检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于多头注意力机制的模型层融合维度情感识别方法

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信号处理 2021年第5期37卷 885-892页

作者：董永峰苏海洋刘斌陶建华河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 中国科学院自动化研究所模式识别实验室北京100190

近年来,情感识别成为了人机交互领域的研究热点问题,而多模态维度情感识别能够检测出细微情感变化,得到了越来越多的关注多模态维度情感识别中需要考虑如何进行不同模态情感信息的有效融合。针对特征层融合存在有效特征提取和模态同步... 详细信息

近年来,情感识别成为了人机交互领域的研究热点问题,而多模态维度情感识别能够检测出细微情感变化,得到了越来越多的关注多模态维度情感识别中需要考虑如何进行不同模态情感信息的有效融合。针对特征层融合存在有效特征提取和模态同步的问题、决策层融合存在不同模态特征信息的关联问题,本文采用模型层融合策略,提出了基于多头注意力机制的多模态维度情感识别方法,分别构建音频模型、视频模型和多模态融合模型对信息流进行深层特征学习,最后放入双向长短时网络中得到最终情感预测值。所提方法相比于不同基线方法在激活度和愉悦度上均取得了最佳的性能,可以在高层维度对情感信息有效捕捉,进而更好的对音视频信息进行有效融合。

关键词：维度情感识别多模态情感融合模型层融合多头注意力机制

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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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基于生成对抗网络和扩散模型的人脸年龄编辑综述

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数据与计算发展前沿(中英文) 2025年第1期7卷 38-55页

作者：金家立高思远高满达王文彬柳绍祯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实验室北京100190 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102200 北京理工大学计算机学院北京100081

【目的】近年来,深度生成模型在人脸年龄编辑任务中取得了显著进展,本文对基于生成对抗网络和扩散模型等深度生成模型的人脸年龄编辑方法进行汇总。【方法】本文首先介绍人脸年龄编辑的基本概念、相关数据集、评价指标,然后分析常用的... 详细信息

【目的】近年来,深度生成模型在人脸年龄编辑任务中取得了显著进展,本文对基于生成对抗网络和扩散模型等深度生成模型的人脸年龄编辑方法进行汇总。【方法】本文首先介绍人脸年龄编辑的基本概念、相关数据集、评价指标,然后分析常用的生成对抗网络、扩散模型以及其变体在年龄编辑任务中的应用,归纳现有模型在年龄准确性、身份一致性、生成图像质量等方面的性能表现,并讨论不同评价指标的适用性。【结果】基于生成对抗网络和扩散模型的年龄编辑技术已经在生成图像的质量和年龄预测的准确性上取得了显著进展,但在处理较大年龄跨度时,面部细节的生成仍存在不足。【结论】未来的人脸年龄编辑研究可以通过开发更大规模、更高质量的数据集,结合3D人脸重建技术和扩散模型高效的采样算法,进一步提升模型的生成能力和应用效果。

关键词：深度学习生成对抗网络扩散模型属性编辑人脸年龄编辑

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面向影视制作的风格迁移技术及展望

影视文化

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影视文化 2022年第1期26卷 12-19页

作者：董未名邓盈盈张宇欣黄妮莎中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院大学人工智能学院

风格迁移是人工智能艺术的核心研究方向之一，可将一张图像或一段视频的视觉效果转换为指定的艺术图像的风格。本文首先介绍风格迁移的基本概念及已有的风格迁移技术在影视制作中的应用案例，并阐释了风格迁移的基础框架卷积神经网络和... 详细信息

风格迁移是人工智能艺术的核心研究方向之一，可将一张图像或一段视频的视觉效果转换为指定的艺术图像的风格。本文首先介绍风格迁移的基本概念及已有的风格迁移技术在影视制作中的应用案例，并阐释了风格迁移的基础框架卷积神经网络和生成式对抗网络的基本原理。其次，对不同类型的风格迁移技术框架进行概述，包括基于优化的风格迁移方法、单模型单风格的方法、单模型多风格的方法和视频风格迁移方法以及各类型的代表性算法。最后，对风格迁移技术未来在影视制作中的应用前景进行了展望，包括艺术风格影视片段制作、影视海报制作和老电影上色等方向。

关键词：风格迁移卷积神经网络影视制作

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基于大语言模型与视觉语言模型的多模态事实核查

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中国传媒大学学报（自然科学版） 2024年第4期31卷 30-37,54页

作者：张芃芃彭勃董晶程皓楠北华航天工业学院遥感信息工程学院廊坊065000 中国科学院自动化研究所模式识别实验室北京100190 中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室北京100024

多模态事实核查旨在联合多种模态的媒体内容以抽取有效信息来检测社交媒体背景下的虚假信息。针对已有研究对事实核查领域专用数据集过于依赖以及在图像理解和语义相似度计算方面可解释性弱的问题,提出了一种全新的基于预训练大模型的... 详细信息

多模态事实核查旨在联合多种模态的媒体内容以抽取有效信息来检测社交媒体背景下的虚假信息。针对已有研究对事实核查领域专用数据集过于依赖以及在图像理解和语义相似度计算方面可解释性弱的问题,提出了一种全新的基于预训练大模型的多模态事实核查自动化方法,并在公开数据集COSMOS上进行了实验。结果表明该方法达到了0.859的正确率,且在每次核查时都能提供清晰的理由,相较于传统的基线方法具有更高的准确性和更强的可解释性。此外,还深入分析了不同的方法变体,以及数据集中各种虚假信息的判别场景,验证了本方法凭借在多模态信息语义理解方面的强大能力,可以灵活应对不同情境下的脱离上下文检测。本文方法为社交网络中多模态媒体内容的事实核查工作提供有力的技术支持和新的思考方向。

关键词：深度学习大语言模型视觉语言模型多模态事实核查

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虹膜分割算法评价基准

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计算机研究与发展 2020年第2期57卷 395-412页

作者：王财勇孙哲南中国科学院大学人工智能学院北京100049 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

虹膜识别是生物特征识别中最稳定和最可靠的身份识别方法之一.在虹膜识别的整个流程中,虹膜分割处于预处理阶段,因此虹膜分割结果的好坏将直接影响虹膜识别的精度.自从1993年Daugman第1次提出高性能的虹膜识别系统以来,各种各样的虹膜... 详细信息

虹膜识别是生物特征识别中最稳定和最可靠的身份识别方法之一.在虹膜识别的整个流程中,虹膜分割处于预处理阶段,因此虹膜分割结果的好坏将直接影响虹膜识别的精度.自从1993年Daugman第1次提出高性能的虹膜识别系统以来,各种各样的虹膜分割算法陆续提出,尤其是近年来基于深度学习的虹膜分割算法极大地提升了虹膜分割的精度.然而,由于缺乏统一的数据库和评价指标,各种算法的性能比较杂乱而不公平,因此提出了一个公开的虹膜分割评价基准.首先,介绍了虹膜分割的定义和面临的挑战;其次全面梳理了3个有代表性的公开虹膜分割数据库,总结了其特点和挑战性;紧接着定义了虹膜分割的评价指标;然后对传统的和基于深度学习的虹膜分割算法进行了总结,并通过详细的实验对各类算法进行了比较和分析.实验结果表明:当前基于深度学习的虹膜分割算法在准确性上超越了传统的方法.最后,对基于深度学习的虹膜分割算法存在的问题进行了思考和讨论.

关键词：生物特征识别虹膜识别虹膜分割深度学习语义分割

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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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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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