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基于注意力生成对抗网络的图像强光去除
1
作者
赵心驰
姜策
何为
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022年第4期524-531,共8页
图像中的强光在一定程度上会降低图像的质量,本文致力于从受到强光影响的图像中去除强光并生成清晰图像。为解决这个问题,提出一种带有注意力辅助模块的生成对抗网络。它主要由加入压缩-激励模块的卷积长短期记忆网络和注意力矩阵辅助...
图像中的强光在一定程度上会降低图像的质量,本文致力于从受到强光影响的图像中去除强光并生成清晰图像。为解决这个问题,提出一种带有注意力辅助模块的生成对抗网络。它主要由加入压缩-激励模块的卷积长短期记忆网络和注意力矩阵辅助模块组成,注意力辅助模块可以指导自动编码器生成清晰的图像。该方法可以轻松地移植处理其他类似的图像恢复问题。实验证明,改进后的网络体系结构是有效的并且有一定的意义。
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关键词
生成对抗网络
注意力矩阵
辅助
压缩-激励模块
图像恢复
强光去除
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职称材料
基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型
2
作者
张玉莹
朱广丽
谈光璞
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第6期1112-1120,共9页
金融情感分析是一种判断金融文本的情感倾向性的技术,广泛应用于舆情分析和监管协调等方面。由于金融领域文本中包含隐式情感信息,难以根据情感特征直接判定情感极性。针对这一问题,提出一种基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模...
金融情感分析是一种判断金融文本的情感倾向性的技术,广泛应用于舆情分析和监管协调等方面。由于金融领域文本中包含隐式情感信息,难以根据情感特征直接判定情感极性。针对这一问题,提出一种基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型(FSED),以期提高分类的准确率。首先,采用FinBERT生成词向量,并输入到Bi-GRU提取上下文语义信息,通过嵌入积极和消极情感词向量构建两极注意力机制,用于分别提取2种语境下的情感特征向量;然后,根据文本的语义依存图建立依存关系和关系类型矩阵,结合2种矩阵和top-k策略构建选择注意力矩阵,再输入到图卷积网络来提取文本的语义依存特征;最后,融合情感增强和语义依存的特征,并使用平均池化和最大池化层对特征进行压缩,经全连接层和Softmax获得分类结果。实验结果表明,相较于A-GCN,FSED可以提升金融领域隐式情感分析的准确率。
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关键词
金融隐式情感分析
FinBERT
两极
注意力
机制
语义依存图
选择
注意力矩阵
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职称材料
基于全局上下文网络的视频异常行为检测方法
3
作者
朱艺璇
易淑涵
+1 位作者
刘睿涵
范哲意
《中国电子科学研究院学报》
2024年第2期162-171,共10页
文中针对视频信息中的长距离时间特征关系易被忽略的问题,提出了一种基于全局上下文网络的弱监督视频异常行为检测方法。为了提升对视觉场景的全局理解,提高异常检测的准确性,对时间特征提取模块进行改进,仅计算一个与查询位置无关的全...
文中针对视频信息中的长距离时间特征关系易被忽略的问题,提出了一种基于全局上下文网络的弱监督视频异常行为检测方法。为了提升对视觉场景的全局理解,提高异常检测的准确性,对时间特征提取模块进行改进,仅计算一个与查询位置无关的全局注意力矩阵,并对所有查询位置共享,有效降低网络计算量和参数量。同时进行网络模块优化,加快运算速度。实验结果表明,基于全局上下文网络的视频异常行为检测算法能够在网络更具轻便性、运算效率更高的情况下有效提高异常检测准确率。
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关键词
视频异常行为检测
弱监督
时间特征
全局
注意力矩阵
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职称材料
SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法
4
作者
孙旭菲
缪新颖
+2 位作者
毕甜甜
王水涛
喻芳宇
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024年第2期347-356,共10页
针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域...
针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域的目的;其次,使用级联双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习时序帧之间的特征依赖关系,弥补部分特征缺失对识别精度的影响.在人脸数据集IMDB-WIKI和数据集Adience上进行测试,该算法的年龄识别准确率分别达到78.34%和77.89%.实验结果表明,相比于其他基于深度学习算法的方法,该算法在基于图片数据集的人物年龄识别任务上具有更高的准确率.
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关键词
年龄识别
人脸识别
深度学习算法
注意力矩阵
级联Bi-LSTM
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职称材料
关联文本信息的网络表示学习推荐算法
5
作者
王宝亮
邹荣宇
李科
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S02期54-58,共5页
通过基于随机游走的网络表示学习算法得到节点的低维嵌入向量,进而将其应用于推荐系统是推荐领域很流行的研究方向。针对当前基于随机游走的网络表示学习算法仅着重考虑了网络结构特性而忽略文本信息的问题,提出一种关联文本信息的网络...
通过基于随机游走的网络表示学习算法得到节点的低维嵌入向量,进而将其应用于推荐系统是推荐领域很流行的研究方向。针对当前基于随机游走的网络表示学习算法仅着重考虑了网络结构特性而忽略文本信息的问题,提出一种关联文本信息的网络表示学习推荐算法。首先在随机游走阶段,考虑到了节点文本间的相似度,联合结构和文本信息对下一游走节点进行筛选;然后在网络表示学习部分融合文本信息,引入注意力矩阵,对文本信息矩阵中的向量进行加权表示;最后将生成的节点向量应用于推荐系统。在实验部分,将所提算法与常见的3种算法在两个数据集上进行对比分析,并对所提算法进行了参数敏感性分析。实验结果表明所提算法在AUC评价指标上的性能优于另外3种算法,可见该算法在个性化推荐中的有效性。
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关键词
随机游走
网络表示学习
推荐算法
文本信息
注意力矩阵
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职称材料
基于改进四元傅里叶变换的显著性检测及其视频编码应用
被引量:
4
6
作者
李富生
李霞
陈宇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第5期1540-1545,共6页
针对基于感兴趣区域的有损视频压缩在低码率编码条件下容易产生明显的编码人工痕迹,提出一种基于注意力权重矩阵的四元傅里叶变换的视觉显著性视频编码模型。该方法引入人眼视觉注意力权重矩阵对不同区域图像四元数予以加权,该四元数由...
针对基于感兴趣区域的有损视频压缩在低码率编码条件下容易产生明显的编码人工痕迹,提出一种基于注意力权重矩阵的四元傅里叶变换的视觉显著性视频编码模型。该方法引入人眼视觉注意力权重矩阵对不同区域图像四元数予以加权,该四元数由图像的亮度、色度和运动特征组成。图像视觉显著图可由其四元数特征的四元傅里叶相位谱获取。结合中心凹恰可觉察失真(FJND)模型将其应用于基于感兴趣区域视频编码,可提高视频编码质量。与五种流行的显著性检测算法在两个大型眼动跟踪数据库上进行对比实验,结果表明提出的算法显著性检测精度明显高于对比算法。此外,与最新的基于显著性视频编码方法在10段标准视频上进行编码视频的主观质量对比,该方法能提高低码率编码视频的主观视觉质量,且优于对比算法。
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关键词
显著性检测
注意力
权重
矩阵
四元数傅里叶变换
中央凹恰可觉察失真
视频编码
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职称材料
题名
基于注意力生成对抗网络的图像强光去除
1
作者
赵心驰
姜策
何为
机构
中国科学院上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室
中国科学院大学
成都中科微信息技术研究院有限公司
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022年第4期524-531,共8页
基金
the National Key Research and Development Program of China(2018YFC1505204-2)
Key Deployment Project of Chinese Academy of Sciences(KFZD-SW-431)
Chengdu’s Major Scientific and Technological Innovation Projects(2019-YF08-00082-GX)。
文摘
图像中的强光在一定程度上会降低图像的质量,本文致力于从受到强光影响的图像中去除强光并生成清晰图像。为解决这个问题,提出一种带有注意力辅助模块的生成对抗网络。它主要由加入压缩-激励模块的卷积长短期记忆网络和注意力矩阵辅助模块组成,注意力辅助模块可以指导自动编码器生成清晰的图像。该方法可以轻松地移植处理其他类似的图像恢复问题。实验证明,改进后的网络体系结构是有效的并且有一定的意义。
关键词
生成对抗网络
注意力矩阵
辅助
压缩-激励模块
图像恢复
强光去除
Keywords
GAN(generative adversarial networks)
attention map-auxiliary
squeeze-and-excitation block
image restoration
highlights-removal
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型
2
作者
张玉莹
朱广丽
谈光璞
机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
合肥综合性国家科学中心人工智能研究院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第6期1112-1120,共9页
基金
国家自然科学基金(62076006)
安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-008)。
文摘
金融情感分析是一种判断金融文本的情感倾向性的技术,广泛应用于舆情分析和监管协调等方面。由于金融领域文本中包含隐式情感信息,难以根据情感特征直接判定情感极性。针对这一问题,提出一种基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型(FSED),以期提高分类的准确率。首先,采用FinBERT生成词向量,并输入到Bi-GRU提取上下文语义信息,通过嵌入积极和消极情感词向量构建两极注意力机制,用于分别提取2种语境下的情感特征向量;然后,根据文本的语义依存图建立依存关系和关系类型矩阵,结合2种矩阵和top-k策略构建选择注意力矩阵,再输入到图卷积网络来提取文本的语义依存特征;最后,融合情感增强和语义依存的特征,并使用平均池化和最大池化层对特征进行压缩,经全连接层和Softmax获得分类结果。实验结果表明,相较于A-GCN,FSED可以提升金融领域隐式情感分析的准确率。
关键词
金融隐式情感分析
FinBERT
两极
注意力
机制
语义依存图
选择
注意力矩阵
Keywords
financial implicit sentiment analysis
FinBERT
dual-polarity attention mechanism
semantic dependency graph
selection attention matrix
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于全局上下文网络的视频异常行为检测方法
3
作者
朱艺璇
易淑涵
刘睿涵
范哲意
机构
北京理工大学集成电路与电子学院
北京理工大学自动化学院
出处
《中国电子科学研究院学报》
2024年第2期162-171,共10页
文摘
文中针对视频信息中的长距离时间特征关系易被忽略的问题,提出了一种基于全局上下文网络的弱监督视频异常行为检测方法。为了提升对视觉场景的全局理解,提高异常检测的准确性,对时间特征提取模块进行改进,仅计算一个与查询位置无关的全局注意力矩阵,并对所有查询位置共享,有效降低网络计算量和参数量。同时进行网络模块优化,加快运算速度。实验结果表明,基于全局上下文网络的视频异常行为检测算法能够在网络更具轻便性、运算效率更高的情况下有效提高异常检测准确率。
关键词
视频异常行为检测
弱监督
时间特征
全局
注意力矩阵
Keywords
video anomalous behaviour detection
weak supervision
temporal features
global attention matrix
分类号
TN96 [电子电信—信号与信息处理]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法
4
作者
孙旭菲
缪新颖
毕甜甜
王水涛
喻芳宇
机构
大连海洋大学信息工程学院
辽宁省海洋信息技术重点实验室
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024年第2期347-356,共10页
基金
辽宁省揭榜挂帅重点项目(批准号:2022081)
设施渔业教育部重点实验室开放课题项目(批准号:202306)。
文摘
针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域的目的;其次,使用级联双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习时序帧之间的特征依赖关系,弥补部分特征缺失对识别精度的影响.在人脸数据集IMDB-WIKI和数据集Adience上进行测试,该算法的年龄识别准确率分别达到78.34%和77.89%.实验结果表明,相比于其他基于深度学习算法的方法,该算法在基于图片数据集的人物年龄识别任务上具有更高的准确率.
关键词
年龄识别
人脸识别
深度学习算法
注意力矩阵
级联Bi-LSTM
Keywords
age recognition
facial recognition
deep learning algorithm
attention matrix
cascaded Bi-LSTM
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
关联文本信息的网络表示学习推荐算法
5
作者
王宝亮
邹荣宇
李科
机构
天津大学信息与网络中心
天津大学电气自动化与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S02期54-58,共5页
基金
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20181204)。
文摘
通过基于随机游走的网络表示学习算法得到节点的低维嵌入向量,进而将其应用于推荐系统是推荐领域很流行的研究方向。针对当前基于随机游走的网络表示学习算法仅着重考虑了网络结构特性而忽略文本信息的问题,提出一种关联文本信息的网络表示学习推荐算法。首先在随机游走阶段,考虑到了节点文本间的相似度,联合结构和文本信息对下一游走节点进行筛选;然后在网络表示学习部分融合文本信息,引入注意力矩阵,对文本信息矩阵中的向量进行加权表示;最后将生成的节点向量应用于推荐系统。在实验部分,将所提算法与常见的3种算法在两个数据集上进行对比分析,并对所提算法进行了参数敏感性分析。实验结果表明所提算法在AUC评价指标上的性能优于另外3种算法,可见该算法在个性化推荐中的有效性。
关键词
随机游走
网络表示学习
推荐算法
文本信息
注意力矩阵
Keywords
random walk
network representation learning
recommendation algorithm
text information
attention matrix
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于改进四元傅里叶变换的显著性检测及其视频编码应用
被引量:
4
6
作者
李富生
李霞
陈宇
机构
深圳大学信息工程学院深圳市现代通信与信息处理重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第5期1540-1545,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61171124)
深圳市重点实验室提升项目(CXB201105060068A)
文摘
针对基于感兴趣区域的有损视频压缩在低码率编码条件下容易产生明显的编码人工痕迹,提出一种基于注意力权重矩阵的四元傅里叶变换的视觉显著性视频编码模型。该方法引入人眼视觉注意力权重矩阵对不同区域图像四元数予以加权,该四元数由图像的亮度、色度和运动特征组成。图像视觉显著图可由其四元数特征的四元傅里叶相位谱获取。结合中心凹恰可觉察失真(FJND)模型将其应用于基于感兴趣区域视频编码,可提高视频编码质量。与五种流行的显著性检测算法在两个大型眼动跟踪数据库上进行对比实验,结果表明提出的算法显著性检测精度明显高于对比算法。此外,与最新的基于显著性视频编码方法在10段标准视频上进行编码视频的主观质量对比,该方法能提高低码率编码视频的主观视觉质量,且优于对比算法。
关键词
显著性检测
注意力
权重
矩阵
四元数傅里叶变换
中央凹恰可觉察失真
视频编码
Keywords
saliency detection
attention weighting matrix
quaternion Fourier transform
foveated just-noticeable-distortion
video coding
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力生成对抗网络的图像强光去除
赵心驰
姜策
何为
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
2
基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型
张玉莹
朱广丽
谈光璞
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
3
基于全局上下文网络的视频异常行为检测方法
朱艺璇
易淑涵
刘睿涵
范哲意
《中国电子科学研究院学报》
2024
0
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职称材料
4
SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法
孙旭菲
缪新颖
毕甜甜
王水涛
喻芳宇
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
5
关联文本信息的网络表示学习推荐算法
王宝亮
邹荣宇
李科
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
0
下载PDF
职称材料
6
基于改进四元傅里叶变换的显著性检测及其视频编码应用
李富生
李霞
陈宇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015
4
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职称材料
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