本文提出了一种新的方案，以根据个人的手写输入单词图像来识别文档的作者身份。我们的方法是与文本无关的，并且对所考虑的输入单词图像的大小没有任何限制。首先，我们采用SIFT算法在不同级别的抽象（包括字符的特征或组合）上提取多个关键点。然后，这些关键点通过训练有素的CNN网络，以生成与卷积层相对应的特征图。但是，由于比例对应于SIFT密钥点，生成的特征映射的大小可能会有所不同。为了缓解此问题，将梯度的直方图应用于特征图上以产生固定表示。通常，在CNN中，每个卷积块的过滤器数量增加，具体取决于网络的深度。因此，为每个卷积特征图提取直方图特征增加了尺寸以及计算负载。为了解决这一方面，我们使用基于熵的方法来学习算法的训练阶段中特定CNN层的特征图的权重。我们提出的系统的功效已在两个公开数据库中证明，即CVL和IAM。我们从经验上表明，与以前的作品相比，获得的结果是有希望的。

手写数字识别（HDR）是光学特征识别（OCR）领域中最具挑战性的任务之一。不管语言如何，HDR都存在一些固有的挑战，这主要是由于个人跨个人的写作风格的变化，编写媒介和环境的变化，无法在反复编写任何数字等时保持相同的笔触。除此之外，特定语言数字的结构复杂性可能会导致HDR的模棱两可。多年来，研究人员开发了许多离线和在线HDR管道，其中不同的图像处理技术与传统的机器学习（ML）基于基于的和/或基于深度学习（DL）的体系结构相结合。尽管文献中存在有关HDR的广泛审查研究的证据，例如：英语，阿拉伯语，印度，法尔西，中文等，但几乎没有对孟加拉人HDR（BHDR）的调查，这缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究，而这些调查缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究。挑战，基础识别过程以及可能的未来方向。在本文中，已经分析了孟加拉语手写数字的特征和固有的歧义，以及二十年来最先进的数据集的全面见解和离线BHDR的方法。此外，还详细讨论了一些涉及BHDR的现实应用特定研究。本文还将作为对离线BHDR背后科学感兴趣的研究人员的汇编，煽动了对相关研究的新途径的探索，这可能会进一步导致在不同应用领域对孟加拉语手写数字进行更好的离线认识。

文本独立作者识别是一个具有挑战性的问题，区分不同的笔迹样式来决定手写文本的作者。早期的作家识别依赖于手工制作的功能来揭示作家之间的差异。近期与卷积神经网络的出现，基于深度学习的方法已经发展。在本文中，提出了三种不同的深度学习技术 - 空间注意机制，多尺度特征融合和基于补丁的CNN，以有效地捕获每个作家手写之间的差异。我们的方法基于手写文本图像具有对作家风格更独特的特定空间区域的假设，多尺度特征在各个作家和基于补丁的功能方面传播特征特征，提供更多的一般和强大的表示有助于区分不同作家的笔迹。所提出的方法在三个公开的数据集 - CVL，Firemaker，CETUB-ZEN数据集中优于单词级和页面级写入方法的各种最先进的方法，并在IAM数据集中给出可比性的性能。

如今，随着深度学习算法的兴起，大数据上的场景图像表示方法（例如，Sun-397）在分类方面取得了重大的性能。但是，性能仍然受到限制，因为场景图像在本质上大多是复杂的，具有较高的阶层差异和类间相似性问题。为了解决此类问题，文献中提出了几种具有自己的优势和局限性的方法。必须对以前的作品进行详细研究，以了解其图像表示和分类方面的利弊。在本文中，我们回顾了广泛用于图像分类的现有场景图像表示方法。为此，我们首先使用本日期中文献中提出的开创性现有方法来设计分类法。接下来，我们将它们的性能进行定性比较（例如，产出，优点/缺点等）和定量（例如准确性）。最后，我们推测场景图像表示任务中的突出研究方向。总体而言，这项调查提供了有关传统计算机视觉（CV）方法，基于深度学习（DL）的方法和基于搜索引擎（SE）基于基于的基于的计算机视觉方法（CV）的最新场景图像表示方法的深入见解和应用。

随着对手工卫生的需求不断增长和使用的便利性，掌上识别最近具有淡淡的发展，为人识别提供了有效的解决方案。尽管已经致力于该地区的许多努力，但仍然不确定无接触棕榈污染的辨别能力，特别是对于大规模数据集。为了解决问题，在本文中，我们构建了一个大型无尺寸的棕榈纹数据集，其中包含了来自1167人的2334个棕榈手机。为了我们的最佳知识，它是有史以来最大的非接触式手掌形象基准，而是关于个人和棕榈树的数量收集。此外，我们提出了一个名为3DCPN（3D卷积棕榈识别网络）的无棕榈识别的新型深度学习框架，它利用3D卷积来动态地集成多个Gabor功能。在3DCPN中，嵌入到第一层中的新颖变体以增强曲线特征提取。通过精心设计的集合方案，然后将低级别的3D功能卷积以提取高级功能。最后在顶部，我们设置了基于地区的损失功能，以加强全局和本地描述符的辨别能力。为了展示我们方法的优越性，在我们的数据集和其他流行数据库同济和IITD上进行了广泛的实验，其中结果显示了所提出的3DCPN实现最先进的或可比性的性能。

This paper reviews the recent progress of remote sensing image scene classification, proposes a large-scale benchmark dataset, and evaluates a number of state-of-the-art methods using the proposed dataset.

组织学图像中核和腺体的实例分割是用于癌症诊断，治疗计划和生存分析的计算病理学工作流程中的重要一步。随着现代硬件的出现，大规模质量公共数据集的最新可用性以及社区组织的宏伟挑战已经看到了自动化方法的激增，重点是特定领域的挑战，这对于技术进步和临床翻译至关重要。在这项调查中，深入分析了过去五年（2017-2022）中发表的原子核和腺体实例细分的126篇论文，进行了深入分析，讨论了当前方法的局限性和公开挑战。此外，提出了潜在的未来研究方向，并总结了最先进方法的贡献。此外，还提供了有关公开可用数据集的概括摘要以及关于说明每种挑战的最佳性能方法的巨大挑战的详细见解。此外，我们旨在使读者现有研究的现状和指针在未来的发展方向上开发可用于临床实践的方法，从而可以改善诊断，分级，预后和癌症的治疗计划。据我们所知，以前没有工作回顾了朝向这一方向的组织学图像中的实例细分。

卷积神经网络已在图像分类方面取得了成功的结果，从而实现了超过人类水平的实时结果。但是，纹理图像仍然对这些模型构成一些挑战，例如，在出现这些图像，高层间相似性，没有代表对象的全局观点的几个问题中，培训的数据可用性有限，并且其他。在这种情况下，本文的重点是提高纹理分类中卷积神经网络的准确性。这是通过从验证的神经网络的多个卷积层中提取特征并使用Fisher载体聚集此类特征来完成的。使用较早卷积层的特征的原因是获得了较少域的信息。我们验证方法对基准数据集的纹理分类以及巴西植物物种识别的实际任务的有效性。在这两种情况下，在多层上计算出的Fisher矢量都优于制作方法，证实早期卷积层提供了有关分类纹理图像的重要信息。

第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。

社交媒体网络已成为人们生活的重要方面，它是其思想，观点和情感的平台。因此，自动化情绪分析（SA）对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用，包括品牌评估，YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展，人们以不同形式发布大量信息，包括文本，照片，音频和视频。因此，传统的SA算法已变得有限，因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征，这些多模式数据流提供了新的机会，以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域，该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源，我们介绍了文本和视觉SA的全面概述，包括数据预处理，功能提取技术，情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略，并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后，我们重点介绍了最重大的挑战，并调查了一些重要的情感应用程序。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

近年来，已经产生了大量的视觉内容，并从许多领域共享，例如社交媒体平台，医学成像和机器人。这种丰富的内容创建和共享引入了新的挑战，特别是在寻找类似内容内容的图像检索（CBIR）-A的数据库中，即长期建立的研究区域，其中需要改进的效率和准确性来实时检索。人工智能在CBIR中取得了进展，并大大促进了实例搜索过程。在本调查中，我们审查了最近基于深度学习算法和技术开发的实例检索工作，通过深网络架构类型，深度功能，功能嵌入方法以及网络微调策略组织了调查。我们的调查考虑了各种各样的最新方法，在那里，我们识别里程碑工作，揭示各种方法之间的联系，并呈现常用的基准，评估结果，共同挑战，并提出未来的未来方向。

Due to object detection's close relationship with video analysis and image understanding, it has attracted much research attention in recent years. Traditional object detection methods are built on handcrafted features and shallow trainable architectures. Their performance easily stagnates by constructing complex ensembles which combine multiple low-level image features with high-level context from object detectors and scene classifiers. With the rapid development in deep learning, more powerful tools, which are able to learn semantic, high-level, deeper features, are introduced to address the problems existing in traditional architectures. These models behave differently in network architecture, training strategy and optimization function, etc. In this paper, we provide a review on deep learning based object detection frameworks. Our review begins with a brief introduction on the history of deep learning and its representative tool, namely Convolutional Neural Network (CNN). Then we focus on typical generic object detection architectures along with some modifications and useful tricks to improve detection performance further. As distinct specific detection tasks exhibit different characteristics, we also briefly survey several specific tasks, including salient object detection, face detection and pedestrian detection. Experimental analyses are also provided to compare various methods and draw some meaningful conclusions. Finally, several promising directions and tasks are provided to serve as guidelines for future work in both object detection and relevant neural network based learning systems.

We study the question of feature sets for robust visual object recognition, adopting linear SVM based human detection as a test case. After reviewing existing edge and gradient based descriptors, we show experimentally that grids of Histograms of Oriented Gradient (HOG) descriptors significantly outperform existing feature sets for human detection. We study the influence of each stage of the computation on performance, concluding that fine-scale gradients, fine orientation binning, relatively coarse spatial binning, and high-quality local contrast normalization in overlapping descriptor blocks are all important for good results. The new approach gives near-perfect separation on the original MIT pedestrian database, so we introduce a more challenging dataset containing over 1800 annotated human images with a large range of pose variations and backgrounds.

区分计算机生成（CG）和自然摄影图像（PG）图像对于验证数字图像的真实性和独创性至关重要。但是，最近的尖端生成方法使CG图像中的合成质量很高，这使得这项具有挑战性的任务变得更加棘手。为了解决这个问题，提出了具有深层质地和高频特征的联合学习策略，以进行CG图像检测。我们首先制定并深入分析CG和PG图像的不同采集过程。基于这样的发现，即图像采集中的多个不同模块将导致对图像中基于卷积神经网络（CNN）渲染的不同敏感性不一致，我们提出了一个深层纹理渲染模块，以增强纹理差异和歧视性纹理表示。具体而言，生成语义分割图来指导仿射转换操作，该操作用于恢复输入图像不同区域中的纹理。然后，原始图像和原始图像和渲染图像的高频组件的组合被馈入配备了注意机制的多支球神经网络，该神经网络分别优化了中间特征，并分别促进了空间和通道维度的痕量探索。在两个公共数据集和一个具有更现实和多样化图像的新构建的数据集上进行的广泛实验表明，所提出的方法的表现优于现有方法，从而明确的余量。此外，结果还证明了拟议方法后处理操作和生成对抗网络（GAN）生成的图像的检测鲁棒性和泛化能力。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

In many recent object recognition systems, feature extraction stages are generally composed of a filter bank, a non-linear transformation, and some sort of feature pooling layer. Most systems use only one stage of feature extraction in which the filters are hard-wired, or two stages where the filters in one or both stages are learned in supervised or unsupervised mode. This paper addresses three questions: 1. How does the non-linearities that follow the filter banks influence the recognition accuracy? 2. does learning the filter banks in an unsupervised or supervised manner improve the performance over random filters or hardwired filters? 3. Is there any advantage to using an architecture with two stages of feature extraction, rather than one? We show that using non-linearities that include rectification and local contrast normalization is the single most important ingredient for good accuracy on object recognition benchmarks. We show that two stages of feature extraction yield better accuracy than one. Most surprisingly, we show that a two-stage system with random filters can yield almost 63% recognition rate on Caltech-101, provided that the proper non-linearities and pooling layers are used. Finally, we show that with supervised refinement, the system achieves state-of-the-art performance on NORB dataset (5.6%) and unsupervised pre-training followed by supervised refinement produces good accuracy on Caltech-101 (> 65%), and the lowest known error rate on the undistorted, unprocessed MNIST dataset (0.53%).

本文介绍了用于文档图像分析的图像数据集的系统文献综述，重点是历史文档，例如手写手稿和早期印刷品。寻找适当的数据集进行历史文档分析是促进使用不同机器学习算法进行研究的关键先决条件。但是，由于实际数据非常多（例如，脚本，任务，日期，支持系统和劣化量），数据和标签表示的不同格式以及不同的评估过程和基准，因此找到适当的数据集是一项艰巨的任务。这项工作填补了这一空白，并在现有数据集中介绍了元研究。经过系统的选择过程（根据PRISMA指南），我们选择了56项根据不同因素选择的研究，例如出版年份，文章中实施的方法数量，所选算法的可靠性，数据集大小和期刊的可靠性出口。我们通过将其分配给三个预定义的任务之一来总结每个研究：文档分类，布局结构或语义分析。我们为每个数据集提供统计，文档类型，语言，任务，输入视觉方面和地面真实信息。此外，我们还提供了这些论文或最近竞争的基准任务和结果。我们进一步讨论了该领域的差距和挑战。我们倡导将转换工具提供到通用格式（例如，用于计算机视觉任务的可可格式），并始终提供一组评估指标，而不仅仅是一种评估指标，以使整个研究的结果可比性。

兴趣点检测是计算机视觉和图像处理中最根本，最关键的问题之一。在本文中，我们对图像特征信息（IFI）提取技术进行了全面综述，以进行利益点检测。为了系统地介绍现有的兴趣点检测方法如何从输入图像中提取IFI，我们提出了IFI提取技术的分类学检测。根据该分类法，我们讨论了不同类型的IFI提取技术以进行兴趣点检测。此外，我们确定了与现有的IFI提取技术有关的主要未解决的问题，以及以前尚未讨论过的任何兴趣点检测方法。提供了现有的流行数据集和评估标准，并评估和讨论了18种最先进方法的性能。此外，还详细阐述了有关IFI提取技术的未来研究方向。

我们提出了一种Saimaa环形密封（Pusa hispida saimensis）的方法。通过摄像机捕获和众包访问大型图像量，为动物监测和保护提供了新的可能性，并呼吁自动分析方法，特别是在重新识别图像中的单个动物时。所提出的方法通过PELAGE模式聚合（NORPPA）重新识别新型环形密封件，利用Saimaa环形密封件的永久和独特的毛线模式和基于内容的图像检索技术。首先，对查询图像进行了预处理，每个密封实例都进行了分段。接下来，使用基于U-NET编码器解码器的方法提取密封件的层模式。然后，将基于CNN的仿射不变特征嵌入并聚集到Fisher载体中。最后，使用Fisher载体之间的余弦距离用于从已知个体数据库中找到最佳匹配。我们在新的挑战性Saimaa环形密封件重新识别数据集上对该方法进行了各种修改的广泛实验。在与替代方法的比较中，提出的方法显示出在我们的数据集上产生最佳的重新识别精度。