中文文本分类中的特征选择算法研究

比较了文档频率、信息增益、互信息、X2统计量、期望交叉熵、文本证据权以及几率比等7种常用于文本分类的特征选择算法。实验采用国家"八六三计划"中文文本语料库和Rocchio分类器对以上的特征选择算法分别进行评估,测评结果表明,几率比法的性能优于其它特征选择算法。

基于短文本的独立语义特征抽取算法

提出了一种基于短文本的独立语义特征抽取算法,旨在降低文本向量的稀疏性并提其高语义表示能力。该算法首先采用潜在语义分析降低文本的维数并去除噪声,然后运用独立成份分析方法在潜在语义特征中提取出最能表达语义且相互统计独立的特征。实验表明此算法优于潜在语义索引算法。

COBE3型人工肾血液透析机特殊故障分析检修一例

我院血液净化中心，ＣＯＢＥ系列血液透析机２４台，其中ＣＯＢＥ３型目前尚有１１台，已使用２年多，在使用过程中出现过不少故障，本文就一例特殊故障分析与检修报告如下：故障现象当操作者要安装管道时，机器的血泵盖和动静脉夹打不开，管道安装不上去。分析与检修首先...

面向图像识别的公平性研究进展

在过去的几十年里,图像识别技术经历了迅速发展,并深刻地改变着人类社会的进程。发展图像识别技术的目的是通过减少人力劳动和增加便利来造福人类。然而,最近的研究和应用表明,图像识别系统可能会表现出偏见甚至歧视行为,从而对个人和社会产生潜在的负面影响。因此,图像识别的公平性研究受到广泛关注,避免图像识别系统可能给人们带来的偏见与歧视,才能使人完全信任该项技术并与之和谐相处。本文对图像识别的公平性研究进行了全面的梳理回顾。首先,简要介绍了偏见3个方面的来源,即数据不平衡、属性间的虚假关联和群体差异性;其次,对于常用的数据集和评价指标进行汇总;然后,将现有的去偏见算法划分为重加权(重采样)、图像增强、特征增强、特征解耦、度量学习、模型自适应和后处理7类,并分别对各类方法进行介绍,阐述了各方法的优缺点;最后,对该领域的未来研究方向和机遇挑战进行了总结和展望。整体而言,学术界对图像识别公平性的研究已经取得了较大的进展,然而该领域仍处于发展初期,数据集和评价指标仍有待完善,针对未知偏见的公平性算法有待研究,准确率和公平性的权衡困境有待突破,针对细分任务的独特发展趋势开始呈现,视频数据的去偏见算法逐渐受到关注。

中职学校计算机网络课程教学现状分析及优化措施

随着社会的发展进步，信息的网络化，社会化都受到计算机网络技术的影响，这就对中职学校计算机网络技术课程的教育提出了更高的要求。本文首先介绍了如今网络技术人才的市场需求现状以及计算机网络课程的特点，分析了目前中职计算机网络技术专业课程设置和教学存在的主要问题．继而提出了中职计算机网络技术专业课程教学的优化措施，希望为相关专业课程的教学优化提供借鉴。

情感计算与理解研究发展概述

情感在感知、决策、逻辑推理和社交等一系列智能活动中起到核心作用,是实现人机交互和机器智能的重要元素。近年来,随着多媒体数据爆发式增长及人工智能的快速发展,情感计算与理解引发了广泛关注。情感计算与理解旨在赋予计算机系统识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境,并使计算机具有更高、更全面的智能。根据输入信号的不同,情感计算与理解包含不同的研究方向。本文全面回顾了多模态情感识别、孤独症情感识别、情感图像内容分析以及面部表情识别等不同情感计算与理解方向在过去几十年的研究进展并对未来的发展趋势进行展望。对于每个研究方向,首先介绍了研究背景、问题定义和研究意义;其次从不同角度分别介绍了国际和国内研究现状,包括情感数据标注、特征提取、学习算法、部分代表性方法的性能比较和分析以及代表性研究团队等;然后对国内外研究进行了系统比较,分析了国内研究的优势和不足;最后讨论了目前研究存在的问题及未来的发展趋势与展望,例如考虑个体情感表达差异问题和用户隐私问题等。

深度人脸表情识别研究进展

随着人脸表情识别任务逐渐从实验室受控环境转移至具有挑战性的真实世界环境,在深度学习技术的迅猛发展下,深度神经网络能够学习出具有判别能力的特征,逐渐应用于自动人脸表情识别任务。目前的深度人脸表情识别系统致力于解决以下两个问题:1)由于缺乏足量训练数据导致的过拟合问题;2)真实世界环境下其他与表情无关因素变量(例如光照、头部姿态和身份特征)带来的干扰问题。本文首先对近十年深度人脸表情识别方法的研究现状以及相关人脸表情数据库的发展进行概括。然后,将目前基于深度学习的人脸表情识别方法分为两类:静态人脸表情识别和动态人脸表情识别,并对这两类方法分别进行介绍和综述。针对目前领域内先进的深度表情识别算法,对其在常见表情数据库上的性能进行了对比并详细分析了各类算法的优缺点。最后本文对该领域的未来研究方向和机遇挑战进行了总结和展望:考虑到表情本质上是面部肌肉运动的动态活动,基于动态序列的深度表情识别网络往往能够取得比静态表情识别网络更好的识别效果。此外,结合其他表情模型如面部动作单元模型以及其他多媒体模态,如音频模态和人体生理信息能够将表情识别拓展到更具有实际应用价值的场景。

编者按

为了促进我国情感计算领域的发展,及时反映我国学者在基于视觉的情感感知领域的最新研究进展,《中国图象图形学报》邀请长期深耕该领域的知名学者,一线科研人员和青年学者们,围绕计算机视觉在情感感知方面的技术创新,在相关场景中的实际应用等主题开展研究,并形成该专刊。经过严格的评审和修订,"基于视觉的情感感知技术与应用"专刊共收录学术论文14篇,包括4篇特邀"综述"、1篇"数据集论文"、4篇"人脸表情识别"论文、2篇"精神状况评估"论文和3篇"生理信号和心理状态分析"论文。

持续学习改进的人脸表情识别

目的大量标注数据和深度学习方法极大地提升了图像识别性能。然而,表情识别的标注数据缺乏,训练出的深度模型极易过拟合,研究表明使用人脸识别的预训练网络可以缓解这一问题。但是预训练的人脸网络可能会保留大量身份信息,不利于表情识别。本文探究如何有效利用人脸识别的预训练网络来提升表情识别的性能。方法本文引入持续学习的思想,利用人脸识别和表情识别之间的联系来指导表情识别。方法指出网络中对人脸识别整体损失函数的下降贡献最大的参数与捕获人脸公共特征相关,对表情识别来说为重要参数,能够帮助感知面部特征。该方法由两个阶段组成:首先训练一个人脸识别网络,同时计算并记录网络中每个参数的重要性;然后利用预训练的模型进行表情识别的训练,同时通过限制重要参数的变化来保留模型对于面部特征的强大感知能力,另外非重要参数能够以较大的幅度变化,从而学习更多表情特有的信息。这种方法称之为参数重要性正则。结果该方法在RAF-DB(real-world affective faces database),CK+(the extended Cohn-Kanade database)和Oulu-CASIA这3个数据集上进行了实验评估。在主流数据集RAF-DB上,该方法达到了88.04%的精度,相比于直接用预训练网络微调的方法提升了1.83%。其他数据集的实验结果也表明了该方法的有效性。结论提出的参数重要性正则,通过利用人脸识别和表情识别之间的联系,充分发挥人脸识别预训练模型的作用,使得表情识别模型更加鲁棒。

《中国图象图形学报》多媒体智能专刊简介

近年来,人工智能和高性能计算快速发展,大规模多媒体数据的智能应用需求日趋广泛,多媒体数据的融合、转换、理解、搜索、推理与推荐等方向的新问题也不断涌现,推动了多媒体智能处理与分析技术的迅速发展,在学术界和产业界均引起极大关注。为更好地推动多媒体智能处理与分析理论、技术、应用的发展,及时记录我国多媒体智能领域的最新技术、前沿进展、学者观点、算法研究、数据集构建及应用落地等方面的优秀成果.

生物特征识别学科发展报告

从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、"互联网+"行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——"感知盲区"、"决策误区"和"安全红区"。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着"可感"、"可知"和"可信"的新一代生物特征识别总体目标发展。