检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2019年第9期33卷 88-95,106页

作者：仲伟峰杨航陈玉博刘康赵军哈尔滨理工大学自动化学院黑龙江哈尔滨150080 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

事件抽取可以帮助人们从海量的文本中快速、准确地获取感兴趣的事件知识。然而,目前事件抽取的研究主要集中在从单一句子中抽取事件,由于事件构成的复杂性和语言表述的多样性,多数情况下多句才能完整地描述一个事件。因此,从篇章中抽取... 详细信息

事件抽取可以帮助人们从海量的文本中快速、准确地获取感兴趣的事件知识。然而,目前事件抽取的研究主要集中在从单一句子中抽取事件,由于事件构成的复杂性和语言表述的多样性,多数情况下多句才能完整地描述一个事件。因此,从篇章中抽取出完整的结构化事件信息,显得更有价值和意义。该文首先利用基于注意力机制的序列标注模型联合抽取句子级事件的触发词和实体,与独立进行实体抽取和事件识别相比,联合标注的方法在F值上提升了1个百分点。然后利用多层感知机判断实体在事件中扮演的角色。最后,在句子级事件抽取的基础上,利用整数线性规划的方法进行全局推理,融合句子级事件信息,实现篇章级事件抽取,与基线模型相比,这种基于全局推理的篇章级事件抽取在F值上提升了3个百分点。

关键词：篇章级事件抽取联合标注全局推理

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一种基于卷积神经网络的端到端语音分离方法

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信号处理 2019年第4期35卷 542-548页

作者：范存航刘斌陶建华温正棋易江燕中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100190 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190

大部分的语音分离系统仅仅增强混合的幅值谱(短时傅里叶变换的系数),但是对于相位谱却不做任何处理。然而,最近的研究表明相位信息对于语音分离的质量起着很重要的作用。为了同时利用幅值和相位信息,本文提出了一种有效的端到端分离方... 详细信息

大部分的语音分离系统仅仅增强混合的幅值谱(短时傅里叶变换的系数),但是对于相位谱却不做任何处理。然而,最近的研究表明相位信息对于语音分离的质量起着很重要的作用。为了同时利用幅值和相位信息,本文提出了一种有效的端到端分离方法。这种方法是直接利用原始语音波行点作为特征,是一种基于编解码器的卷积神经网络结构。跟其他的说话人独立的语音分离系统不同,本文提出的方法其神经网络只输出一个说话人的信号,其他的语音可以由混合语音与网络输出信号的差值获得。我们在TIMIT数据集上验证本文提出的方法。实验结果表明,本文提出的方法明显优于句子级别的排列不变性训练(utterance-level permutation invariant training,uPIT)基线方法,对于信号失真比(signal-to-distortion ratio,SDR)相对提高了16.06%。

关键词：说话人独立语音分离鸡尾酒会问题端到端卷积编解码器

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一种场景内容分布的交互式渲染系统

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图学学报 2019年第1期40卷 87-91页

作者：孙昭柳有权张彩荣石剑陈彦云长安大学信息工程学院陕西西安710064 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

近年来,三维虚拟场景的规模和复杂程度不断提高,受到硬件的限制,一些应用中的超大规模场景(如建筑群,城市等)很难在单机上进行渲染或满足可交互的需求。针对该问题,提出了一种分布式渲染框架,将大规模场景在内容上进行划分,得到单一节... 详细信息

近年来,三维虚拟场景的规模和复杂程度不断提高,受到硬件的限制,一些应用中的超大规模场景(如建筑群,城市等)很难在单机上进行渲染或满足可交互的需求。针对该问题,提出了一种分布式渲染框架,将大规模场景在内容上进行划分,得到单一节点可渲染的子场景。这些子场景被分布到集群中不同的渲染节点进行处理,其渲染结果根据深度信息进行合成得到整个场景的最终渲染结果。为了降低交互响应时间,需对子场景的渲染结果进行压缩传输。实验充分验证了提出的分布式渲染系统能够高效处理超大规模场景的渲染和交互,并且具有良好的可扩展性,能够满足很多领域中对大规模场景交互式渲染的需求。

关键词：渲染分布式系统场景分布交互式

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计算机拼接甲骨碎片图像技术简论

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殷都学刊 2020年第3期41卷 71-74页

作者：张展高峰刘成林安阳师范学院甲骨文信息处理教育部重点实验室河南安阳455000 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

计算机拼接甲骨碎片图像,可以加快修复甲骨碎片文物,推进甲骨文考释和殷商历史研究,拓展深度学习和自然语言处理等人工智能技术的应用范围,促进甲骨学、计算机等交叉学科的复合型人才的培养。

关键词：计算机视觉甲骨碎片图像拼接修复甲骨

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基于图像的相机定位技术综述

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人工智能 2019年第2期 50-64页

作者：吴毅红中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

近段时间来,虚拟现实、增强现实、机器人、自动驾驶等领域得到了学术界和工业界的广泛关注,而基于图像的相机定位是其中的一项关键技术.然而,在基于图像的相机定位方面,目前还没有较全面的技术综述.为了帮助人们快速进入这一领域,本文... 详细信息

近段时间来,虚拟现实、增强现实、机器人、自动驾驶等领域得到了学术界和工业界的广泛关注,而基于图像的相机定位是其中的一项关键技术.然而,在基于图像的相机定位方面,目前还没有较全面的技术综述.为了帮助人们快速进入这一领域,本文将对基于图像的相机定位技术进行整体概述并讨论其未来的发展趋势.本文能为相关研究人员、工程应用人员等在全面了解和应用相机定位技术方面提供帮助.

关键词：综述定位虚拟现实图像自动技术人员现实

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基于优化浮值掩蔽的监督性语音分离

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自动化学报 2018年第10期44卷 1876-1887页

作者：夏莎莎张学良梁山内蒙古大学计算机学院中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

监督性语音分离利用有监督学习算法,建立输入带噪语音信号和输出目标信号之间的映射关系.近年来,随着深度学习理论的发展,监督性分离算法已经成为语音分离最重要的研究方向,计算目标对分离算法的性能有着重要影响.理想浮值掩蔽作为常用... 详细信息

监督性语音分离利用有监督学习算法,建立输入带噪语音信号和输出目标信号之间的映射关系.近年来,随着深度学习理论的发展,监督性分离算法已经成为语音分离最重要的研究方向,计算目标对分离算法的性能有着重要影响.理想浮值掩蔽作为常用的分离目标,能够提升分离的语音可懂度和语音质量,但没有考虑噪声和语音之间的相关性.本文采用优化浮值掩蔽作为分离目标,利用深度神经网络(Deep neural network, DNN)作为分离模型,并在多种噪声环境和信噪比条件下进行对比实验.结果表明,优化浮值掩蔽对语音感知质量有显著提升,总体上分离性能优于其他计算目标.

关键词：深度神经网络语音分离监督性学习计算目标

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基于多模态脑影像和机器学习算法的个体行为预测研究现状及未来趋势

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中华诊断学电子杂志 2021年第3期9卷 145-148页

作者：姜荣涛戚世乐吴静李想赵敏隋婧禚传君中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室脑网络组研究中心北京100190 中国科学大学人工智能学院北京100049 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 211106 首都医科大学附属北京佑安医院肿瘤内科北京100069 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室 100088 天津市第四中心医院实时脑环路重点实验室 300140

神经科学的研究已由传统的单变量分析进入到以多元个体预测方法为主要手段的转化神经科学阶段,该类研究致力于利用先进的模式回归算法,开发应用能够在单个样本水平对连续变量进行精准预测的机器学习模型,寻找稳健可靠的客观影像学标记... 详细信息

神经科学的研究已由传统的单变量分析进入到以多元个体预测方法为主要手段的转化神经科学阶段,该类研究致力于利用先进的模式回归算法,开发应用能够在单个样本水平对连续变量进行精准预测的机器学习模型,寻找稳健可靠的客观影像学标记物。目前,基于机器学习算法的预测模型在包括认知能力、精神疾病严重程度、性格特质、情绪感受等在内的多种行为变量的预测中展现了巨大潜力,是探索人类个体认知能力、个性发展的一项有力工具。目前,国际上主流用于个体化预测的回归分析方法主要包括多元线性回归、最小绝对收缩和选择算子回归、弹性网、岭回归、支持向量回归、关联向量回归以及偏最小二乘回归。在未来研究中,需要结合多中心大样本影像数据,充分利用多模态影像特征在挖掘互补信息上的优势,开发能够对未来行为进行预测的纵向分析模型,并通过独立数据集检验模型的泛化能力。个体化预测为深入理解认知功能及精神疾病的脑机制提供了新的参考。

关键词：个体化预测转化神经科学磁共振成像精神分裂症机器学习

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基于二阶段生成对抗网络的人眼编辑

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中国体视学与图像分析 2019年第4期24卷 306-313页

作者：华淼张晓鹏徐士彪中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

随着多媒体技术的发展,人脸编辑越来越受到人们的关注和重视,是计算机视觉和机器学习领域的热点和难点问题。现有的人脸编辑算法未充分利用人脸结构信息,往往导致人脸编辑结果不真实可信。为此,本文提出了一种显式利用人脸结构信息的算... 详细信息

随着多媒体技术的发展,人脸编辑越来越受到人们的关注和重视,是计算机视觉和机器学习领域的热点和难点问题。现有的人脸编辑算法未充分利用人脸结构信息,往往导致人脸编辑结果不真实可信。为此,本文提出了一种显式利用人脸结构信息的算法来编辑人脸眼睛部位,该算法基于二阶段生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN):首先生成眼睛和瞳孔的结构信息;然后利用这些结构信息来指导人眼编辑实际数据的实验结果表明,本文方法与其他方法相比能产生更清晰及更可信的人眼编辑结果,且不需要额外输入其他信息。

关键词：人脸编辑生成对抗网络神经网络

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基于深度属性学习的交通标志检测

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吉林大学学报（工学版） 2018年第1期48卷 319-329页

作者：王方石王坚李兵王博北京交通大学软件学院北京100044 中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院模式识别国家重点实验室北京100190

为了弥补交通标志底层图像到高层语义之间的鸿沟,本文引入交通标志的形状、颜色、图案内容三种视觉属性,在卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)中加入属性学习(Attribute learning)约束,同时进行交通标志属性学习和分类学习... 详细信息

为了弥补交通标志底层图像到高层语义之间的鸿沟,本文引入交通标志的形状、颜色、图案内容三种视觉属性,在卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)中加入属性学习(Attribute learning)约束,同时进行交通标志属性学习和分类学习,提出了一种基于深度属性学习的交通标志检测方法。并在公开数据集Sweden traffic sign detection dataset(STSD)和German traffic sign detection dataset(GTSD)上进行的实验结果表明,该方法能够有效地提高交通标志检测的准确率和召回率。

关键词：信息处理技术交通标志检测深度属性学习卷积神经网络

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多模态人机对话:交互式学习能力愈发重要

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前沿科学 2019年第2期 41-45页

作者：杨明浩陶建华中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

自计算机产生以来,让计算机以更高效便捷的自然对话方式,来协助人类完成任务一直是人类的梦想.在语音识别、语言理解、对话管理、语言生成、语音合成等技术充分发展的基础上,多模态自然人机对话成为人机协同完成任务的一种重要形式.现在...

自计算机产生以来,让计算机以更高效便捷的自然对话方式,来协助人类完成任务一直是人类的梦想.在语音识别、语言理解、对话管理、语言生成、语音合成等技术充分发展的基础上,多模态自然人机对话成为人机协同完成任务的一种重要形式.现在,人机对话系统已经由早期的电话语音订票、面向问答的语音搜索为主,发展到现在的语音对话为主的人机协同阅读和人机协同学习等.然而,由于语音识别引擎带来的识别错误还难以完全避免,言语个性化及上下文省略带来的语义二义性等因素,计算机应答辞不达意,致使用户困惑,无法完成对话的情况通常可见.

关键词：

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