基于多尺度时空特征和篡改概率改善换脸检测的跨库性能

1

作者 胡永健 卓思超 +2 位作者 刘琲贝 †王宇飞 李纪成 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期110-119,共10页

目前大多DeepFake换脸检测算法过于依赖局部特征,尽管库内检测性能尚佳,但容易出现过拟合,导致跨库检测性能不理想,即泛化性能不够好。有鉴于此,文中提出一种基于多尺度时空特征和篡改概率的换脸视频检测算法,目的是利用假脸视频中广泛... 目前大多DeepFake换脸检测算法过于依赖局部特征,尽管库内检测性能尚佳,但容易出现过拟合,导致跨库检测性能不理想,即泛化性能不够好。有鉴于此,文中提出一种基于多尺度时空特征和篡改概率的换脸视频检测算法,目的是利用假脸视频中广泛存在的帧间时域不连续性缺陷来解决现有检测算法在跨库、跨伪造方式和视频压缩时性能明显下降的问题,改善泛化检测能力。该算法包括3个模块:为检测假脸视频在时域上留下的不连续痕迹,设计了一个多尺度时空特征提取模块;为自适应计算多尺度时空特征之间的时空域关联性,设计了一个三维双注意力机制模块;为预测随机选取的像素点的篡改概率和构造监督掩膜,设计了一个辅助监督模块。将所提出的算法在FF++、DFD、DFDC、CDF等公开大型标准数据库中进行实验,并与基线算法和近期发布的同类算法进行对比。结果显示:文中算法在保持库内平均检测性能优良的同时,跨库检测和抗视频压缩时的综合性能最好,跨伪造方法检测时的综合性能中等偏上。实验结果验证了文中算法的有效性。 展开更多

关键词 换脸检测 跨库性能 多尺度时空特征 注意力机制 篡改概率 三维点云重建

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基于二级排序元学习算法的轴承智能故障诊断

2

作者 欧阳承达 齐铁臣 +1 位作者 王婕 李晓佳 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第6期67-73,共7页

面对不同轴承故障数据集,由于小样本及不同数据集分布存在差异,导致模型在跨数据集诊断中精度不高。受人类学习过程启发,提出基于二级排序元学习算法对跨数据集的轴承故障诊断。首先对两个不同数据集进行第一级排序,将其对应为简单数据... 面对不同轴承故障数据集,由于小样本及不同数据集分布存在差异,导致模型在跨数据集诊断中精度不高。受人类学习过程启发,提出基于二级排序元学习算法对跨数据集的轴承故障诊断。首先对两个不同数据集进行第一级排序,将其对应为简单数据集和复杂数据集;其次把简单数据集分为元训练集和元测试集,仅对元训练集的所有任务进行第二级排序,再用少量元测试集的数据对二级排序后的模型进行微调,完成对简单数据集的故障诊断;最后用少量复杂数据集的数据对二级排序后的模型进行微调,完成对复杂数据集的故障诊断,实现跨数据集故障诊断。试验证明,与其他模型相比,该模型在轴承的小样本数据集及跨数据集上的分类结果表现更优异。 展开更多

关键词 二级排序 小样本 跨数据集 简单数据集 复杂数据集

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基于深度学习的跨域辐射源个体识别综述

3

作者 李奇真 刘佳旭 +4 位作者 梁先明 龙慧敏 董海 曹广平 李建清 《电讯技术》 北大核心 2024年第7期1163-1174,共12页

基于深度学习的辐射源个体识别已经成为识别和认证无线设备的主要研究方法之一。然而,基于传统深度学习的辐射源个体识别算法不能直接应用于跨域(跨信道条件、跨接收机、跨接收时间等)辐射源个体识别场景,因为一个域上的数据训练的模型... 基于深度学习的辐射源个体识别已经成为识别和认证无线设备的主要研究方法之一。然而,基于传统深度学习的辐射源个体识别算法不能直接应用于跨域(跨信道条件、跨接收机、跨接收时间等)辐射源个体识别场景,因为一个域上的数据训练的模型用于另一个域上进行推理,其效果通常会变差。调研了现有基于对比学习、迁移学习、域适应等先进深度学习的跨域辐射源个体识别方法,整理和归纳了跨域辐射源个体识别相关的开源数据集。分析了跨域辐射源个体识别存在的难题与挑战,展望了跨域辐射源个体识别发展趋势及未来研究方向,以助力深度学习在复杂电磁环境下辐射源个体识别的实用化。 展开更多

关键词 跨域辐射源个体识别 深度学习 域适应 开源跨域辐射源数据集

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基于数据集蜜点的抗损毁数据标识技术

4

作者 李浩波 李默涵 +2 位作者 陈鹏 孙彦斌 田志宏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期2417-2432,共16页

数据标识是实现数据精准监管的前提条件,有效地保证了数据要素在跨域流转过程中的安全.当前已有针对单一数据的标识生成方法,但是随着数据规模的不断扩大,数据层面的数据标识无法直接应用到数据集层面,并且会带来标识“易损毁”和标识... 数据标识是实现数据精准监管的前提条件,有效地保证了数据要素在跨域流转过程中的安全.当前已有针对单一数据的标识生成方法,但是随着数据规模的不断扩大,数据层面的数据标识无法直接应用到数据集层面,并且会带来标识“易损毁”和标识“难嵌入”的问题.为有效解决上述问题,通过沿用方滨兴院士提出的“护卫”模式中网络蜜点的设计理念,借助欺骗防御的思想提出数据跨域流转场景下基于数据集蜜点的抗损毁数据标识技术,设计并形成一套完整的数据集蜜点生成和嵌入方法.首先,针对数据跨域流转场景设计了数据集蜜点,并通过增强数据集蜜点的隐蔽性和增加数据集蜜点冗余的方式解决标识“易损毁”的问题.其次,通过保证数据集蜜点形态与真实数据密不可分,解决标识“难嵌入”的问题.最后,通过在图像和加密文本2个数据模态下进行实验,验证了数据集蜜点具备高抗损毁、高鲁棒和低性能开销的特性. 展开更多

关键词 数据跨域流转 数据标识 数据集蜜点 欺骗防御 抗损毁 嵌入

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改进移动加密流量分类的方法——数据质量分数

5

作者 程槟 魏福山 顾纯祥 《信息工程大学学报》 2024年第4期459-465,共7页

移动互联网的飞速发展使得针对移动加密流量的分类需求激增。深度学习分类方法依赖数据特征,但不同数据的特征量存在差异,均匀分配权重易降低性能。为此,提出一种称为数据质量分数(DQS)的方法来区分数据,并在损失函数中使用不同权重来... 移动互联网的飞速发展使得针对移动加密流量的分类需求激增。深度学习分类方法依赖数据特征,但不同数据的特征量存在差异,均匀分配权重易降低性能。为此,提出一种称为数据质量分数(DQS)的方法来区分数据,并在损失函数中使用不同权重来减少低质量数据对模型参数的干扰,同时提升高质量数据的作用。通过Mirage-2019数据集上的实验验证该方法的有效性,首先对该数据集进行统计分析,确定特征选择;然后构建包含不同神经网络结构的分类模型进行实验,并加入DQS方法进行前后性能对比。5折交叉验证的结果表明,加入DQS方法后,不同网络模型的分类性能均有提升,且训练时间没有明显增加。 展开更多

关键词 深度学习 加密流量分类 移动应用程序 数据质量分数 Mirage-2019数据集 损失函数 5折交叉验证

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水下图像增强复原对深度学习目标检测精度的影响研究 被引量：1

6

作者 杨谢柳 门国文 +3 位作者 梁文峰 王丹 谢正义 范慧杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期247-256,共10页

因水下环境的特殊性,水下光学图像往往存在色偏、模糊、对比度低等退化现象。为恢复颜色正常、清晰的水下图像,大量的水下图像增强复原方法已被提出,但是现有的水下图像增强复原方法主要以提高水下图像的视觉效果为直接目标,对基于深度... 因水下环境的特殊性,水下光学图像往往存在色偏、模糊、对比度低等退化现象。为恢复颜色正常、清晰的水下图像,大量的水下图像增强复原方法已被提出,但是现有的水下图像增强复原方法主要以提高水下图像的视觉效果为直接目标,对基于深度学习的水下目标检测精度的影响尚不明确。因此,使用14种典型的水下图像增强复原方法和3种典型的基于深度学习的目标检测模型,在URPC2018和URPC2019数据集上从训练集与测试集的域差异、训练集的域数量、训练集的图像数量等方面,详细深入地探讨图像增强复原方法对基于深度学习的目标检测模型精度的影响,并自建数据集进行跨数据集测试。实验结果表明,在训练集和测试集均属同一数据集时,水下图像增强复原方法无论作为图像预处理方法还是数据增强方法,对深度学习目标检测精度的提升都无明显效果,但是在跨数据集检测时,借助水下图像增强复原方法能够大幅提升深度学习目标检测精度,mAP最高可提高13.6个百分点。 展开更多

关键词 水下图像 图像增强 图像复原 目标检测 跨数据集

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联合人体姿态估计和多目标跟踪的跨数据集学习 被引量：1

7

作者 曾泽华 罗会兰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期502-508,共7页

近年来,多目标跟踪任务获得了较大的进展,尤其是针对行人的多目标跟踪。通过对行人进行联合姿态估计,能够提升多目标跟踪算法对行人的运动预测,同时为更高阶的任务例如自动驾驶算法提供更多的信息。然而,在当前包含人体姿态估计标签的... 近年来,多目标跟踪任务获得了较大的进展,尤其是针对行人的多目标跟踪。通过对行人进行联合姿态估计,能够提升多目标跟踪算法对行人的运动预测,同时为更高阶的任务例如自动驾驶算法提供更多的信息。然而,在当前包含人体姿态估计标签的多目标跟踪数据集中,视频长度较短且目标稀疏,限制了多目标跟踪算法的研究。文中使用具有更多行人的多目标跟踪数据集MOT17和多人姿态估计数据集COCO进行跨数据集学习,基于循环训练策略有效提升了联合人体姿态估计下的多目标跟踪算法的性能。同时极化自注意力下采样和注意力上采样的使用,在提升算法训练速度的同时,增强了算法的人体姿态估计性能。 展开更多

关键词 多目标跟踪 跨数据集学习 人体姿态估计 注意力机制

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融合全局与局部特征的跨数据集表情识别方法 被引量：1

8

作者 梁艳 温兴 潘家辉 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1205-1212,共8页

人脸表情数据集在收集过程中存在主观的标注差异和客观的条件差异,导致表情识别模型在不同数据集间呈现明显的性能差异。为了提高跨数据集表情识别精度、减少表情识别在实际应用中进行样本打标重训练的过程,本文提出了一种基于表情融合... 人脸表情数据集在收集过程中存在主观的标注差异和客观的条件差异,导致表情识别模型在不同数据集间呈现明显的性能差异。为了提高跨数据集表情识别精度、减少表情识别在实际应用中进行样本打标重训练的过程,本文提出了一种基于表情融合特征的域对抗网络模型,用于跨数据集人脸表情识别。采用残差神经网络提取人脸表情的全局特征与局部特征。利用Encoder模块对全局特征与局部特征进行融合,学习更深层次的表情信息。使用细粒度的域鉴别器进行源数据集与目标数据集对抗,对齐数据集的边缘分布和条件分布,使模型能迁移到无标签的目标数据集中。以RAF-DB为源数据集,以CK+、JAFFE、SFEW2.0、FER2013、Expw分别作为目标数据集进行跨数据集人脸表情识别实验。与其他跨数据集人脸表情识别算法相比,所提方法获得了最高的平均识别率。实验结果表明,所提方法能有效提高跨数据集人脸表情识别的性能。 展开更多

关键词 跨数据集 人脸表情识别 领域自适应 特征融合 自注意力机制 迁移学习 细粒度域鉴别器 残差网络

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面向软件工程的情感分析技术研究 被引量：1

9

作者 陈震鹏 姚惠涵 +2 位作者 曹雁彬 刘譞哲 梅宏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期2218-2230,共13页

情感分析在软件工程领域具有广泛的应用场景,例如,从代码提交信息中检测开发者的情绪、从程序员问答论坛中识别开发者的观点等.但是,现有的“开箱即用”的情感分析工具无法在软件工程相关的任务中取得可靠的结果.已有研究表明,导致不可... 情感分析在软件工程领域具有广泛的应用场景,例如,从代码提交信息中检测开发者的情绪、从程序员问答论坛中识别开发者的观点等.但是,现有的“开箱即用”的情感分析工具无法在软件工程相关的任务中取得可靠的结果.已有研究表明,导致不可靠结果的最主要原因是,这些工具无法理解一些单词和短语在软件工程领域中的特定含义.此后,研究者们开始为软件工程领域定制监督学习和远程监督学习方法.为了验证这些方法的效果,研究者们使用软件工程相关的标注数据集来对它们进行数据集内验证,即,将同一数据集划分为训练集和测试集,分别用于方法的训练和测试.但是,对软件工程领域的某些情感分析任务来说,尚无标注数据集,且人工标注数据集耗时耗力.在此情况下,一种可选的方法就是使用为了相似任务从同一目标平台上提取的数据集或者使用从其他软件工程平台上提取的数据集.为了验证这两种做法的可行性,需要进一步以平台内设置和跨平台设置来验证现有情感分析方法.平台内设置指的是使用提取自同一平台的不同数据集作为训练集和测试集;跨平台设置指的是使用提取自不同平台的数据集作为训练集和测试集.目标旨在数据集内设置、平台内设置、跨平台设置这3种设置下,综合验证现有的为软件工程定制的情感分析方法.最终,实验结果为相关的研究者和从业者提供了具有现实指导意义的启示. 展开更多

关键词 情感分析 软件工程 数据集内设置 平台内设置 跨平台设置

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面向遥感产品真实性检验的参考数据集构建

10

作者 蔡振锋 季鹏 +1 位作者 主父学志 刘玉芳 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2023年第2期176-181,共6页

遥感产品真实性检验是遥感产品质量评估的必要环节,确保了遥感产品应用的可靠性和有效性。针对现有遥感产品真实性检验缺乏区域级以上的大范围工程化参考数据集的现状,提出了基于交叉验证的真实性检验参考数据集构建方法,利用已验证精度... 遥感产品真实性检验是遥感产品质量评估的必要环节,确保了遥感产品应用的可靠性和有效性。针对现有遥感产品真实性检验缺乏区域级以上的大范围工程化参考数据集的现状,提出了基于交叉验证的真实性检验参考数据集构建方法,利用已验证精度的Landsat8 OLI数据,构建了中国范围内分幅、分时管理的参考数据集,最终建立年度最优参考数据集,形成的参考数据集具备了易于检索、易于更新、可以大范围构建的特点。按照中心波长匹配了ZY1E高光谱的7个波段,投入到ZY1E影像的反射率真实性检验生产中,通过计算地表真值数据与自动评级结果的混淆矩阵,得到总体精度达到了87%,Kappa系数达到0.83,结果满足了工程化应用的要求。提出的参考数据集构建方法为大范围、工程化的遥感产品真实性检验提供了技术支持。 展开更多

关键词 真实性检验 交叉验证 参考数据集 工程化应用

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面向不确定需求的检测数据集配置平台设计与实现 被引量：2

11

作者 梁铭标 林晓兰 +5 位作者 黄帅 陈秀娟 钱鹏 孟祥峰 王浩 梁会营 《医疗卫生装备》 CAS 2023年第2期5-11,共7页

目的:设计一个面向不确定需求的检测数据集配置平台。方法:该平台以医学开放式数据入库与管理平台的数据为基础,以医学人工智能标注工具和检测算法技术为支撑,基于浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)架构,采用SpringBoot+SpringMVC+MyBa... 目的:设计一个面向不确定需求的检测数据集配置平台。方法:该平台以医学开放式数据入库与管理平台的数据为基础,以医学人工智能标注工具和检测算法技术为支撑,基于浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)架构,采用SpringBoot+SpringMVC+MyBatis框架进行设计。整个平台包括数据接入、数据元管理、数据检索和数据配置4个功能模块。结果:该平台实现了数据接入、多条件检索、测试数据集定制,可支撑多家医疗、检测机构开展测试数据集配置工作。结论:该平台能够满足医学人工智能产品检测用户的需求,为多场景医学人工智能产品检测数据配置提供了有效支撑。 展开更多

关键词 医学人工智能产品 检测数据集配置 医学人工智能检测 跨模态检索

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跨语言摘要研究综述

12

作者 潘航宇 席耀一 +2 位作者 陈宇飞 曹蓉 南煜 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第8期1616-1628,共13页

跨语言摘要能将一种语言的文本总结为另一种语言的摘要,旨在帮助人们快速准确地获取陌生语言文本的关键信息.目前,针对该研究的全面综述工作十分稀缺.因此,本文回顾跨语言摘要的研究发展,在全面调研和深入分析的基础上,从研究方法、数... 跨语言摘要能将一种语言的文本总结为另一种语言的摘要,旨在帮助人们快速准确地获取陌生语言文本的关键信息.目前,针对该研究的全面综述工作十分稀缺.因此,本文回顾跨语言摘要的研究发展,在全面调研和深入分析的基础上,从研究方法、数据集、评价方法以及未来方向等4个方面对跨语言摘要的研究工作展开综述.首先,全面梳理了现有跨语言摘要方法,概括为“先翻译后摘要”、“先摘要后翻译”、间接学习方法、辅助学习方法以及特征增强方法等5大类,并进行了优缺点分析.其次,归纳和分析了跨语言摘要数据集的构建方法,并对现有数据集进行了详尽整理.然后,系统地总结和分析了跨语言摘要评价方法.最后,进一步讨论了未来研究方向. 展开更多

关键词 跨语言摘要 方法模型 数据集 评价方法 未来研究方向

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以离子液体密度为例的分子性质预测模型建模方法探讨

13

作者 陈家辉 杨鑫泽 +2 位作者 陈顾中 宋震 漆志文 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期630-641,共12页

分子性质预测模型是针对特定应用需求筛选设计化学品的有力工具,然而诸多相关建模过程中的测试集划分、交叉验证、算法选择等关键环节普遍存在严谨性不足的问题,模型真实预测性能难以保证。以基团贡献法预测离子液体密度为例,探讨了分... 分子性质预测模型是针对特定应用需求筛选设计化学品的有力工具,然而诸多相关建模过程中的测试集划分、交叉验证、算法选择等关键环节普遍存在严谨性不足的问题,模型真实预测性能难以保证。以基团贡献法预测离子液体密度为例,探讨了分子性质预测模型建模过程中数据集划分和交叉验证的重要性,提出了自动基团划分方法并研究了数据集中基团涉及分子个数对预测精度的影响。通过对比五种回归算法(多重线性回归、岭回归、随机森林、支持向量机、神经网络),基于岭回归的基团贡献模型预测性能最佳,在由1078种离子液体、共计23034个数据点组成的数据集上得到的平均相对误差为1.88%。 展开更多

关键词 分子性质预测 模型 数据集划分 交叉验证 算法 离子液体 密度

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面向跨数据集指静脉识别的可快速迁移模型

14

作者 黄喆 郭成安 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期671-684,共14页

深度学习技术在手指静脉识别任务中展现出显著的性能优势和潜力.但是,由于其昂贵的训练开销以及不同数据集间存在的类别和分布差异,在某个数据集表现优异的模型可能难以高效应用到新数据或者在新数据上表现不佳.针对识别系统被应用到不... 深度学习技术在手指静脉识别任务中展现出显著的性能优势和潜力.但是,由于其昂贵的训练开销以及不同数据集间存在的类别和分布差异,在某个数据集表现优异的模型可能难以高效应用到新数据或者在新数据上表现不佳.针对识别系统被应用到不同使用群体和设备的实际情景,为了实现模型在不同数据上的高效应用并保持其优良性能,文中提出面向跨数据集指静脉识别的可快速迁移模型,包含两个学习阶段的解决方案.首先,为了得到一个可以较好泛化到未见目标数据的深度模型,在第一阶段提出基于特征对齐和聚类的领域适应算法,引导网络提取有判别力且鲁棒的特征.然后,为了减小图像中由偏差场引起的数据集差异,提出一个偏差场校正网络,消除偏差,并调整潜在分布,使其更相似.最后,为了将模型高效迁移到目标数据并充分利用新数据的模版信息,在执行快速迁移的第二阶段中,设计具有更快学习速度的基于改进极限学习机的分类器,利用它的学习算法,加速模型的迁移训练.在四个公开指静脉数据库上的实验表明,文中模型能够在实现高效迁移的同时,取得与在目标任务上进行充分端到端训练的最佳方法同等的识别性能.对于常见的应用场景,能满足实时部署的需求,从而为深度学习技术在跨数据集指静脉识别应用提供一套可行的解决方案. 展开更多

关键词 跨数据集识别 快速迁移学习 指静脉识别 极速学习机(ELM) 两阶段迁移学习

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基于SE-ResNet34的红火蚁巢穴判别模型 被引量：1

15

作者 袁嘉辉 刘蕊 +1 位作者 梁虹 周祥 《电子测量技术》 北大核心 2023年第23期97-104,共8页

红火蚁是近年来侵害我国南方的主要外来入侵物种之一,精确识别红火蚁巢穴是防控红火蚁的关键所在。为解决传统红火蚁防控依赖人工巡视、高危险、效率低的问题,降本增效实现红火蚁巢穴的智能检视,提出了一种基于ResNet34改进的红火蚁巢... 红火蚁是近年来侵害我国南方的主要外来入侵物种之一,精确识别红火蚁巢穴是防控红火蚁的关键所在。为解决传统红火蚁防控依赖人工巡视、高危险、效率低的问题,降本增效实现红火蚁巢穴的智能检视,提出了一种基于ResNet34改进的红火蚁巢穴判别模型。该模型借助采集于不同地貌特征下的红火蚁巢穴图像,结合数据增强技术进行训练,通过在ResNet34的第1层卷积层之后和全连接层之前加入SE注意力机制模块,提升网络的自适应选择和通道权值调整能力,以提取红火蚁巢穴表面局部非线性的纹理特征。经过K折交叉验证试验和超参数探究消融试验,将SE-ResNet34与AlexNet、VGG-16、ResNet18、ResNet34、ResNet50进行对比,分析得出SE-ResNet34的峰值准确率达到了98.76%,比ResNet34的准确率提高了2.17%,较其他测试模型有训练时间短、识别精度高的特点,同时展现出较强的鲁棒性和稳定性。该方法在减少人工成本的同时可降低杀虫剂的使用,为红火蚁巢穴判别提供了一种便捷高效的解决方案。 展开更多

关键词 红火蚁巢穴判别 全地形红火蚁巢穴数据集 SE-ResNet34模型 K折交叉验证

原文传递

中英双语政治论辩挖掘任务数据集建设

16

作者 张霄军 周静狮 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期167-174,共8页

受制于训练语料资源稀缺,中文论辩挖掘在政治领域的研究才刚刚起步。外交辞令、外事问答以及外宣公告都蕴含着丰富而微妙的政治论辩技巧,在外交领域开展政治论辩挖掘研究具有现实意义和应用价值。该文从在建的“多语外交对话语料库”得... 受制于训练语料资源稀缺,中文论辩挖掘在政治领域的研究才刚刚起步。外交辞令、外事问答以及外宣公告都蕴含着丰富而微妙的政治论辩技巧,在外交领域开展政治论辩挖掘研究具有现实意义和应用价值。该文从在建的“多语外交对话语料库”得到启发,选取部分语料进行政治论辩观点标注、论辩关系标注和论辩句情感分析,初步建成了包含200篇外交部例行记者会实录中英文文本、1536个话轮的中英双语政治论辩挖掘任务数据集BiDAM,并以示例的形式展示了该数据集的可用性。 展开更多

关键词 政治论辩 多语外交对话语料库 跨语言论辩挖掘 论辩挖掘任务数据集

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基于行踪标识量的跨监控探头轨迹预测方法

17

作者 袁首 乔勇军 +1 位作者 王丽媛 陈青华 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期87-95,共9页

解决了跨监控探头轨迹预测任务,即目标将出现在哪个监控探头、何时出现以及出现在视图中何处的问题。由于已有的研究集中于单监控探头或是目标跟踪,导致成果在本问题的预测性研究中受限。首先根据问题任务构建了行踪标识量,之后提出了AM... 解决了跨监控探头轨迹预测任务,即目标将出现在哪个监控探头、何时出现以及出现在视图中何处的问题。由于已有的研究集中于单监控探头或是目标跟踪,导致成果在本问题的预测性研究中受限。首先根据问题任务构建了行踪标识量,之后提出了AMVS+模型,继而在跨监控探头轨迹预测数据集AMVTP上进行实验验证,在精确度等方面取得了明显优于基线的结果。因此表明:使用行踪标识量的预测模型可以有效解决问题,满足了跨监控探头轨迹预测的问题需求。 展开更多

关键词 跨监控探头 轨迹预测 行踪标识量 模型 数据集

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一种基于信息保持的跨数据集图像分类方法 被引量：3

18

作者 朱广堂 周向东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期255-258,265,共5页

跨数据集图像分类是在图像分类应用中经常面临的问题。由于训练集数据与实际待分类(或测试)数据既有内在联系,又具有较大差异,导致常见分类器在跨数据集分类中的性能明显下降。为此,根据数据信息提出一种新的跨数据集图像分类方法。将... 跨数据集图像分类是在图像分类应用中经常面临的问题。由于训练集数据与实际待分类(或测试)数据既有内在联系,又具有较大差异,导致常见分类器在跨数据集分类中的性能明显下降。为此,根据数据信息提出一种新的跨数据集图像分类方法。将主成分分析中特征信息保留的思想引入到基于L1特征选取的Logistic回归中,从而在选取图像特征时有效保持数据集中的高信息含量特征。实验结果表明,在多个常用跨数据集图像分类中,该方法能获得较好的图像分类效果。 展开更多

关键词 图像分类 跨数据集 特征选择 LOGISTIC回归 稀疏主成分分析 转换学习

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行业绩效决定因素的实证研究:截面数据分析 被引量：8

19

作者 王剑 徐康宁 《产业经济研究》 2005年第2期49-54,共6页

本文依据相关的理论,选取若干重要的变量,利用168个细分行业的数据资料对影响制造业行业绩效的决定因素进行详细的实证研究。截面数据的回归结果表明,市场集中度、地区集中度、所有权结构以及进入壁垒基本决定了行业的绩效表现,而资本... 本文依据相关的理论,选取若干重要的变量,利用168个细分行业的数据资料对影响制造业行业绩效的决定因素进行详细的实证研究。截面数据的回归结果表明,市场集中度、地区集中度、所有权结构以及进入壁垒基本决定了行业的绩效表现,而资本密集度对行业绩效的作用并不明显。在行业绩效关系上,市场集中度、私营企业资产比重、外资企业资产比重以及技术壁垒与行业盈利水平呈正向联系,而地区集中度、国有企业资产比重以及相对资产规模与行业盈利水平呈反向联系。 展开更多

关键词 行业绩效 决定因素 实证研究 截面数据

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一种基于条件生成对抗网络的面部表情识别技术 被引量：4

20

作者 戴蓉 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第8期166-170,232,共6页

针对实际应用中交叉数据集无法通过监督学习对预先训练模型进行微调的问题,提出一种基于条件生成对抗网络的跨域面部表情识别框架。该框架分为特征嵌入、对抗性学习和分类三个模块。利用联合学习的嵌入式功能来弥合源和目标数据分布之... 针对实际应用中交叉数据集无法通过监督学习对预先训练模型进行微调的问题,提出一种基于条件生成对抗网络的跨域面部表情识别框架。该框架分为特征嵌入、对抗性学习和分类三个模块。利用联合学习的嵌入式功能来弥合源和目标数据分布之间的差距,完成从源域到目标域的特征转移;利用无监督生成对抗网络进行优化,根据域自适应方法给出表情分类。实验结果表明,与其他域自适应方法相比,该方法在面部表情识别方面具有极大优势;相对于无自适应的跨域方法,该方法的面部表情识别率有了明显提高。 展开更多

关键词 面部表情识别 条件生成对抗网络 域自适应 跨域数据集

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