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基于标记增强的离散跨模态哈希方法 被引量：4
1
作者 王永欣 田洁茹 +2 位作者 陈振铎 罗昕 许信顺 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期3438-3450,共13页
跨模态哈希通过将不同模态的数据映射为同一空间中更紧凑的哈希码,可以大大提升跨模态检索的效率.然而现有跨模态哈希方法通常使用二元相似性矩阵,不能准确描述样本间的语义相似关系,并且存在平方复杂度问题.为了更好地挖掘数据间的语... 跨模态哈希通过将不同模态的数据映射为同一空间中更紧凑的哈希码,可以大大提升跨模态检索的效率.然而现有跨模态哈希方法通常使用二元相似性矩阵,不能准确描述样本间的语义相似关系,并且存在平方复杂度问题.为了更好地挖掘数据间的语义相似关系,提出了一个基于标记增强的离散跨模态哈希方法.首先借助迁移学习的先验知识生成样本的标记分布,然后通过标记分布构建描述度更强的语义相似性矩阵,再通过一个高效的离散优化算法生成哈希码,避免了量化误差问题.最后,在两个基准数据集上的实验结果验证了所提方法在跨模态检索任务上的有效性. 展开更多
关键词 跨模态检索 哈希 标记增强 迁移学习 离散优化
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视频片段检索研究综述 被引量：2
2
作者 王妍 詹雨薇 +2 位作者 罗昕 刘萌 许信顺 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期985-1006,共22页
视频片段检索旨在利用用户给出的自然语言查询语句,在一个长视频中找到最符合语句描述的目标视频片段.视频中包含丰富的视觉、文本、语音信息,如何理解视频中提供的信息,以及查询语句提供的文本信息,并进行跨模态信息的对齐与交互,是视... 视频片段检索旨在利用用户给出的自然语言查询语句,在一个长视频中找到最符合语句描述的目标视频片段.视频中包含丰富的视觉、文本、语音信息,如何理解视频中提供的信息,以及查询语句提供的文本信息,并进行跨模态信息的对齐与交互,是视频片段检索任务的核心问题.系统梳理了当前视频片段检索领域中的相关工作,将它们分为两大类:基于排序的方法和基于定位的方法.其中,基于排序的方法又可细分为预设候选片段的方法和有指导地生成候选片段的方法,而基于定位的方法则可分为一次定位的方法和迭代定位的方法.同时对该领域的数据集和评价指标进行了介绍,并对一些模型在多个常用数据集上的性能进行了总结与整理.此外,介绍了该任务的延伸工作,如大规模视频片段检索工作等.最后,对视频片段检索未来的发展方向进行了展望. 展开更多
关键词 视频片段检索 自然语言时序定位视频片段 视频理解 深度学习 人工智能
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文本分类中一种新的特征选择方法 被引量：3
3
作者 王法波 许信顺 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2010年第4期8-11,18,共5页
文本分类面临的一个主要问题就是如何降低文本巨大的特征维数,并且保持分类精度甚至提高分类精度。针对该问题,提出了一种基于信息论的特征再提取方法,旨在删除稀疏分布的特征、保留有利于分类的特征。使用该方法时配合特征选择方法,可... 文本分类面临的一个主要问题就是如何降低文本巨大的特征维数,并且保持分类精度甚至提高分类精度。针对该问题,提出了一种基于信息论的特征再提取方法,旨在删除稀疏分布的特征、保留有利于分类的特征。使用该方法时配合特征选择方法,可进一步降低特征维数。实验结果表明,该方法能将特征维数降低到几百维,而且能提高分类器的性能。 展开更多
关键词 文本分类 特征选择 熵 互信息 信息增益 卡方统计
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一种新的基于多示例学习的场景分类方法 被引量：3
4
作者 王刚 许信顺 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期108-113,共6页
多示例学习是近年来才出现的一种新的学习框架,并以其对多义性对象的出色表示能力而被成功地运用在图像分类任务中。首先提出了一种新的图像多示例包生成方式,采用特征的概率分布表示图像,并对图像像素分布提取一个高斯混合模型,将每个... 多示例学习是近年来才出现的一种新的学习框架,并以其对多义性对象的出色表示能力而被成功地运用在图像分类任务中。首先提出了一种新的图像多示例包生成方式,采用特征的概率分布表示图像,并对图像像素分布提取一个高斯混合模型,将每个高斯分布作为一个示例,生成图像的多示例包。然后,在对图像进行分类时,采用了信息瓶颈聚类把多示例包转化成单示例,从而将传统的单示例分类器用在该问题上。为了提高分类器的泛化能力,对多个分类器进行了集成。选取了5类自然场景图像进行试验,结果显示所提出的方法平均性能优于当前常用的一些多示例学习算法。 展开更多
关键词 多示例学习 信息瓶颈聚类 高斯混合模型 期望最大化算法 场景分类 K-L散度
原文传递
一种使用未标记样本聚类信息的自训练方法 被引量：1
5
作者 刘伟涛 许信顺 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第9期3341-3344,共4页
为了有效地利用结构信息,提出了一种新的自学习算法,算法中利用聚类方法从自标记样本中选择可信度高的样本,同时用一个数据编辑方法从这些可信度高的样本中剔除被错标的可能性较高的样本。算法在UCI数据上进行了验证,效果和收敛速度比... 为了有效地利用结构信息,提出了一种新的自学习算法,算法中利用聚类方法从自标记样本中选择可信度高的样本,同时用一个数据编辑方法从这些可信度高的样本中剔除被错标的可能性较高的样本。算法在UCI数据上进行了验证,效果和收敛速度比对比算法要好,说明引入聚类选择候选样本是有效的。 展开更多
关键词 自训练 无标签样本 聚类 半监督学习
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基于排序的监督离散跨模态哈希 被引量：2
6
作者 李慧琼 王永欣 +2 位作者 陈振铎 罗昕 许信顺 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1620-1635,共16页
近年来,随着信息技术的发展,图像、文本、视频、音频等多媒体数据呈现出快速增长的趋势。当处理大量数据时,某些传统检索方法的效率可能会受到影响,并且无法在可接受的时间内获得令人满意的准确性。此外,海量的数据还导致了巨大的存储... 近年来,随着信息技术的发展,图像、文本、视频、音频等多媒体数据呈现出快速增长的趋势。当处理大量数据时,某些传统检索方法的效率可能会受到影响,并且无法在可接受的时间内获得令人满意的准确性。此外,海量的数据还导致了巨大的存储消耗问题。为了解决上述问题,哈希学习被提出。现有的哈希学习方法首先为数据生成二进制哈希码,并且在学习中让原本相似的数据有相似的哈希码,让不相似的数据有不同的哈希码。然后,在学到的哈希码空间中,通过异或操作进行快速的相似性比较。通过用二进制哈希码代替数据原始的高维特征,可以达到显著降低存储成本的目的。基于哈希学习高效索引和快速查询的特点,其在跨模态检索领域受到了广泛的关注。但是目前的跨模态哈希方法面临着以下几个问题:(1)大多数方法都尝试保持样本间的成对相似性,而忽视了样本间的相对相似性,即样本的排序信息,但排序信息对检索有很重要的作用,因而导致这些方法效果并非最优;(2)许多基于成对相似性的哈希检索方法的时间复杂度为O(n2),无法直接扩展到大规模数据集上,具有一定的局限性;(3)为了简化离散求解问题,目前很多方法采用松弛策略来学习哈希码的近似解,但这种策略会引入较大的量化误差。为了解决以上问题,我们提出了一种基于排序的监督离散跨模态哈希方法(简称为RSDCH)。该方法由排序信息学习和哈希学习两步骤组成。在排序信息学习阶段,我们通过嵌入数据的流形结构和语义标签来学习一个具有排序信息的得分矩阵。在哈希学习阶段,我们通过保持学到的排序信息来生成训练样本的哈希码并学出对应的哈希函数。为了让模型能够更好地扩展到大规模数据集,我们使用了锚点采样策略,以获得可接受的且与训练样本数成线性关系的时间复杂度。� 展开更多
关键词 跨模态检索 哈希学习 排序哈希 离散优化 相似性保持
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2008自然计算与模糊系统和知识发现国际会议
7
作者 马军 尹义龙 +1 位作者 杨公平 许信顺 《国际学术动态》 2009年第6期56-56,共1页
2008年10月18—20日，由山东大学计算机科学与技术学院承办的第4届自然计算国际会议（ICNC’08）和第5届模糊系统和知识发现国际会议（FSKD’08）在济南市南郊宾馆会议中心举行。会议主席马军教授、尹义龙教授和汤晋立教授、王海洋教授... 2008年10月18—20日，由山东大学计算机科学与技术学院承办的第4届自然计算国际会议（ICNC’08）和第5届模糊系统和知识发现国际会议（FSKD’08）在济南市南郊宾馆会议中心举行。会议主席马军教授、尹义龙教授和汤晋立教授、王海洋教授等出席开幕式和招待宴会并致辞。ICNC和FSKD旨在交流受自然、生物和物理系统启发的各种智能计算模型的最新发展动态以及在数据挖掘、生产、设计等领域的应用。 展开更多
关键词 国际会议 自然计算 知识发现 模糊系统 计算机科学与技术 山东大学 数据挖掘 计算模型
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2008国际自然计算会议暨模糊系统与知识发现会议
8
作者 马军 尹义龙 +1 位作者 杨公平 许信顺 《国际学术动态》 2009年第1期52-52,共1页
2008国际自然计算会议暨第5届国际模糊系统与知识发现会议于2008年10月18-20日在山东济南举行，本次会议是由国际自然计算与知识发现协会主办，山东大学计算机科学与技术学院承办，由教育部国际合作与交流司批复的大型学术会议。出席本... 2008国际自然计算会议暨第5届国际模糊系统与知识发现会议于2008年10月18-20日在山东济南举行，本次会议是由国际自然计算与知识发现协会主办，山东大学计算机科学与技术学院承办，由教育部国际合作与交流司批复的大型学术会议。出席本次会议的代表共计378人，其中国外代表为38人，主要来自美国、印度、英国、韩国等国。会议共收到论文3185多篇，论文录用率约40％，论文集由IEEE编辑出版。 展开更多
关键词 学术会议 国际合作 知识发现 自然计算 模糊系统 计算机科学与技术 论文集 山东济南
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