睡眠实验室进行监测，以诊断睡眠障碍。该数据集中的每个记录都包括多个生理信号，这些信号都以200 Hz的频率采样，并由MGH睡眠实验室的认证睡眠技术人员根据AASM指南手动评分。可以在https://physionet.org/content/challenge-2018/中查找到数据库的详细信息。
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user: 5. 总结和展望 本文综述了近年自动睡眠呼吸暂停判定的研究，包括基于传统机器学习和目前主流的深度学习的研究。 在早期的自动判定睡眠呼吸暂停的研究中，不少文献中已经提出了各种方法来解决该问题，其中大多数包括两个步骤：手工制作一组相关特性；开发合适的分类器，进而提供自动诊断。这些研究采用了k近邻(k-nearest neighbor， KNN)、支持向量机(SVM)、模糊逻辑、神经网络、线性判别分析(LDA)等分类器。虽然这些研究具有较高的准确率、特异性和灵敏度，但这些方法有两个主要问题：一是无限组合的特征集合，通常文中都会提到很多相关的特征来进行分类，但是这些特征并不是全部都能起到作用。使用适当的特征选择方法可以缓解这个问题，文献中已经提出了多种算法如统计估计、最小冗余最大关联、顺序正向选择(SFS)、主成分分析(PCA)以及遗传算法(GA)。第二个问题是需要在特定领域有相当多的知识来创建相关的特征提取算法和模型。 这两个问题可以通过使用深度神经网络来解决。深度神经网络通过从传感器的输入信号中寻找某种模式来自动生成特征。并且在很多相关的研究中是直接使用原始数据作为输入直接进行睡眠呼吸事件的分类的，即不需要再进行繁琐的特征提取。并且深度神经网络的应用能够有效地提升判定准确率。但是现阶段，这方面的工作也存在着一些不足。第一个是在不同的研究中研究人员所使用的数据不尽相同，导致了并不能单纯的从文章中所得到的结果进行对比，难以复现其中的模型。第二个是在使用深度学习来进行睡眠呼吸事件分类的研究尚没有一个很好的可解释性。另外还存在着睡眠数据不够多等问题。 近年的文献可以发现，在自动睡眠呼吸暂停模型的选择上，研究人员越来越倾向于选择深度学习模型来进行该领域的研究。由于深度学习的一些优良特性，未来睡眠呼吸暂停自动判定的研究更多将是一种端到端的基于深度学习为内核的一套判别系统的搭建。同时需要注意的是，模型的搭建上尽量选择开源的数据集进行验证，这样方便后续研究人员进行复现，以提升研究的可靠性。 在研究方向上，对多通道数据进行多任务分析分类将成为一种趋势，由于睡眠呼吸暂停中所用到的PSG数据也可以用在其他的睡眠相关的研究中，故单一模型的多任务分类也将是研究热点。另外，在针对睡眠呼吸暂停相关数据过少这个问题上，已经有研究 [ 73 ] 表明对抗生成网络能够有效地提升模型在睡眠呼吸暂停自动判定上的表现。所以未来生理信号上数据增强的研究也至关重要。 针对人体的各种生理信号大数据的分析，将为各种疾病的智能诊断和预测，提供强有力的分析工具。因此，利用人工智能技术，对PSG等大数据，进行睡眠状态分期和睡眠呼吸暂停等事件的自动分析，用于睡眠障碍、抑郁症等精神疾病的评估、预测、治疗和康复等各种医学过程，将是该研究下一步的重要发展方向 [ 74 ] [ 75 ]，有望将在一定程度上提高医护效率，节约医疗资源，并极大缓解精神医学专业资源服务稀缺的状况。
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user: 摘 要 为了解决在目标跟踪过程中因录制设备发生偏移带来的跟踪偏移和目标丢失问题，提出了基于YOLO和KCF的目标跟踪算法。本文使用基于回归的端到端设计思想的YOLO算法实现目标检测，在目标检测前，对视频图像帧进行灰度化和均值滤波法实现图像增强，减少冗余数据，去除噪点。随后通过YOLO算法进行KCF算法跟踪框的初始化，在跟踪过程中设置偏移误差率(Offset error rate， OER)实时调整跟踪窗口位置，实现目标实时准确跟踪。实验结果表明，本文所提出的方法在面对录制设备发生偏移时相比于KCF算法、Camshift算法有较高的跟踪准确率和鲁棒性。 关键词 :YOLO算法，KCF算法，图像增强法，目标跟踪 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着AI技术的不断发展，其子领域计算机视觉技术也获得了突飞猛进的进步，计算机视觉即通过机器实现“人眼”对事物的测量和判别能力。目前，计算机视觉技术主要应用于智能视频监控、智能交通、军事应用等领域，其中智能视频监控是通过摄像机获取场景和目标的视频信息，使用算法实现目标检测和目标跟踪，对目标行为进行识别和场景理解。 本文主要对目标跟踪技术进行研究，目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点，在军事制导、视觉导航等领域中有着广阔的应用前景，跟踪算法的研究具有重要的实际意义和理论价值 [ 1 ]。 目标跟踪技术就是在给定视频序列初始帧的目标大小与位置的情况下，预测后续帧中该目标的大小与位置。为了提高目标跟踪技术的跟踪准确率和鲁棒性，首先进行目标检测获取目标位置和大小，目前常见的深度学习目标检测算法有两类，一类是基于候选区域的目标检测算法，典型算法如：R-CNN [ 2 ]、Fast R-CNN [ 3 ]、Faster R-CNN [ 4 ]；另一类是基于回归的目标检测算法，典型算法如：YOLO [ 5 ]、SSD [ 6 ] 等。其中R-CNN算法是基于候选区域算法的基础，后续此类算法都是对R-CNN算法进行改进以获得更高的识别速度和识别率的算法。R-CNN的基本思想是利用选择搜索算法(Selective Search)在图像中提取可能包含目标的候选区域，然后用CNN提取特征，实现目标跟踪 [ 7 ]。而基于回归的YOLO和SSD算法，将分类和目标预测同时进行，其中YOLO算法每秒可处理45帧图像能够满足目标跟踪的实时性。 视频图像帧目标检测后，虽然获得了目标位置但缺乏对视频帧目标运动信息的连续性。传统的目标跟踪算法如KCF (Kernel Correlation Filter)算法具有较强的实时性，但当录制设备发生偏移时，会出现目标跟踪偏移，甚至丢失目标。 为了解决设备偏移带来的跟踪偏移和目标丢失问题，本文采用基于YOLO和KCF的目标跟踪算法，通过YOLO算法初始化KCF算法跟踪框，设置偏移误差率判定何时需对KCF算法跟踪框进行更新。
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user: 2. 图像预处理和目标检测 本文主要通过灰度化和图像增强法中的均值滤波法实现图像预处理，减少冗余信息，去除噪点和YOLO算法实现目标检测。 2.1. 图像增强 图像增强的方法按照不同作用域可分为空域和频域增强，空域有灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等，频域增强有高通、低通和同态滤波等 [ 8 ]。本文使用灰度化和均值滤波法减少冗余信息，去除噪点。 1) 灰度化，在RGB模型中，如果R = G = B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R = G = B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值)，灰度范围为0~255。灰度化如图1所示。 图1. 灰度化 2) 均值滤波是典型的线性滤波算法，该算法在图像目标像素上给定一个模板，该模版周围包括其周围邻近的像素，再将模板中的全体像素进行求平均值，用均值代替原像素值，以实现像素的平滑，突出细节信息，忽略边缘，达到去噪的目的。均值滤波法如图2所示。 图2. 均值滤波法 2.2. 目标检测 1) YOLO算法原理 YOLO算法在目标检测过程中采用了针对目标检测任务设计的CNN进行特征提取，通过全连接层对识别出来的目标进行位置预测和分类，YOLO算法的网络模型由输入层，卷积层，池化层，全连接层构成，如图3所示。 图3. YOLO网络模型 [ 9 ] YOLO算法的输入层，将输入的图像剪切448*448*3的三通道图像，三通道是指图像由红，绿，蓝三原色叠加组成。全连接层要求固定大小的向量作为输入，在向前层网络反馈数据时要求原图像大小固定尺寸，因此输入图像剪切为448*448固定大小。 输入层之后是24层卷积层，通过对输入图像进行卷积运算获得特征图，记录特征数据方便后续的分类和目标定位。YOLO网络模型中采用3*3和1*1的卷积核，其中1*1的卷积核主要用来降低卷积核通道数量，减少后续运行参数。 YOLO网络模型的池化层和卷积神经网络池化层功能相同，用一个值代替对应区域像素点。YOLO网络模型中使用最大池化，用卷积后的图像区域最大值来代替原图像区域，减少冗余数据，防止过拟合。 YOLO网络模型使用两个全连接层将卷积池化后多维数据“拉伸”成为一维向量，为后面的分类和位置确定做铺垫。 YOLO网络模型的最后一层输出层与CNN算法中的SoftMax分类器实现将全连接层数据分类输出相似，输出的特征图个数就是目标的分类数，但也有不同YOLO算法输出层输出一个7*7*30的张量，7*7与输入层的7*7网格相对应，30代表着图像中物体的分类结果以及位置信息编码。最后通过统一约定的方式对该向量进行解码在原图像中绘制出检测结果。 2) 检测流程 YOLO算法将输入的图像划分为S*S的网格，每个网格负责检测落在中心点的目标并获得目标边框。每个目标边框由五维预测参数组成即中心点偏移(x，y)，宽高(w，h)和置信度(Confidence)。 置信度计算如公式(1-1)所示 C = Pr ( O b j e c t ) ∗ I o U (1-1) 公式(1-1)中Pr (Object)表示网格目标边框中目标存在的可能性，Object代表目标对象，IoU (Intersection over Union，交并比)用于展示当前模型预测到的目标边框位置的准确性，表达式如公式(1-2)所示。 I o U p r e t r u e = b o x ( p r e ) ∩ b o x ( t r u e ) b o x ( p r e ) ∪ b o x ( t r u e ) (1-2) 公式(1-2)中box(pre)表示预测的目标边框，box(true)表示真实目标边框。 YOLO算法检测流程如图4所示。
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user: 3. 联合跟踪算法 3.1. KCF算法 KCF算法的思想主要是鉴别式追踪方法，该方法主要是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用所需的目标检测器去检测下一帧视频图像位置，来预测该位置是否是所需要的目标，然后再使用新的检测结果去更新训练集 [ 10 ]。以此来实现更新目标检测器。通过在频域内的傅里叶变换和脊回归，将目标区域作为正样本，周围不包括目标的区域视为负样本，选定的目标区域和周围区域的循环矩阵进行水平、垂直的循环移位来产生大量的样本，实现目标检测器的训练。 1) 算法推导 设训练样本集为(x i ，y i )，则其线性回归函数为公式(2-1)所示。 f ( x i ) = w T x i (2-1) 其中，w代表列向量的权重系数，为了降低损失函数，优化算法，于是采用最小二乘法来求解如公式(2-2)所示。 图4. YOLO算法检测流程 min w ∑ i ( f ( x i ) − y i ) 2 + λ ‖ w ‖ 2 (2-2) 其矩阵形式为 min w ‖ X w − y ‖ 2 +   λ ‖ w ‖ 2 (2-3) 公式(2-2)又称脊回归，其中 λ ‖ w ‖ 2 是最小化风险参数，又称为惩罚项， λ 是正则化参数，可以防止过拟合，计算权值w，求解如公式(2-4)所示。 w = ( X T X + λ I ) − 1 X T y (2-4) 其中，行向量矩阵表示为 X = [ x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 ， ⋯ ， x n ] T ，y表示回归值，y i 是列向量，因为考虑到傅里叶变化中有负数的存在，所以要计算复数矩阵，将式(2-4)转换为复数形式如公式(2-5)所示。 w ¯ = ( X H X + λ I ) − 1 X H y (2-5) 其中，X的共轭复数转置矩阵为X H 。 2) KCF算法的目标检测 在当前帧选取与前一帧目标所在位置的目标区域坐标，提取基本候选样本，设样本大小为w*h的图像块，建立目标区域模型。通过循环移位获取一系列样本集合，设为 G i ( i ∈ { 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， w − 1 } x { 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， h − 1 } ) 。 对每个候选样本进行权值系数计算，再根据 S ′ i = ∑ j a i k ( x j ， g i ) 计算检测样本与目标相似度进行加权求和， 得到下一帧的响应值为了提高运行速度，求解转换为频域如公式(2-6)所示。 S = F − 1 [ F ( k ) ⋅ F ( ∂ ) ] (2-6) KCF跟踪算法具有简洁、效果好、速度快的特点，尤其是通过傅里叶变换的推导，在频域范围内计算的速度非常快，跟踪效果也非常显著 [ 11 ]。但当因环境问题即本文讨论的录制设备发生偏移时导致无法准确跟踪或丢失目标。 因此本文采用YOLO和KCF算法联合的目标跟踪算法，用于解决设备偏移追踪不准确或丢失目标的问题。 3.2. 联合跟踪算法设计 1) 偏移误差率(Offset error rate， OER) 为了解决KCF算法因设备偏移带来的跟踪偏移和目标丢失问题，使用YOLO算法进行KCF算法的初始化，在跟踪过程中，将KCF算法预测的目标位置(kx，ky)中的kx与YOLO算法目标检测位置(x，y)中的x进行比较，两种算法在x轴方向上的比值定义为偏移误差率(Offset error rate， OER)如公式(2-7)所示。通过OER来判断是否使用YOLO算法对KCF算法跟踪框进行更新。 O E R = x / k x (2-7) 2) 算法设计 图5. 基于YOLO和KCF的目标跟踪算法流程图 本文提出的基于YOLO和KCF的目标跟踪算法，相较于传统跟踪算法提高了其跟踪准确率和鲁棒性。算法步骤如下： Step1初始化：YOLO算法初始化KCF算法跟踪框； Step2 KCF算法跟踪：利用KCF算法跟踪目标，通过OER判断是否发生偏移或丢失目标现象； 1) 有偏移：若OER ≥ β，其中β为偏移阈值，则认为目标跟踪发生偏移。在判断出目标发生偏移后，将此时的YOLO算法目标边框赋值KCF算法重新跟踪。 2) 无偏移：若OER < β，则认为此时目标被跟踪，用KCF算法继续跟踪。 3) 丢失目标：若OER = 0，此时KCF算法丢失目标。通过YOLO算法对KCF算法再次进行初始化实现目标跟踪。 基于YOLO和KCF的目标跟踪算法流程图如图5所示。
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user: 4. 实验结果及分析 为了更加直观的展示本文提出的基于YOLO和KCF的目标跟踪算法的跟踪效果，将KCF算法、Camshift算法和基于YOLO和KCF的目标跟踪算法进行实验对比分析。 实验1：选取录制设备未发生偏移的视频，视频中背景环境对跟踪目标的干扰较小。图6、图7和图8分别是视频序列的第6、84、187帧，用矩形框表示被跟踪目标的位置和区域。 图6. KCF算法跟踪效果 图7. Camshift算法跟踪效果 图8. 基于YOLO和KCF算法的目标跟踪效果 实验2：选取录制设备发生偏移的视频，视频中背景环境对跟踪目标的干扰较小。图9、图10和图11分别是视频序列的第6、84、187帧，用矩形框表示被跟踪目标的位置和区域。 图9. KCF算法跟踪效果 图10. Camshift算法跟踪效果 图11. 基于YOLO和KCF算法的目标跟踪效果 KCF算法在录制设备有无偏移的两种情况下目标跟踪效果如图6和图9所示。通过对图9(b)和图9(c)的观察，当人体目标处于跟踪状态出现录制设备偏移情况时，算法的跟踪结果不准确，跟踪框发生了较大的偏移，彻底地丢失人体目标。 Camshift算法在实验1和实验2的效果分别如图7和图10所示。在未发生录制设备偏移时，如图7(b)所示，跟踪效果没有影响。当录制设备发生偏移时，如图10所示Camshift算法跟踪目标丢失。 基于YOLO和KCF算法在实验1和实验2的效果分别如图8和图11所示。在实验2的跟踪过程中，当出现录像位置偏移时，如图11(b)和图11(c)所示并未发生目标丢失或跟踪偏移现象。通过上述算法的比较证明了基于YOLO和KCF的目标跟踪算法具有较高的准确率和鲁棒性。
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user: 5. 结论 本文针对在目标跟踪过程中因录制设备发生偏移导致跟踪偏移或目标丢失的问题，通过YOLO算法对KCF算法进行跟踪框初始化，设置OER作为偏移误差率，判定是否更新KCF算法跟踪框。基于YOLO和KCF的目标跟踪算法相较于KCF算法、Camshift算法具有较高的跟踪准确率和鲁棒性。但本算法时间复杂度较高，在未来会将研究重心放到设计更加合理的YOLO算法结构模型和KCF算法优化，以提高算法运行效率。