文章-世纪中文出版社

徐琳宏1 林鸿飞2 祁瑞华1 杨亮2 《中文研究》 2018年7期

摘要:

广告语是广告传播中不可或缺的一部分，凝练着品牌的核心价值。该文以古代诗词为基础，通过多特征融合的方式，提出谐音广告语群的生成及评估模型。在生成模型中，首先利用语音模板，获取候选广告语群。同时分别通过语音、形状、语义和情境四个维度，计算广告语的九大特征，得到候选广告语群的特征矩阵。最后采用基于主成分分析和权重的双序评估算法，筛选出高分广告语群。实验结果表明，四个维度的特征细致地刻画了广告语，在生成的特征矩阵基础上，双序评估算法能够准确地评估广告语的质量，与人工评估结果基本接近，有一定的实用价值。

基于多特征融合编码的神经网络依存句法分析模型下载：32 浏览：336

刘明童张玉洁徐金安陈钰枫《当代中文学刊》 2018年10期

摘要:

在基于神经网络的依存句法分析中,对分析栈和决策层信息的表示和利用依然有值得深入研究的空间。针对分析栈的表示,已有工作并没有对单棵依存子树独立编码的表示,导致无法利用各个依存子树的局部特征;也没有对生成的依存弧序列进行编码,导致无法利用依存弧的全局信息。针对决策层的表示,已有工作利用MLP预测转移动作,该结构无法利用历史决策动作的信息。对此,该文提出基于多特征融合编码的神经网络依存句法分析模型,基于依存子树和历史生成的依存弧表示分析栈,利用TreeLSTM网络编码依存子树信息,利用LSTM网络编码历史生成的依存弧序列,以更好地表示分析栈的局部信息和全局信息。进一步提出基于LSTM网络的结构预测转移动作序列,引入历史决策动作信息作为特征辅助当前决策。该文以汉语为具体研究对象,在CTB5汉语依存分析数据上验证所提出的多特征融合编码的神经网络模型。实验结果显示,汉语依存句法分析性能得到改进,在目前公布的基于转移的分析系统中取得最好成绩,在UAS和LAS评价指标上分别达到87.8%和86.8%的精度,表明所提出的对依存子树局部特征及历史依存弧信息和历史决策动作信息的编码方法,在改进依存分析模型性能方面的有效性。

基于多特征融合的SAR图像舰船自学习检测算法下载：83 浏览：451

楚博策文义红陈金勇《无线电研究》 2018年8期

摘要:

传统的舰船检测方法主要包括恒虚警检测(CFAR)和机器学习类算法,其中CFAR舰船检测容易受噪声影响,检测结果过分依赖参数与海杂波模型的选择,准确率低并且鲁棒性较差。简单的阈值判定方法由于特征单一,对舰船目标描述性较差,机器学习算法需要对已有数据库中舰船数据进行训练,准确度较高但检测周期过长,更新较慢,无法满足现代战争的快速反应、实时更新的需求。提出一种基于多特征融合的自学习算法,对感兴趣目标提取形态学、灰度和轮廓等多种特征,通过对多特征阈值判定方法对相似舰船目标进行检测,可实现对战场突发状况与未知目标快速反应能力的同时保证较高的检测准确率。实验结果表明,提出的检测算法相比传统方法的查全率提高了10%,虚警率降低了4%,并且实现了单幅运行时间的大幅度缩减。

基于多特征融合问句理解问答系统研究下载：48 浏览：342

王益尧《数据与科学》 2018年4期

摘要:

随着计算机技术及互联网在社会各个领域的广泛应用,人们正在不断争取通过计算机领域中的技术发展为人类活动作贡献。在各项社会服务中,由于人工客服系统需要耗费较多的人力、财力,或者人工出现回答不及时的状况,促使自动客服系统替代了人工客服。有鉴于此,作者利用在线咨询系统以往的历史数据,提出关键词-分词识别统计模型并设计基于汉语句子多特征融合相似计算的在线自动应答系统。实验结果证明,答案抽取准确率得到了一定程度的提升。

基于功能保持的特征金字塔目标检测网络下载：48 浏览：371

徐成琪1,2,3 洪学海1,4 《人工智能研究》 2020年12期

摘要:

针对特征金字塔网络在多尺度与小目标检测上的问题,提出基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.首先在主网络中选择特征图构建特征金字塔,针对不同尺度的特征图,通过功能保持融合模块自上而下地进行低损失的特征融合.功能保持融合模块有效保留高层的强语义信息,增强底层特征图对小目标的表示能力.再利用网络两个阶段的特征描述目标,提升检测精度.最后,充分利用上下文信息进一步增强对多尺度目标的判别能力.在PASCAL VOC公共数据集上的实验表明,文中网络检测效果较优.同时,通过检测效果图可看出,文中网络在目标遮挡、模糊等情况下的检测效果也较优.

基于字词特征自注意力学习的社交媒体文本分类方法下载：43 浏览：371

王晓莉1 叶东毅2 《人工智能研究》 2020年9期

摘要:

社交媒体文本中突出的长尾效应和过量的词典外词汇(OOV)导致严重的特征稀疏问题,影响分类模型的准确率.针对此问题,文中提出基于字词特征自注意力学习的社交媒体文本分类方法.在字级别构建全局特征,用于学习文本中各词的注意力权值分布.改进现有的多头注意力机制,降低参数规模和计算复杂度.为了更好地分析字词特征融合的作用,提出OOV词汇敏感度,用于衡量不同类型的特征受OOV词汇的影响.多组社交媒体文本分类任务的实验表明,文中方法在融合字特征和词特征方面的有效性与分类准确度均有较明显的提升.此外,OOV词汇敏感度指标的量化结果验证文中方法是可行有效的.

融合参考图像的人脸超分辨率重构方法下载：52 浏览：376

付利华卢中山孙晓威赵宇张博《人工智能研究》 2020年8期

摘要:

基于深度学习的图像超分辨率重构方法对低分辨率人脸图像进行超分辨率重构时,通常存在重构图像模糊和重构图像与真实图像差异较大等问题.基于此问题,文中提出融合参考图像的人脸超分辨率重构方法,可以实现对低分辨率人脸图像的有效重构.参考图像特征提取子网提取参考图像的多尺度特征,保留人脸神态和重点部位的细节特征信息,去除人脸轮廓和面部表情等冗余信息.基于提取的参考图像多尺度特征,逐级超分主网络对低分辨率人脸图像特征进行逐次填充,最终重构生成高分辨率的人脸图像.在数据集上的实验表明,文中方法可以实现对低分辨率人脸图像的有效重构,具有良好的鲁棒性.

基于局部特征聚类损失和多类特征融合的面部表情识别下载：61 浏览：383

王浩栗永泽方宝富《人工智能研究》 2020年5期

摘要:

在真实世界中,每个个体对表情的表现方式不同.基于上述事实,文中提出局部特征聚类(LFA)损失函数,能够在深度神经网络的训练过程中减小相同类图像之间的差异,扩大不同类图像之间的差异,从而削弱表情的多态性对深度学习方式提取特征的影响.同时,具有丰富表情的局部区域可以更好地表现面部表情特征,所以提出融入LFA损失函数的深度学习网络框架,提取的面部图像的局部特征用于面部表情识别.实验结果表明文中方法在真实世界的RAF数据集及实验室条件下的CK+数据集上的有效性.

基于多层上下文卷积神经网络的目标检测算法下载：57 浏览：367

王浩单文静方宝富《人工智能研究》 2020年5期

摘要:

目标检测提取的特征信息不足,导致识别小目标或被遮挡目标时精确度不高.因此,文中提出多层上下文卷积网络(MLC-CNN),通过提取多层上下文信息特征并结合物体特征进行目标检测.MLC-CNN由区域生成网络(RPN)和多层上下文信息(MLC)两个子网络组成,RPN获取固定长度的特征向量作为目标特征,MLC获取不同层特征图上对应的上下文信息特征,最后融合两部分特征.此外,为了解决数据不均衡问题,融入难负样本训练.在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上的实验表明,MLC-CNN的均值平均精度(mAP)具有明显提高.

多空间分辨率自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法下载：59 浏览：360

汤张泳1 吴小俊2 朱学峰1 《人工智能研究》 2020年1期

摘要:

相关滤波算法因无法充分利用深度特征和浅层特征的互补特性而限制跟踪性能.针对该问题,文中提出多空间分辨率自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先,使用更深的ResNet-50网络提取深度特征,提高特征表示在跟踪过程中的鲁棒性和鉴别性.再针对不同特征具有不同空间分辨率的特点,从视频帧中分割不同尺度的图像块作为搜索区域,更好地平衡边界效应和样本数目.最后,引入自适应特征融合方法,以自适应的权重融合两类特征的响应图,充分利用其互补特性.在多个标准数据集上的实验证实文中算法的有效性和鲁棒性.

基于DenseNet的复杂交通场景语义分割方法下载：65 浏览：408

蒋斌涂文轩杨超刘虹雨赵子龙《人工智能研究》 2019年10期

摘要:

针对交通场景语义分割方法存在参数量较大、计算效率较低、精度不足等问题,文中提出基于全卷积化DenseNet的多尺度端到端语义分割模型.首先,构建一种含混合空洞卷积的密集连接模块,同时沿通道维度级联各模块,用于提取图像特征.然后,采集多尺度视觉信息并以此作为监督信号回传至原通道中.最后,通过双线性插值法获得预测输出.在CityScapes数据集上的测试实验表明,文中方法对复杂交通场景的解析能力较强,预测精度和分割效率较高.

融合多特征的基于远程监督的中文领域实体关系抽取下载：72 浏览：400

王斌1 郭剑毅1 线岩团2 王红斌2 余正涛2 《人工智能研究》 2019年4期

摘要:

针对从未标记的文本中抽取中文领域实体关系的问题,文中提出基于远程监督的领域实体属性关系抽取的混合方法,利用知识库中已有结构化的关系三元组,从自然语言文本中自动获取训练语料.针对远程监督方法标注数据存在大量噪声的问题,采用隐含狄利克雷分布主题模型抽取主题关键词,再与关系类型进行相似度计算和对关键词模式匹配进行去噪.最后提取词性特征、依存关系特征和短语句法树特征,并进行融合,训练关系抽取模型.实验表明,3种特征融合的F值较高,抽取性能较好.

多特征融合的金属断口图像分类下载：79 浏览：464

黎明1 邢冬冬1 汪宇玲2 鲁宇明1 《人工智能研究》 2018年9期

摘要:

为了进一步加强金属断口图像特征的鉴别能力,提高断口图像的识别率,提出基于全局与局部纹理特征的多特征融合算法.首先利用Trace变换提取图像全局纹理特征,局部二值模式提取图像局部纹理特征.然后采用动态加权鉴别能量分析对2种特征进行优选和自适应加权融合.最后采用支持向量机进行分类识别.在金属断口图像库上实验表明,文中方法识别率较高,在其它的纹理数据库上具有较好的泛化能力.

融合连续区域特性和背景学习模型的显著计算下载：82 浏览：466

纪超1 黄新波1 刘慧英2 张慧莹1 邢小强1 《人工智能研究》 2018年8期

摘要:

为了提高显著性模型的计算效率,提出基于连续区域特性和背景学习的模型,分别提取图像的显著区域,并进行融合.首先计算区域显著目标像素与周围像素位置的距离,提出基于贝叶斯的区域显著性对比的度量方法.然后采用连续性区域合并,合并空洞区域与其最相似的邻居区域.之后采用3种典型的显著性算法处理同一幅图像,得到不同的显著特征图,采用反差法得到各特征图的背景,建立混合高斯背景模型,加权学习合成背景图,再与原图作差得到前景显著区域.最后结合细胞调节规律融合得到的显著区域.在SED1、ASD图像库中测试文中算法,所得的F-measure、平均误差都较优.

基于多特征融合的指挥手势识别方法研究下载：54 浏览：452

王远明1 张珺1 秦远辉1 柴秀娟2 《建模与系统仿真》 2019年5期

摘要:

针对飞行甲板指挥手势识别特定应用需求,提出一种基于多特征融合的手势识别方法。利用深度摄像头采集到的视觉信息,从轨迹和手形两方面特征入手,建立了三维轨迹特征向量和手形稀疏表示。一方面基于轨迹特征通过轨迹归一化、重采样、对齐等处理进行识别,另一方面基于HOG(Histogramof Oriented Gradients)特征通过稀疏观察对齐进行手形识别,将识别结果进行有效融合。实验结果表明,提出的基于多特征融合的指挥手势识别方法在准确率上有较大提升,同时具有较好的鲁棒性。

基于特征融合的二代身份证人脸验证系统下载：266 浏览：3574

付俊珂《信息通信与技术》 2023年7期

摘要:

目前,第二代居民身份证在全国范围内广泛使用,第二代居民身份证采用非接触式IC智能芯片存储居民信息,包括身份证号码、照片等基本身份信息,第二代基于人脸识别系统通过提取第二代照片和现场采集人脸图像的特征,通过比较判断是否为同一人。

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