检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2016年第4期30卷 176-183页

作者：陈玉博何世柱刘康赵军吕学强中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

实体消歧是自然语言理解的重要研究内容,旨在解决文本信息中普遍存在的命名实体歧义问题,在信息抽取、知识工程和语义网络等领域有广泛的应用价值。实体链接是实体消歧的一种重要方法,该方法将具有歧义的实体指称项链接到给定的知识库... 详细信息

实体消歧是自然语言理解的重要研究内容,旨在解决文本信息中普遍存在的命名实体歧义问题,在信息抽取、知识工程和语义网络等领域有广泛的应用价值。实体链接是实体消歧的一种重要方法,该方法将具有歧义的实体指称项链接到给定的知识库中从而实现实体歧义的消除[1]。传统的实体链接方法主要利用上下文的词语匹配等表层特征,缺乏深层语义信息,针对这一问题,该文提出的实体链接方法利用了多种特征,从不同的维度捕获语义信息。为了更好地融合各个维度的特征,该文利用了基于排序学习框架的实体链接方法,与传统的方法相比,节省了人工对大量的模型参数选择和调节的工作,与基于分类的方法相比,能更好地利用到候选之间的关系信息。在TAC-KBP-2009的实体链接评测数据上的实验表明,该文提出的特征和方法表现出良好的性能,在评测指标上高出参赛队伍最好水平2.21%,达到84.38%。

关键词：实体消歧实体链接排序学习

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高阶SVD和全变差正则的乘性噪声去除模型

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西安电子科技大学学报 2016年第3期43卷 78-84页

作者：霍雷刚冯象初王旭东霍春雷西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710071 广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530023 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

光滑性、稀疏性和自相似性先验作为自然图像的重要特性被广泛应用于图像去噪.根据高阶奇异值分解和全变差正则的互补性,提出了一种能够同时利用光滑性、稀疏性和自相似性先验的乘性噪声去除新方法.该方法首先采用高阶奇异值分解方法对... 详细信息

光滑性、稀疏性和自相似性先验作为自然图像的重要特性被广泛应用于图像去噪.根据高阶奇异值分解和全变差正则的互补性,提出了一种能够同时利用光滑性、稀疏性和自相似性先验的乘性噪声去除新方法.该方法首先采用高阶奇异值分解方法对对数变换后图像中的相似块组进行去噪;然后结合考虑光滑性先验的全变差约束对结果进行迭代优化.实验结果表明,该方法在有效去除乘性噪声的同时,可以更好地保留图像的边缘和纹理区域的细节信息.

关键词：高阶奇异值分解乘性噪声全变差非局部滤波图像去噪

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网络成瘾青少年静息态功能MRI区域一致性研究

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中华放射学杂志 2016年第11期50卷 878-881页

作者：仪晓立杨洋白振华李尔珍刘勇袁新宇首都儿科研究所附属儿童医院放射科 100020 首都儿科研究所附属儿童医院神经内科 100020 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

目的：研究网络成瘾（IA）青少年静息态fMRI（rs-fMRI）局部一致性（ReHo）改变。方法2014年10月至2015年8月收集年龄、性别及教育程度相匹配的网络成瘾青少年12例（网络成瘾组）和正常对照组12名，所有受试者均完成简易精神状态检查量... 详细信息

目的：研究网络成瘾（IA）青少年静息态fMRI（rs-fMRI）局部一致性（ReHo）改变。方法2014年10月至2015年8月收集年龄、性别及教育程度相匹配的网络成瘾青少年12例（网络成瘾组）和正常对照组12名，所有受试者均完成简易精神状态检查量表（MMSE）评分。采用rs-fMRI分析受试者全脑静息态的ReHo，两组间比较采用独立样本t检验，并将两组间差异有统计学意义的脑区与网络依赖程度（每周上网时间）进行线性相关分析。结果与正常对照组相比，网络成瘾组MMSE评分差异无统计学意义，每周上网时间明显增多，差异有统计学意义（t=25.620，P〈0.01）。网络成瘾组左侧中央后回（体素129个，t=4.45）、左侧顶下小叶（体素156个，t=5.02）和左侧额叶下回（体素117个，t=4.14）ReHo值减低（P值均〈0.01），未发现ReHo值升高的脑区。相关分析显示左侧顶叶中央后回、顶下小叶及额叶额下回ReHo值与网络成瘾组青少年每周上网时间呈负相关（r值分别为-0.874、-0.746、-0.695，P值均〈0.05）。结论网络成瘾青少年存在多处脑区ReHo改变，且与网络依赖程度相关。

关键词：行为,成瘾磁共振成像儿童

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一种基于先验信息的脑功能网络提取方法

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计算机应用研究 2016年第4期33卷 1258-1261页

作者：杜宇慧桂志国隋婧中北大学信息与通信工程学院太原030051 The Mind Research Network研究所医学图像分析实验室美国阿尔伯克基87131 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

提出一种基于先验信息的脑功能网络提取方法。该方法基于先验信息得到初始的目标和背景种子点,然后基于图论将整个脑图像构建图,最后利用半监督聚类技术提取脑功能网络。基于不同信噪比的模拟数据,对提出方法、基于种子点的方法、独立... 详细信息

提出一种基于先验信息的脑功能网络提取方法。该方法基于先验信息得到初始的目标和背景种子点,然后基于图论将整个脑图像构建图,最后利用半监督聚类技术提取脑功能网络。基于不同信噪比的模拟数据,对提出方法、基于种子点的方法、独立成分分析方法以及两种聚类方法(归一化最小化割和K-均值方法)进行比较。基于真实脑静息态功能核磁共振数据,使用提出方法对默认模式网络进行提取。基于模拟数据的实验结果表明,提出的算法相对于传统的方法可以得到更为准确且鲁棒的脑功能网络。基于静息态功能核磁共振数据得到的默认模式网络在一些重要脑区具有高的稳定性,且不同地点采集数据得到的结果具有较强的一致性。提出的方法是一种有效的脑功能网络提取方法。

关键词：磁共振成像脑功能网络图论半监督聚类先验信息

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迎接智能时代——“人工智能”专刊篇首语

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计算机科学 2016年第12期43卷 I0001-I0002页

作者：王国胤孙富春马华东蒋田仔重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室清华大学计算机科学与技术系北京邮电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

1956年夏，以John McCarthy，Marvin Lee Mingsky，Nathaniel Rochester和Claude Samuel等为首的一批年轻科学家在达特茅斯大学召开了两个月的学术研讨会，研究和探讨用机器模拟智能的问题，首次提出了“人工智能”这一术语，标志着“... 详细信息

1956年夏，以John McCarthy，Marvin Lee Mingsky，Nathaniel Rochester和Claude Samuel等为首的一批年轻科学家在达特茅斯大学召开了两个月的学术研讨会，研究和探讨用机器模拟智能的问题，首次提出了“人工智能”这一术语，标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。60年来，人工智能的发展道路波折起伏，形成了符号主义、连接主义、行为主义三大学派。云计算提供了强大的信息计算和处理能力，大数据提供了丰富的数据信息资源，人工智能迎来了新一轮的发展高潮。近年来，人机大战、人脸识别、语音识别、智能搜索、机器人等领域纷纷取得了具有划时代意义的里程碑式的人工智能科技创新成果，引起了国际社会对人工智能的广泛关注。

关键词：人工智能信息计算学术研讨会新兴学科符号主义连接主义行为主义信息资源

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在 SDSS DR8恒星光谱中自动搜寻稀有天体

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光谱学与光谱分析 2015年第3期35卷 834-840页

作者：司建敏罗阿理吴福朝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北京100190 中国科学院国家天文台光学天文重点实验室北京100012 中国科学院大学北京100049

SDSS DR8海量光谱中包含许多有研究价值的稀有天体,如特殊白矮星(DZ,DQ,DC)、碳星、白矮主序双星、激变变星等,如何在海量光谱中自动搜寻稀有天体有着极其重要的意义。提出一种基于核密度估计和K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)相结合的... 详细信息

SDSS DR8海量光谱中包含许多有研究价值的稀有天体,如特殊白矮星(DZ,DQ,DC)、碳星、白矮主序双星、激变变星等,如何在海量光谱中自动搜寻稀有天体有着极其重要的意义。提出一种基于核密度估计和K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)相结合的方法在SDSS DR8信噪比大于5的546 383个恒星光谱中搜寻稀有天体。首先对光谱进行高斯核密度估计,选取概率最小的5 000个光谱作为稀有类,概率最大的300 000个光谱作为普通类,然后进行KNN分类,同时也将5 000个稀有光谱的K个最近邻也作为稀有的天体,结果共有21 193条光谱。为了方便分析,对这些光谱聚类后进行人工检查。这些光谱主要包括由于数据缺失、红化、流量定标不准引起的问题光谱、行星状星云、没有物理联系的光谱双星、类星体、特殊白矮星(DZ,DQ,DC)、碳星、白矮主序双星、激变变星等。通过和SIMBAD,NED,ADS及一些主要的文献交叉验证,我们新发现了3个DZ白矮星、1个白矮主序双星、2个伴星为G型星的激变变星,3个激变变星的候选体、6个DC白矮星,1个DC白矮星候选体和1个BLLracertae(BLlac)候选体。还发现了1个有CaⅡ三重发射线和MgⅠ发射线的DA白矮星和1个光谱上表现出发射线的晚M恒星但测光图上像是一个星云或星系。

关键词：核密度估计 K-近邻稀有天体数据挖掘 SDSS

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面向双眼皮虚拟手术的三维网格编辑技术

面向双眼皮虚拟手术的三维网格编辑技术

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第十一届全国数字娱乐与艺术研讨会(DEA2016)

作者：管桐马光辉张晓鹏中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京市100090

虚拟美容外科手术仿真系统，模拟手术过程都严重依赖人机交互操作，这个过程非常繁琐，而且效果因操作者的技能水平而异。虚拟双眼皮手术对精确程度有很高的要求，人机交互操作难以准确完成操作。针对这个问题，提出了一种新的通过测地... 详细信息

虚拟美容外科手术仿真系统，模拟手术过程都严重依赖人机交互操作，这个过程非常繁琐，而且效果因操作者的技能水平而异。虚拟双眼皮手术对精确程度有很高的要求，人机交互操作难以准确完成操作。针对这个问题，提出了一种新的通过测地线自动地生成虚拟双眼皮的算法。首先，在选定区域提取与上眼睑近似的脊线。接着，对脊线上的脊点进行最小二乘法拟合得到上眼睑。同时，抬高上眼睑特征点，在抬高模型上追踪测地线轨迹。然后，将测地线轨迹映射到原模型，确定手术路径。再依照手术路径进行网格编辑，最后对编辑后的网格进行渲染。在算法中，我们还采用了自适应细分策略来避免变形结果的走样，通过限定区域运算提升效率。实验结果表明，该算法具有稳定性、高效性和易用性。

关键词：虚拟手术几何特征网格编辑谷脊线测地线

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智能视频监控技术综述

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计算机学报 2015年第6期38卷 1093-1118页

作者：黄凯奇陈晓棠康运锋谭铁牛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

随着摄像头安装数量的日益增多,以及智慧城市和公共安全需求的日益增长,采用人工的视频监控方式已经远远不能满足需要,因此智能视频监控技术应运而生并迅速成为一个研究热点.智能视频监控技术是一个跨领域的研究方向,它的研究内容丰富,... 详细信息

随着摄像头安装数量的日益增多,以及智慧城市和公共安全需求的日益增长,采用人工的视频监控方式已经远远不能满足需要,因此智能视频监控技术应运而生并迅速成为一个研究热点.智能视频监控技术是一个跨领域的研究方向,它的研究内容丰富,应用领域广泛多样.文中对智能视频监控技术的发展历史、研究现状以及典型算法的现状给了比较全面的综述.首先从底层、中层、高层对智能视频监控技术进行分类,分别对目标检测、目标跟踪、分类识别以及行为分析算法进行归纳总结;然后对典型算法的优缺点进行分析,给出了典型算法在现有研究数据库上的性能对比,并对待解决问题和难点进行了总结;最后对智能视频监控技术在物联网背景下存在的挑战以及未来发展趋势进行了探讨.

关键词：智能视频监控智慧城市公共安全物联网

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基于局部优化的重心Voronoi图计算

基于局部优化的重心Voronoi图计算

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第十一届全国数字娱乐与艺术研讨会(DEA2016)

作者：叶畋宇王逸群严冬明雍俊海清华大学软件学院中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

重心Voronoi图(Centroidal Voronoi tessellation,CVT)是一个重要的几何结构,在地理信息系统,信号处理,网格生成/优化,可视化等领域有着重要应用。针对传统全局生成、优化的方法的不足,比如奇异点多、收敛速度较慢等问题,本文提出了生... 详细信息

重心Voronoi图(Centroidal Voronoi tessellation,CVT)是一个重要的几何结构,在地理信息系统,信号处理,网格生成/优化,可视化等领域有着重要应用。针对传统全局生成、优化的方法的不足,比如奇异点多、收敛速度较慢等问题,本文提出了生成优化与随机扰动两种局部优化方法,以及一个整合了层次生成、局部优化、蒙特卡罗优化的CVT生成算法框架。实验结果表明,相比于已有算法,本文的方法在速度与质量上有综合的提升。

关键词：重心Voronoi图局部极小优化奇异点

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高阶马尔科夫随机场及其在场景理解中的应用

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自动化学报 2015年第7期41卷 1213-1234页

作者：余淼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京100190 中原工学院电子信息学院郑州450007

与传统的一阶马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)相比,高阶马尔科夫随机场能够表达更加复杂的定性和统计性先验信息,在模型的表达能力上具有更大的优势.但高阶马尔科夫随机场对应的能量函数优化问题更为复杂.同时其模型参数数目... 详细信息

与传统的一阶马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)相比,高阶马尔科夫随机场能够表达更加复杂的定性和统计性先验信息,在模型的表达能力上具有更大的优势.但高阶马尔科夫随机场对应的能量函数优化问题更为复杂.同时其模型参数数目的爆炸式增长使得选择合适的模型参数也成为了一个非常困难的问题.近年来,学术界在高阶马尔科夫随机场的能量模型的建模、优化和参数学习三个方面进行了深入的探索,取得了很多有意义的成果.本文首先从这三个方面总结和介绍了目前在高阶马尔科夫随机场研究上取得的主要成果,然后介绍了高阶马尔科夫随机场在图像理解和三维场景理解中的应用现状.

关键词：高阶马尔科夫随机场能量模型能量优化参数学习场景理解

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