检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第10期35卷 4794-4805页

作者：王祥宇宗成庆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 中国科学院大学人工智能学院北京100049

揭示情绪之间的关系是认知心理学的一项重要基础研究.从自然语言处理的角度来说,探讨情绪之间的关系的关键在于得到合适的情绪类别的嵌入式表示.最近,在情感空间中获得一个可以表征情绪关系的类别表示已经引起了一些关注.然而,现有的情... 详细信息

揭示情绪之间的关系是认知心理学的一项重要基础研究.从自然语言处理的角度来说,探讨情绪之间的关系的关键在于得到合适的情绪类别的嵌入式表示.最近,在情感空间中获得一个可以表征情绪关系的类别表示已经引起了一些关注.然而,现有的情绪类别嵌入方法存在以下几个缺点.比如固定维度,情绪类别表示的维度依赖于所选定的数据集.为了取得一个更好的情绪类别表示,引入监督对比学习的表示方法.在之前的监督对比学习方法中,样本之间的相似性取决于样本所标注的标签的相似性.为了更好地反映出不同情绪类别之间的复杂关系,进一步提出部分相似的监督对比学习表示方法,认为不同情绪类别(比如情绪anger和annoyance)的样本之间也可能是部分相似的.最后,组织一系列实验来验证所提方法以及其他5个基准方法在表述情绪类别之间关系的能力.实验结果表明,所提方法取得了理想的情绪类别表示结果.

关键词：情感分析情绪表示情绪空间情绪类别

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综合集成研讨厅体系起源、发展现状与趋势

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自动化学报 2021年第8期47卷 1822-1839页

作者：王丹力郑楠刘成林中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制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 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

20世纪80年代前后,国外学术界开始了复杂性与复杂系统的研究.与此同时,以钱学森为代表的一批中国学者也开展了与此相关的系统科学和开放的复杂巨系统的研究,开创性地提出了综合集成法,进一步发展为综合集成研讨厅体系,并取得了一些成功... 详细信息

20世纪80年代前后,国外学术界开始了复杂性与复杂系统的研究.与此同时,以钱学森为代表的一批中国学者也开展了与此相关的系统科学和开放的复杂巨系统的研究,开创性地提出了综合集成法,进一步发展为综合集成研讨厅体系,并取得了一些成功应用.但是由于当时人们对综合集成研讨厅体系的认识不足,以及技术条件所限,其应用受到了限制.随着思维科学/认知科学、系统科学和信息技术、计算机技术、网络通信技术巨大进步,特别是近年来大数据、云计算、人工智能的飞速发展,出现了越来越多的复杂巨系统,亟待有效方法来处理这类问题.在此背景下,综合集成研讨厅体系又获得广泛关注.本文回顾了综合集成研讨厅体系产生和发展的重要历程,分析了其典型案例,介绍了国内外的相关研究进展,最后提出了未来发展的几个方向.本文力图为从事复杂巨系统研究和实践的相关人员提供理论方法指导和工程范例.

关键词：复杂性复杂系统综合集成综合集成研讨厅体系

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大幅面地图的三维地形重建

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自动化学报 2002年第1期28卷 63-73页

作者：胡卫明吴兵刘崴中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080 北京大学文字信息处理技术国家重点实验室北京100871

研究完成了一个实用的可用于大幅面像素地图的三维地形重建系统 .提出一个实用的等高线内插算法 ,算法克服了网格绘制等值线方法和三角网绘制等值线方法因只考虑了点的位置属性、未考虑等高线的线属性而使插出的等高线常常会与母线相交... 详细信息

研究完成了一个实用的可用于大幅面像素地图的三维地形重建系统 .提出一个实用的等高线内插算法 ,算法克服了网格绘制等值线方法和三角网绘制等值线方法因只考虑了点的位置属性、未考虑等高线的线属性而使插出的等高线常常会与母线相交的弱点 ;同时提出了一个实用的等高线高程识别算法和一个可用于大幅面地图的三维规则数据场建立算法 ,算法充分利用了等高线的先验知识 ,不仅建立的数据场的质量很高 ,而且算法的时间复杂性与数据点数( m)和网格点数 ( n)成线性关系 O( m+ n) ,因此计算速度很快 .

关键词：大幅面地图三维地形重建地理信息系统地理学等值线

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对称位相型滤波器及其在边缘检测中的应用

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计算机学报 2001年第5期24卷 502-508页

作者：李泉林周渊赵一强中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080 加拿大Carleton大学数学与统计学院

该文从概率的角度提出了两类新的滤波器 :对称位相型滤波器和对称梯阶滤波器 ;证明了对任意给定的非负对称滤波器可用这两类滤波器的序列在 (-∞ ,+∞ )内一致逼近 ;这种序列有着统一的结构形式 :L (x) =∑si=1eλi| x -μ | ∑Nik=0a( ... 详细信息

该文从概率的角度提出了两类新的滤波器 :对称位相型滤波器和对称梯阶滤波器 ;证明了对任意给定的非负对称滤波器可用这两类滤波器的序列在 (-∞ ,+∞ )内一致逼近 ;这种序列有着统一的结构形式 :L (x) =∑si=1eλi| x -μ | ∑Nik=0a( i)k |x -μ|k.对于 L (x) ,文中给出了选择 L (x )一些最优准则的解析表达式 .从而表明 L (x )既具有一般性 ,又易进行解析处理和数值计算 .对于已有文献中相关于对称指数滤波器的两类不同形式 ,例如 L i等 [6 ] 和 Ma等 [9] 。

关键词：对称位相型滤波器边缘检测计算机视觉二维图像

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多尺度信息融合的遥感图像语义分割模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第9期31卷 1509-1517页

作者：张静靳淇兆王洪振达铖向世明潘春洪哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨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

遥感图像分割是目前学术界和工业界的一个研究热点,在城市规划、变化检测以及GIS信息构建等方面有着十分广泛的应用.然而,诸多复杂因素(如多变的尺度、多样化的拓扑形状以及复杂的背景和阴影等)使得遥感图像语义分割成为一项具有挑战性... 详细信息

遥感图像分割是目前学术界和工业界的一个研究热点,在城市规划、变化检测以及GIS信息构建等方面有着十分广泛的应用.然而,诸多复杂因素(如多变的尺度、多样化的拓扑形状以及复杂的背景和阴影等)使得遥感图像语义分割成为一项具有挑战性的任务.为此,提出一种基于多尺度信息融合的遥感图像语义分割深层卷积神经网络模型,该模型分为编码器和解码器2部分.在编码阶段,设计了基于DenseNet网络的跨卷积层级的多尺度特征融合策略,采用子区域全局平均池化及多尺度卷积处理复杂的背景区域;在解码阶段,为了准确地恢复图像的细节信息,设计了能够融合不同层级卷积特征的短解码器;最后,在整体模型构建方面设计了一种具有多输出的分层监督机制网络模型,从不同层级获取监督信息,可在充分利用监督信息的同时更好地引导网络的训练.在ISPRS公开数据集以及北京市遥感数据集上,通过实验验证了文中模型的有效性.

关键词：遥感图像语义分割深度卷积神经网络

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非线性模型下的摄像机自标定

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计算机学报 2002年第3期25卷 276-283页

作者：吴福朝阮宗才胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080 安徽大学人工智能研究所合肥230039

摄像机标定是从二维图像获取三维信息必不可少的步骤 .线性 (小孔 )模型摄像机自标定 ,目前已成为计算机视觉领域的研究热点之一 .对于非线性模型下摄像机的自标定 ,目前还未见到相关的研究报道 .由于线性模型一般不能准确地描述真实摄... 详细信息

摄像机标定是从二维图像获取三维信息必不可少的步骤 .线性 (小孔 )模型摄像机自标定 ,目前已成为计算机视觉领域的研究热点之一 .对于非线性模型下摄像机的自标定 ,目前还未见到相关的研究报道 .由于线性模型一般不能准确地描述真实摄像机的几何成像关系 ,因此对非线性模型摄像机自标定的研究具有十分重要的实际意义 .该文主要探索非线性模型摄像机的自标定方法 .基本原理是将非线性模型视为线性模型和畸变项的叠加 ,然后利用线性模型的基本矩阵或单应矩阵 ,给出非线性模型参数的约束方程 ,从而实现非线性模型摄像机的自标定 .模拟和真实图像实验均表明该文所给的方法是可行的。

关键词：非线线模型摄像机目标定基本矩阵单应矩阵计算机视觉

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基于自监督图对比学习的视频问答方法

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软件学报 2023年第5期34卷 2083-2100页

作者：姚暄高君宇徐常胜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 中国科学院大学人工智能学院北京100190 鹏城实验室广东深圳518055

视频问答作为一种跨模态理解任务,在给定一段视频和与之相关的问题的条件下,需要通过不同模态语义信息之间的交互来产生问题的答案.近年来,由于图神经网络在跨模态信息融合与推理方面强大的能力,其在视频问答任务中取得了显著的进展.但... 详细信息

视频问答作为一种跨模态理解任务,在给定一段视频和与之相关的问题的条件下,需要通过不同模态语义信息之间的交互来产生问题的答案.近年来,由于图神经网络在跨模态信息融合与推理方面强大的能力,其在视频问答任务中取得了显著的进展.但是,大多数现有的图网络方法由于自身固有的过拟合或过平滑、弱鲁棒性和弱泛化性的缺陷使得视频问答模型的性能未能进一步提升.鉴于预训练技术中自监督对比学习方法的有效性和鲁棒性,在视频问答任务中利用图数据增强的思路提出了一种图网络自监督对比学习框架GMC.该框架使用针对节点和边的两种数据增强操作来生成相异子样本,并通过提升原样本与生成子样本图数据预测分布之间的一致性来提高视频问答模型的准确率和鲁棒性.在视频问答公开数据集上通过与现有先进的视频问答模型和不同GMC变体模型的实验对比验证了所提框架的有效性.

关键词：图对比学习视频问答图数据增强预训练

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多通道运动特征融合的微表情识别方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第9期33卷 1457-1465页

作者：佘文祥刘斌陶建华张昊吕钊安徽大学多模态认知计算安徽省重点实验室合肥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

针对已有的微表情识别中由于微表情变化幅度不明显,导致细微特征容易在学习过程中丢失,从而使模型的性能受到限制的问题,提出一种基于运动特征的微表情识别方法.首先分析变化幅度相对明显的区域对微表情识别的影响,根据生理学研究对微... 详细信息

针对已有的微表情识别中由于微表情变化幅度不明显,导致细微特征容易在学习过程中丢失,从而使模型的性能受到限制的问题,提出一种基于运动特征的微表情识别方法.首先分析变化幅度相对明显的区域对微表情识别的影响,根据生理学研究对微表情变化相对活跃区域进行局部切割,并使用并行神经网络分别对局部区域和全局区域提取特征;然后采用一种能够提取特征级运动信息的运动特征提取模块从空间特征图中学习到运动特征,将运动特征和空间特征进行聚合,以减少细微特征的丢失;最后将局部特征和全局的聚合特征组合成新的混合特征用于微表情识别.实验结果表明,在MEGC 2019数据集(包含CASME II,SMIC和SAMM)上,未加权F1分数和未加权平均召回率的结果分别为81.81%和79.01%,与MEGC 2019最好的方法相比分别提高了2.96%和0.77%,该方法具有更好的识别性能.

关键词：微表情识别动作特征提取神经网络局部特征特征聚合

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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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旋转矩形区域的遥感图像舰船目标检测模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第11期31卷 1935-1945页

作者：仲伟峰郭峰向世明潘春洪哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨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

高分辨率遥感图像舰船目标检测是遥感图像理解任务中的热点研究问题.由于遥感图像中舰船目标存在成像视角单一、目标分布密集和目标尺度变化大等特点,直接将自然场景目标检测方法应用于遥感图像舰船检测任务中,并不能获得满意的效果.此... 详细信息

高分辨率遥感图像舰船目标检测是遥感图像理解任务中的热点研究问题.由于遥感图像中舰船目标存在成像视角单一、目标分布密集和目标尺度变化大等特点,直接将自然场景目标检测方法应用于遥感图像舰船检测任务中,并不能获得满意的效果.此外,自然场景目标检测任务中常用的水平矩形框对细长型舰船目标的定位精确度无法满足实际应用需求.因此,提出了基于旋转矩形区域的遥感舰船目标检测算法.首先,采用旋转矩形框完成舰船目标的定位.其次,提出兴趣区域特征金字塔池化模块,融合兴趣区域的多尺度池化特征以处理目标尺度变化较大的问题.最后,设计定位准确度预测分支,利用定位准确度预测值指导非极大值抑制算法,从而优化后处理的结果.在遥感舰船公开数据集HRSC2016上,通过3个级别任务(分别为单类、4类和19类舰船检测识别)上的实验结果验证了算法的有效性.

关键词：遥感图像卷积神经网络舰船检测

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