检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2018年第2期40卷 323-330页

作者：曹志义牛少彰张继威北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

基于大量训练样本生成高置信度图像的生成对抗网络研究已经取得一些成果,但是现有的研究只针对已知训练样本进行图像生成,而未将训练的参数用于训练样本之外的图像生成。该文设计了一种改进的生成对抗网络模型,在已有网络的基础上增加... 详细信息

基于大量训练样本生成高置信度图像的生成对抗网络研究已经取得一些成果,但是现有的研究只针对已知训练样本进行图像生成,而未将训练的参数用于训练样本之外的图像生成。该文设计了一种改进的生成对抗网络模型,在已有网络的基础上增加一个还原层,使得测试图像可以通过改进的对抗网络生成对应的高置信度图像。实验结果表明,改进的生成对抗网络参数可以应用到训练集之外的普通样本。同时本文改进了生成模型的损失算法,极大地缩短了网络的收敛时间。

关键词：生成对抗网络半监督学习生成模型损失函数

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一种新的基于粗糙集K-均值的社区发现方法

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电子与信息学报 2017年第4期39卷 770-777页

作者：张云雷吴斌刘宇北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

针对许多社区发现方法将社区看作一个集合而无法描述社区模糊区域的问题,该文提出一种基于粗糙集理论的社区发现方法。该方法将社区看作两个集合,即社区的下近似集和上近似集,来刻画社区的模糊区域。该方法首先选择K个节点作为社区的中... 详细信息

针对许多社区发现方法将社区看作一个集合而无法描述社区模糊区域的问题,该文提出一种基于粗糙集理论的社区发现方法。该方法将社区看作两个集合,即社区的下近似集和上近似集,来刻画社区的模糊区域。该方法首先选择K个节点作为社区的中心节点,然后根据节点与社区中心之间的距离将节点关联到社区中心节点形成社区,接着重新计算社区的中心点及节点的社区标签,如此迭代直到收敛。通过公开数据集和仿真数据集验证了该方法在社区发现方面的可行性和有效性。

关键词：社交网络分析社区发现粗糙集 K-均值

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基于RNN和主题模型的社交网络突发话题发现

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通信学报 2018年第4期39卷 189-198页

作者：石磊杜军平梁美玉北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

社交网络数据是稀疏和嘈杂的,并伴有大量的无意义话题。传统突发话题发现方法无法解决社交网络短文本稀疏性问题,并需要复杂的后处理过程。为了解决上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN,recurrent neural network)和主题模型的突发... 详细信息

社交网络数据是稀疏和嘈杂的,并伴有大量的无意义话题。传统突发话题发现方法无法解决社交网络短文本稀疏性问题,并需要复杂的后处理过程。为了解决上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN,recurrent neural network)和主题模型的突发话题发现(RTM-SBTD)方法。首先,综合RNN和逆序文档频率(IDF,inverse document frequency)构建权重先验来学习词的关系,同时通过构建词对解决短文本稀疏性问题。其次,模型中引入针板先验(spike and slab)来解耦突发话题分布的稀疏和平滑。最后,引入词的突发性来区分建模普通话题和突发话题,实现突发话题自动发现。实验结果表明与现有的主流突发话题发现方法相比,所提RTM-SBTD方法在多种评价指标上优于对比算法。

关键词：社交网络突发话题发现主题模型循环神经网络

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基于社团结构的链接预测和属性推断联合解决方法

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电子学报 2016年第9期44卷 2062-2067页

作者：王锐吴玲玲石川吴斌北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

链接预测与属性推断是社交网络数据挖掘的两项重要任务.之前的大部分研究工作将链接预测和属性推断视为不同的问题,分别研究解决方法.然而,根据网络结构的同质性理论,社交网络中的链接与属性之间具有内在关联.本文提出了基于社团结构的... 详细信息

链接预测与属性推断是社交网络数据挖掘的两项重要任务.之前的大部分研究工作将链接预测和属性推断视为不同的问题,分别研究解决方法.然而,根据网络结构的同质性理论,社交网络中的链接与属性之间具有内在关联.本文提出了基于社团结构的链接预测和属性推断联合解决方法(LAIC),将社团结构作为链接预测与属性推断的关联因子,利用用户属性和社团结构进行链接预测,利用链接信息得到社团属性进而推断用户属性.LAIC不仅同时解决了链接预测和属性推断问题,而且通过迭代使链接预测和属性推断的准确率可以相互提升.两个真实数据集上的实验证明LAIC方法是有效的.

关键词：社交网络链接预测属性推断社团结构

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基于改进DeepLabv3+的拼接篡改定位检测技术

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北京邮电大学学报 2019年第1期42卷 68-73页

作者：张继威牛少彰曹志义王心怡北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

目前大部分的拼接检测算法主要检测图片是否经历了拼接篡改,而不是对拼接区域进行定位检测,对此,提出了一种基于改进Deep Labv3+的拼接区域定位检测技术.首先,改变原Deep Labv3+网络的分类数;其次,通过改造图像训练库,在训练库中加入含... 详细信息

目前大部分的拼接检测算法主要检测图片是否经历了拼接篡改,而不是对拼接区域进行定位检测,对此,提出了一种基于改进Deep Labv3+的拼接区域定位检测技术.首先,改变原Deep Labv3+网络的分类数;其次,通过改造图像训练库,在训练库中加入含有人物的原图,对原图和篡改图的标签进行区别设置,引导改进的Deep Labv3+网络去学习原图人物和篡改人物特征的区别.实验结果显示,基于改进Deep Labv3+的拼接区域定位检测技术在CASIA数据库上取得了更好的拼接区域定位效果.

关键词：改进Deep Labv3+ 图像拼接区域定位轮廓学习边缘特征

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基于时空关联图模型的视频监控目标跟踪

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北京航空航天大学学报 2015年第4期41卷 713-720页

作者：张诚马华东傅慧源北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

多摄像机监控环境下的无重叠视域目标跟踪问题十分具有挑战性,其原因在于跟踪目标在网络中的转移与运动规律往往具有不确定性.目标跟踪的关键问题在于摄像机之间的目标关联以及如何依据网络拓扑结构来找到目标之间的对应关系.提出了一... 详细信息

多摄像机监控环境下的无重叠视域目标跟踪问题十分具有挑战性,其原因在于跟踪目标在网络中的转移与运动规律往往具有不确定性.目标跟踪的关键问题在于摄像机之间的目标关联以及如何依据网络拓扑结构来找到目标之间的对应关系.提出了一种图模型来对摄像机网络中的时空关联关系进行表达.图模型中的节点表示目标在摄像机视域中的出现区域和消失区域,边由时间与空间关系进行约束.提出了一种将目标外观模型与图模型相融合的跟踪方法,其中外观模型通过协方差描述子进行特征融合,同时,结合二部图匹配策略来解决多摄像头目标跟踪中的识别与匹配问题.在真实监控视频上的实验验证了该方法的有效性.

关键词：目标跟踪多摄像机网络时空关联图模型二部图匹配数据关联

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基于信息熵的复杂网络社团划分建模和验证

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计算机研究与发展 2012年第4期49卷 725-734页

作者：邓小龙王柏吴斌杨胜琦北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

社团结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,社团结构的划分方法对分析复杂网络相关统计特性具有十分重要的理论意义.为了提高社团划分精度,提出了一种新的基于信息熵(information entropy)模块度的社团划分算法(简称IE算法).在... 详细信息

社团结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,社团结构的划分方法对分析复杂网络相关统计特性具有十分重要的理论意义.为了提高社团划分精度,提出了一种新的基于信息熵(information entropy)模块度的社团划分算法(简称IE算法).在有着确定社团结构的数据集和不确定社团结构的数据集上,通过选取Q值、社团划分个数、社团最大连通分量大小和强弱社团个数比例4个重要参数,将IE算法与两种最主要的基于模块度的划分算法GN(Girvan-Newman)和FastGN(Fast Girvan-Newman)进行对比,实验结果证明了IE算法在社团划分性能上优于GN和FastGN;将IE和其他7种最主要的经典社团算法进行时间复杂度分析,并在随机网络和真实网络上进行实验,结果表明该算法时间复杂度在GN与FastGN之间,时间复杂度小于GN而精确度优于GN,证明了在大多数数据集上IE算法的社团划分准确度优于传统基于点边比率的社团划分算法的准确度.

关键词：信息熵复杂网络社团结构模块度社团划分

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多摄像机监控中基于贝叶斯因果网的人物角色识别

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计算机学报 2010年第12期33卷 2378-2386页

作者：明安龙马华东傅慧源北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

很多传统视觉监控的研究工作集中于行人跟踪、行为和事件检测、步态或人脸识别等,然而角色识别却研究较少.针对多摄像机监控中角色识别的应用问题,该文作者提出了一种基于贝叶斯因果网的角色识别方法.该方法不仅用到了通常的一些人物视... 详细信息

很多传统视觉监控的研究工作集中于行人跟踪、行为和事件检测、步态或人脸识别等,然而角色识别却研究较少.针对多摄像机监控中角色识别的应用问题,该文作者提出了一种基于贝叶斯因果网的角色识别方法.该方法不仅用到了通常的一些人物视觉特征,而且还考虑了时间特征、空间统计特征和一些其它特征.作者将这些特征向量的概率分布参数化,特征向量成员之间的因果关系通过有向无环图的方式来表达,然后通过提取的特征来计算概率以识别人物角色.实验的结果证明了方法的有效性.

关键词：监控多摄像头角色识别贝叶斯因果网

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基于深度学习和约束稀疏表达的人脸识别算法

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北京理工大学学报 2019年第3期39卷 255-261页

作者：张继威牛少彰曹志义王心怡北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息,因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法.通过CNN网络对人脸图像进行特征提取,并利用改进的稀疏表达方法自动选取相... 详细信息

目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息,因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法.通过CNN网络对人脸图像进行特征提取,并利用改进的稀疏表达方法自动选取相似的图像序列进行特征匹配,有效地利用了图像序列之间的相关信息.实验结果表明,该算法在LFW和AR数据库上取得了很好的效果并优于传统的SRC,L1-norm和CRC-RLS算法.

关键词：人脸识别约束稀疏表达深度学习图像序列

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大数据环境下的推荐系统

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北京邮电大学学报 2015年第2期38卷 1-15页

作者：孟祥武纪威宇张玉洁北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

信息过载是大数据环境下最严重的问题之一,推荐系统作为有效缓解该问题的方法,受到工业界和学术界越来越多的关注.如何充分利用丰富的用户反馈、社会化网络等信息进一步提高推荐系统的性能和用户满意度,成为大数据环境下推荐系统的主要... 详细信息

信息过载是大数据环境下最严重的问题之一,推荐系统作为有效缓解该问题的方法,受到工业界和学术界越来越多的关注.如何充分利用丰富的用户反馈、社会化网络等信息进一步提高推荐系统的性能和用户满意度,成为大数据环境下推荐系统的主要任务.首先,对近几年大数据环境下的推荐系统进行了综述,对大数据和推荐系统进行了概述,对推荐系统在传统环境下和大数据环境下的区别进行了辨析;然后,根据层次化的框架对推荐系统关键技术、效用评价以及应用实践等进行了概括、比较和分析;最后,对大数据环境下推荐系统有待深入研究的难点和发展趋势进行了展望.

关键词：大数据推荐系统关键技术

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