基于注意力生成对抗网络的图像强光去除

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。

基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型

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。

基于全局上下文网络的视频异常行为检测方法

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。

SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法

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.

关联文本信息的网络表示学习推荐算法

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。

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

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。