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第六届中国计算机学会大数据学术会议

作者：张晓龙彭宜智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉市工业系统湖北省重点实验室武汉市 430065 武汉科技大学数据与工程研究院市武汉科技大学数据与工程研究院市 430065 武汉科技大学计算机与术武汉科技大学计算机与术学院武汉市 430065

环境声音分类(ESC)是音频处理领域中的重要分支之一，在未来多媒体应用中有重要的作用。音频识别是提取音频中特定的声学特性，将音频分类至样本对应的正确场景，有助于获取感知和理解周围环境。现阶段音频识别主要通过信号处理的技术... 详细信息

环境声音分类(ESC)是音频处理领域中的重要分支之一，在未来多媒体应用中有重要的作用。音频识别是提取音频中特定的声学特性，将音频分类至样本对应的正确场景，有助于获取感知和理解周围环境。现阶段音频识别主要通过信号处理的技术和机器学习方法达成。随着人工智能飞速发展，传统的音频处理技术以及机器学习方法面临着巨大的挑战，ESC的识别准确性有待进一步的提高。本文结合了残差网络和随机森林两种方法，将一维时域信号的音频数据转换为二维数据形式的梅尔声谱图，预训练残差网络获得一个精度较高的网络模型作为特征提取器，利用该网络模型提取音频中的深层特征，再利用随机森林对深层特征进行分类。该方法在ESC任务上识别率提升了接近10%，取得了较好的分类结果。

关键词：音频识别信号处理残差网络随机森林

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一种高密度关联数据压缩方案

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武汉大学学报（理学版） 2017年第5期63卷 453-458页

作者：彭燊杨璐顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 湖北语言与智能信息处理研究基地(武汉大学) 湖北武汉430072

随着语义网技术的标准化,网络上的关联数据爆炸式增长.海量的关联数据在网络上存储和交换变得越来越困难.本文提出了一种高密度关联数据压缩方案,将关联数据的三维关系矩阵分解成3个二维稀疏矩阵,再用K2-Tree压缩二维稀疏矩阵,提高了关... 详细信息

随着语义网技术的标准化,网络上的关联数据爆炸式增长.海量的关联数据在网络上存储和交换变得越来越困难.本文提出了一种高密度关联数据压缩方案,将关联数据的三维关系矩阵分解成3个二维稀疏矩阵,再用K2-Tree压缩二维稀疏矩阵,提高了关联数据的压缩率和压缩效率.实验表明,本文提出压缩方案的压缩率相较于HDT++平均有12%的提高,压缩耗时相较于HDT++也有10%左右的降低.

关键词：关联数据压缩降维 K2树

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知识图谱中链接数据质量评价研究综述

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武汉大学学报（理学版） 2017年第1期63卷 22-38页

作者：顾进广朱婷婷黄莉田萍芳武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 湖北语言与智能信息处理研究基地(武汉大学) 湖北武汉430072

链接数据为知识图谱的主要表现形式,但目前链接数据的发布缺少统一标准,导致数据质量参差不齐.本文回顾了链接数据质量评价的相关研究,并根据链接数据的发展过程,将衡量数据质量的维度划分为7个类型,分别描述每个数据质量维度的特性.同... 详细信息

链接数据为知识图谱的主要表现形式,但目前链接数据的发布缺少统一标准,导致数据质量参差不齐.本文回顾了链接数据质量评价的相关研究,并根据链接数据的发展过程,将衡量数据质量的维度划分为7个类型,分别描述每个数据质量维度的特性.同时,具体介绍了冗余度、可信性的量化评价方法及波动性对链接数据质量的影响.

关键词：链接数据质量评价质量维度知识图谱

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基于数据驱动的动态Web模板技术设计与实现

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武汉科技大学学报 2017年第1期40卷 70-75页

作者：刘放陈和平武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

随着互联网产品规模的不断扩大,前端脚本代码规模大、重用性低、维护困难、扩展性差等问题不断涌现。为此,本文分析了目前主流的Web模板技术及各自的优缺点,并结合国内浏览器的兼容性,在Living template技术思想的基础上,提出一种基于... 详细信息

随着互联网产品规模的不断扩大,前端脚本代码规模大、重用性低、维护困难、扩展性差等问题不断涌现。为此,本文分析了目前主流的Web模板技术及各自的优缺点,并结合国内浏览器的兼容性,在Living template技术思想的基础上,提出一种基于数据驱动的动态Web模板技术方案(DWTT),它能有效提高前端开发效率和代码复用性,降低程序扩展和维护的复杂度。

关键词：模板 Web应用前端开发数据驱动抽象语法树

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基于有效特征选择的高价值移动通信用户预测方法

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武汉科技大学学报 2017年第2期40卷 149-154页

作者：余自林张晓龙武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

高价值移动通信用户预测是电信客户关系管理中的一项重要内容。针对建立预测模型时遇到的高维、大规模、类不平衡等数据处理问题,提出了一种基于有效特征选择的预测方法。利用欠采样方式从初始不平衡数据集提取多个平衡训练集,使用结合P... 详细信息

高价值移动通信用户预测是电信客户关系管理中的一项重要内容。针对建立预测模型时遇到的高维、大规模、类不平衡等数据处理问题,提出了一种基于有效特征选择的预测方法。利用欠采样方式从初始不平衡数据集提取多个平衡训练集,使用结合Pearson相关性分析和随机森林特征重要性评估的特征选择策略,在集成学习方法中嵌入加权和投票机制获得最优的特征子集,最后采用随机森林算法建立预测模型。实验结果表明,该预测模型可以有效降低特征集的维度并提升对高价值移动通信用户的预测性能。

关键词：移动通信用户不平衡数据集特征选择 Pearson相关分析随机森林预测模型

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基于改进高斯混合模型及纹理的阴影去除算法

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计算机工程与设计 2017年第7期38卷 1879-1884页

作者：王雅宁张鸿武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

为准确从视频中提取出不含阴影的运动目标,提出一种基于改进高斯混合模型及纹理的阴影去除算法。采用自适应高斯模型个数选取策略及自适应学习率参数取值方法对经典高斯混合模型进行改进,将改进后的高斯混合模型与三帧差法结合提取运动... 详细信息

为准确从视频中提取出不含阴影的运动目标,提出一种基于改进高斯混合模型及纹理的阴影去除算法。采用自适应高斯模型个数选取策略及自适应学习率参数取值方法对经典高斯混合模型进行改进,将改进后的高斯混合模型与三帧差法结合提取运动区域,使用基于梯度方向的纹理相关性算法移除运动区域的阴影。实验结果表明,该算法能快速、精准地建立并实时更新背景模型,在保证运动目标实际轮廓完整性的前提下,准确去除光照条件下带来的阴影。

关键词：运动目标检测高斯混合模型自适应纹理相关性阴影去除

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基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法

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计算机工程与设计 2017年第1期38卷 198-202,214页

作者：李鸣张鸿武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对传统卷积神经网络在处理图像分类的问题过程中,需要较长的训练时间、大量的存储空间和计算资源等问题,提出一种基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法。对卷积神经网络进行初始化,在训练网络的过程中,对每层网络单个特征图的输入... 详细信息

针对传统卷积神经网络在处理图像分类的问题过程中,需要较长的训练时间、大量的存储空间和计算资源等问题,提出一种基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法。对卷积神经网络进行初始化,在训练网络的过程中,对每层网络单个特征图的输入进行BN(batch normalize)处理,得到归一化的数据后再输入到特征图中,采用迭代的方法调整卷积神经网络中的参数并删除低于阀值的连接。实验结果表明,在Mnist、Cifar-10数据集上,经过迭代优化后的卷积神经网络分别提高了0.33%和3.42%的准确率,有效降低了网络中参数的数量,相比原始卷积神经网络中的参数数量分别降低87.94%、85.91%,网络收敛速度更快,减小了网络的训练时间。

关键词：卷积神经网络特征图网络连接收敛阈值

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基于多模态深度学习的RGB-D物体识别

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计算机工程与设计 2017年第6期38卷 1624-1629页

作者：骆健蒋旻刘星周龙武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面、类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal spars... 详细信息

针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面、类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal sparse auto-encoder and recursive neural networks,MSAE-RNNs)的深度学习模型。SAE结合卷积及池化技术分别从RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图、3D曲面法线中提取低层次的平移不变性特征,作为多个固定树RNNs的输入,得到更加抽象的高层特征,融合后的多模态特征,采用SVM分类器进行分类。在RGB-D数据集上的实验结果表明,该算法的物体识别率达到90.7%,较其它算法提高了3%-9%,能很好完成RGB-D物体的识别。

关键词：多模态稀疏自编码递归神经网络卷积及池化 3D曲面法线

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基于迁移学习的乳腺结构紊乱异常识别

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计算机工程与设计 2017年第9期38卷 2530-2535,2579页

作者：刘小明翟蕾蕾朱婷武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对乳腺X图像中结构紊乱识别困难、样本数量较少的问题,提出基于迁移学习的结构紊乱识别方法,把基于Gabor的毛刺模式特征、GLCM特征以及熵特征等新特征运用其中。基于恶性肿块与结构紊乱的相似性,把恶性肿块作为源域中正样本,负样本由... 详细信息

针对乳腺X图像中结构紊乱识别困难、样本数量较少的问题,提出基于迁移学习的结构紊乱识别方法,把基于Gabor的毛刺模式特征、GLCM特征以及熵特征等新特征运用其中。基于恶性肿块与结构紊乱的相似性,把恶性肿块作为源域中正样本,负样本由结构紊乱检测算法中的伪正样本构成,对正负样本区域提取多种特征,把结构紊乱作为目标域的训练和测试集分别进行特征提取,使用自适应支持向量机(A-SVM)进行分类。实验在乳腺钼靶摄影数字化数据库(DDSM)上进行,实验结果表明,该方法克服了结构紊乱样本数量少的问题,提高了结构紊乱的识别率。

关键词：结构紊乱迁移学习自适应支持向量机计算机辅助检测乳腺癌

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基于区域寻优的监控视频感知噪声盲检测算法

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计算机工程与设计 2017年第1期38卷 165-171,197页

作者：董晶陈黎周小舟武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对感知噪声导致安防监控视频质量出现退化的问题,提出一种视频感知噪声盲检测算法。通过图像的粗糙集表示,采用邻域粗糙集的相关理论获取视频静态区域的下近似集合,去除运动前景的干扰;引入自适应惩罚机制克服过亮过暗区域对感知噪声... 详细信息

针对感知噪声导致安防监控视频质量出现退化的问题,提出一种视频感知噪声盲检测算法。通过图像的粗糙集表示,采用邻域粗糙集的相关理论获取视频静态区域的下近似集合,去除运动前景的干扰;引入自适应惩罚机制克服过亮过暗区域对感知噪声产生的掩盖效应,确定最优的有效检测区域,结合信息熵作为该区域感知噪声程度的度量指标,实现对视频感知噪声的盲检测。实验结果表明,该算法在视频存在运动前景和局部含有过亮过暗区域时给出了精确的检测结果,具有良好的稳健性,满足安防场景监控视频的实际需求。

关键词：感知噪声邻域粗糙集运动去除掩盖效应信息熵

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