检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2023年第8期50卷 68-78页

作者：宋昕洋阎志远孙沐毅戴琳琳李琦孙哲南中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心北京100190 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

说话人生成是视觉生成领域的热门研究方向,旨在根据输入的多模态信息生成逼真的说话人视频。说话人生成在影视传媒、游戏动漫和互联网相关产业中具有广阔的应用前景,同时也可以为唇读识别、伪造鉴别和数字人生成等任务的研究提供数据支... 详细信息

说话人生成是视觉生成领域的热门研究方向,旨在根据输入的多模态信息生成逼真的说话人视频。说话人生成在影视传媒、游戏动漫和互联网相关产业中具有广阔的应用前景,同时也可以为唇读识别、伪造鉴别和数字人生成等任务的研究提供数据支持。现阶段主流的说话人生成方法已经能够实现包含个性化属性、视听同步的说话人视频生成,但还未能达到虚拟现实、人机交互和元宇宙等新兴应用场景的要求。因此,研究说话人生成对于推动相关产业发展具有重要意义。对说话人生成的研究现状进行梳理与总结,首先阐述了说话人生成的研究背景和相关技术,然后根据方法分类介绍了近年来主流的说话人生成方法,整理了相关研究中常用的视听数据集和评价指标,最后总结现有方法存在的问题,分析了说话人生成未来潜在的研究方向。

关键词：人脸生成视频生成图像生成深度学习多模态学习人脸重建深度伪造计算机视觉

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基于多粒度对抗训练的鲁棒跨语言对话系统

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自动化学报 2021年第8期47卷 1855-1866页

作者：向露朱军楠周玉宗成庆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京100049 凡语AI研究院北京中科凡语科技有限公司北京100080

跨语言对话系统是当前国际研究的热点和难点.在实际的应用系统搭建中,通常需要翻译引擎作为不同语言之间对话的桥梁.然而,翻译引擎往往是基于不同训练样本构建的,无论是所在领域,还是擅长处理语言的特性,均与对话系统的实际应用需求存... 详细信息

跨语言对话系统是当前国际研究的热点和难点.在实际的应用系统搭建中,通常需要翻译引擎作为不同语言之间对话的桥梁.然而,翻译引擎往往是基于不同训练样本构建的,无论是所在领域,还是擅长处理语言的特性,均与对话系统的实际应用需求存在较大的差异,从而导致整个对话系统的鲁棒性差、响应性能低.因此,如何增强跨语言对话系统的鲁棒性对于提升其实用性具有重要的意义.提出了一种基于多粒度对抗训练的鲁棒跨语言对话系统构建方法.该方法首先面向机器翻译构建多粒度噪声数据,分别在词汇、短语和句子层面生成相应的对抗样本,之后利用多粒度噪声数据和干净数据进行对抗训练,从而更新对话系统的参数,进而指导对话系统学习噪声无关的隐层向量表示,最终达到提升跨语言对话系统性能的目的.在公开对话数据集上对两种语言的实验表明,所提出的方法能够显著提升跨语言对话系统的性能,尤其提升跨语言对话系统的鲁棒性.

关键词：多粒度噪声对抗训练鲁棒性跨语言对话系统

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基于全局时频注意力网络的语音伪造检测

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计算机研究与发展 2021年第7期58卷 1466-1475页

作者：王成龙易江燕陶建华马浩鑫田正坤傅睿博中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230027 模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100080 中国科学院大学人工智能学院北京100049

语音伪造检测是近年的一个研究热点,受到了广泛关注.目前,卷积神经网及其变种的提出,使其在语音伪造检测任务中取得了不错进展.然而,目前仍存在2方面问题:1)当前工作假设送入卷积神经网络的特征图的每一维对结果的影响是相同的,忽视了... 详细信息

语音伪造检测是近年的一个研究热点,受到了广泛关注.目前,卷积神经网及其变种的提出,使其在语音伪造检测任务中取得了不错进展.然而,目前仍存在2方面问题:1)当前工作假设送入卷积神经网络的特征图的每一维对结果的影响是相同的,忽视了每一维上特征图的不同位置强调的信息是不一样的.2)此外,前人工作大多关注特征图的局部信息,没有利用全局视图中特征图之间的关系.为了解决以上挑战,引入全局时频注意力框架,分别对通道维度和时频维度做了注意力变换.具体而言,引入了2个并行的注意力模块:1)时频注意力模块;2)全局注意力模块.对于时频注意力模块,可以通过使用加权求和在所有时频特征图上聚合特征来进行更新.对于全局注意力模块,借鉴了SE-Net的思想,通过参数为每个特征通道生成权重.通过这种办法,可以得到特征通道上响应的全局分布.在ASVspoof2019 LA公开数据集上进行了一系列实验,结果显示所提的模型取得不错的效果,最佳模型的等错误率达到4.12%,刷新了单个模型的最好成绩.

关键词：语音鉴伪注意力机制语音伪造检测全局注意力时频注意力

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基于跨模态深度度量学习的甲骨文字识别

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自动化学报 2021年第4期47卷 791-800页

作者：张颐康张恒刘永革刘成林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 中科院大学人工智能学院北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190 安阳师范学院安阳455099

甲骨文字图像可以分为拓片甲骨文字与临摹甲骨文字两类.拓片甲骨文字图像是从龟甲、兽骨等载体上获取的原始拓片图像,临摹甲骨文字图像是经过专家手工书写得到的高清图像.拓片甲骨文字样本难以获得,而临摹文字样本相对容易获得.为了提... 详细信息

甲骨文字图像可以分为拓片甲骨文字与临摹甲骨文字两类.拓片甲骨文字图像是从龟甲、兽骨等载体上获取的原始拓片图像,临摹甲骨文字图像是经过专家手工书写得到的高清图像.拓片甲骨文字样本难以获得,而临摹文字样本相对容易获得.为了提高拓片甲骨文字识别的性能,本文提出一种基于跨模态深度度量学习的甲骨文字识别方法,通过对临摹甲骨文字和拓片甲骨文字进行共享特征空间建模和最近邻分类,实现了拓片甲骨文字的跨模态识别.实验结果表明,在拓片甲骨文字识别任务上,本文提出的跨模态学习方法比单模态方法有明显的提升,同时对新类别拓片甲骨文字也能增量识别.

关键词：甲骨文字识别深度度量学习最近邻分类跨模态学习

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两阶段文档筛选和异步多粒度图多跳问答

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计算机技术与发展 2024年第1期34卷 121-127页

作者：张雪松李冠君聂士佳张大伟吕钊陶建华安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 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 清华大学自动化系北京100084

多跳问答旨在通过对多篇文档内容进行推理,来预测问题答案以及针对答案的支撑事实。然而当前的多跳问答方法在文档筛选任务中旨在找到与问题相关的所有文档,未考虑到这些文档是否都对找到答案有所帮助。因此,该文提出一种两阶段的文档... 详细信息

多跳问答旨在通过对多篇文档内容进行推理,来预测问题答案以及针对答案的支撑事实。然而当前的多跳问答方法在文档筛选任务中旨在找到与问题相关的所有文档,未考虑到这些文档是否都对找到答案有所帮助。因此,该文提出一种两阶段的文档筛选方法。第一阶段通过对文档进行评分且设置较小的阈值来获取尽可能多的与问题相关文档,保证文档的高召回率;第二阶段对问题答案的推理路径进行建模,在第一阶段的基础上再次提取文档,保证文档的高精确率。此外,针对由文档构成的多粒度图,提出一种新颖的异步更新机制来进行答案预测以及支撑事实预测。提出的异步更新机制将多粒度图分为异质图和同质图来进行异步更新以更好地进行多跳推理。该方法在性能上优于目前主流的多跳问答方法,验证了该方法的有效性。

关键词：多跳问答文档筛选多粒度图异步更新答案预测

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基于多模态知识感知注意力机制的问答方法

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计算机研究与发展 2020年第5期57卷 1037-1045页

作者：张莹莹钱胜胜方全徐常胜中国科学院大学北京100049 模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100190

随着网络的普及,越来越多人遇到身体不适时,会选择在网站上搜索相关症状.随着在线医疗问答网站的出现,如春雨医生、寻医问药等,患者可以便捷地医生交流.现有的问答系统方法,聚焦于词级别的交互与语义信息,却很少考虑在回答问题时,回答... 详细信息

随着网络的普及,越来越多人遇到身体不适时,会选择在网站上搜索相关症状.随着在线医疗问答网站的出现,如春雨医生、寻医问药等,患者可以便捷地医生交流.现有的问答系统方法,聚焦于词级别的交互与语义信息,却很少考虑在回答问题时,回答者还利用了与问答本身无直接联系的常识.在实际生活中,除了病人的表述,医生还需要额外知识来诊断病人.提出了一个基于多模态知识感知注意力机制的医疗问答方法,它可以有效地利用多模态医疗知识图谱来构建基于知识图谱的问答对之间的交互.该模型首先学习知识图谱中实体的多模态表示;然后从多模态知识图谱中与问答对相关联的实体的路径来推测出回答该问题时的逻辑,并刻画问答对之间的交互关系.此外,该模型还提出了一种注意力机制来判别连接问答对的不同路径之间的重要性.构建了一个大规模的多模态医疗知识图谱和一个医疗问答数据集,实验结果表明:该方法比当前最好的方法准确度提升了2%以上.

关键词：多模态知识图谱医疗问答系统注意力机制信息检索深度学习

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基于运动优化语义分割的变分光流计算方法

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模式识别与人工智能 2021年第7期34卷 631-645页

作者：葛利跃邓士心龚洁张聪炫陈震南昌航空大学信息工程学院南昌330063 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063 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

针对光照变化和大位移运动等复杂场景下图像序列变分光流计算的边缘模糊与过度分割问题,文中提出基于运动优化语义分割的变分光流计算方法.首先,根据图像局部区域的去均值归一化匹配模型,构建变分光流计算能量泛函.然后,利用去均值归一... 详细信息

针对光照变化和大位移运动等复杂场景下图像序列变分光流计算的边缘模糊与过度分割问题,文中提出基于运动优化语义分割的变分光流计算方法.首先,根据图像局部区域的去均值归一化匹配模型,构建变分光流计算能量泛函.然后,利用去均值归一化互相关光流估计结果,获取图像运动边界信息,优化语义分割,设计运动约束语义分割的变分光流计算模型.最后,融合图像不同标签区域光流,获得光流计算结果.在Middlebury、UCF101数据库上的实验表明,文中方法的光流估计精度与鲁棒性较高,尤其对光照变化、弱纹理和大位移运动等复杂场景的边缘保护效果较优.

关键词：变分光流运动优化语义分割去均值归一化互相关边缘保护

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融合事实文本的知识库问答方法

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模式识别与人工智能 2021年第3期34卷 267-274页

作者：王广祥何世柱刘康余正涛高盛祥郭军军昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500 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

在自然语言问题中,由于知识库中关系表达的多样化,通过表示学习匹配知识库问答的答案仍是一项艰巨任务.为了弥补上述不足,文中提出融合事实文本的知识库问答方法,将知识库中的实体、实体类型和关系转换为事实文本,并使用双向Transforme... 详细信息

在自然语言问题中,由于知识库中关系表达的多样化,通过表示学习匹配知识库问答的答案仍是一项艰巨任务.为了弥补上述不足,文中提出融合事实文本的知识库问答方法,将知识库中的实体、实体类型和关系转换为事实文本,并使用双向Transformer编码器(BERT)进行表示,利用BERT丰富的语义模式得到问题和答案在低维语义空间中的数值向量,通过数值计算匹配与问题语义最相近的答案.实验表明,文中方法在回答常见的简单问题时效果较优,鲁棒性较强.

关键词：问答系统知识库表示学习深度学习

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语言认知与语言计算--人与机器的语言理解

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中国科学：信息科学 2022年第10期52卷 1748-1774页

作者：王少楠丁鼐林楠张家俊宗成庆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 浙江大学生物医学工程与仪器科学学院生物医学工程教育部重点实验室杭州310027 之江实验室基础理论研究院应用数学与机器智能研究中心杭州311121 中国科学院行为科学重点实验室(中国科学院心理研究所) 北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190

语言理解是认知科学和计算机科学交叉领域共同关心的问题,但两个学科在选择具体研究问题时却十分不同.认知科学领域的研究侧重解析大脑的工作机制,更多地关注于描述大脑对语言的响应,缺乏对大脑语言功能整体化、系统化的研究,而计算机... 详细信息

语言理解是认知科学和计算机科学交叉领域共同关心的问题,但两个学科在选择具体研究问题时却十分不同.认知科学领域的研究侧重解析大脑的工作机制,更多地关注于描述大脑对语言的响应,缺乏对大脑语言功能整体化、系统化的研究,而计算机科学家在选择研究问题时重点关注实际应用效能,往往忽略了对语言最本质规律的研究.那么,如何实现两种思路的交叉融合,为智能语言计算模型的构建和语言认知机理的研究带来新的机遇和启发呢?本文首先简要回顾了认知科学和计算机科学在语言理解方向上的研究问题、发展历程和研究方法,重点阐述研究现状和面临的挑战,之后对比认知科学和计算机科学领域对于语言理解问题的主要观点,分析两者之间的异同.最后对现有语言认知和语言计算两个领域的交叉融合方法进行归纳和总结,并对未来发展趋势予以展望.

关键词：语言认知语言计算人的语言理解机器的语言理解交叉研究

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面向大规模数据的DBSCAN加速算法综述

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计算机研究与发展 2023年第9期60卷 2028-2047页

作者：陈叶旺曹海露陈谊康昭雷震杜吉祥华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学) 北京100048 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化所) 北京100190 厦门市数据安全与区块链技术重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 福建省大数据智能与安全重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006

DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)是应用最广的密度聚类算法之一.然而,它时间复杂度过高(O(n^(2))),无法处理大规模数据.因而,对它进行加速成为一个研究热点,众多富有成效的工作不断涌现.从加速目... 详细信息

DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)是应用最广的密度聚类算法之一.然而,它时间复杂度过高(O(n^(2))),无法处理大规模数据.因而,对它进行加速成为一个研究热点,众多富有成效的工作不断涌现.从加速目标上看,这些工作大体上可分为减少冗余计算和并行化两大类;就具体加速手段而言,可分为6个主要类别:基于分布式、基于采样化、基于近似模糊、基于快速近邻、基于空间划分以及基于GPU加速技术.根据该分类,对现有工作进行了深入梳理与交叉比较,发现采用多重技术的融合加速算法优于单一加速技术;近似模糊化、并行化与分布式是当前最有效的手段;高维数据仍然难以应对.此外,对快速化DBSCAN算法在多个领域中的应用进行了跟踪报告.最后,对本领域未来的方向进行了展望.

关键词：快速化DBSCAN 密度聚类聚类算法大数据数据挖掘

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