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题名知识驱动的多模态语义理解研究综述
被引量：1
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作者
郑祎豪
郭奕君
毋立芳
黄岩
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机构
北京工业大学信息学部
中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心
中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期1127-1138,共12页
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基金
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(No.2018AAA0100400)
国家自然科学基金项目(No.62236010,62276261)资助。
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文摘
基于深度学习模型的多模态学习方法已在静态、可控等简单场景下取得较优的语义理解性能,但在动态、开放等复杂场景下的泛化性仍然较低.近期已有不少研究工作尝试将类人知识引入多模态语义理解方法中,并取得不错效果.为了更深入了解当前知识驱动的多模态语义理解研究进展,文中在对相关方法进行系统调研与分析的基础上,归纳总结关系型和对齐型这两类主要的多模态知识表示框架.然后选择多个代表性应用进行具体介绍,包括图文匹配、目标检测、语义分割、视觉-语言导航等.此外,文中总结当前相关方法的优缺点并展望未来可能的发展趋势.
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关键词
机器学习
深度学习
多模态语义理解
多模态知识表示
多模态语义分析
知识驱动
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Keywords
Machine Learning
Deep Learning
Multimodal Semantic Understanding
Multimodal Knowledge Representation
Multimodal Semantic Analysis
Knowledge-Driven
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多模态审讯心理语义分析助力审讯智能化
被引量：2
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作者
李永春
王智勇
贺佳琦
李英杰
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机构
沈阳康泰电子科技股份有限公司
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出处
《信息与电脑》
2021年第17期139-142,共4页
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文摘
公安机关日常审讯办案是一个高强度的心理对抗和心理博弈过程,审讯过程中犯罪嫌疑的微表情、眼动、语音、体态等生物行为表达往往隐含了其真实的思维意识、意志行为。如果能够及时、准确的识别和利用犯罪嫌疑人的这些情感表达,就可以有效辅助侦查讯问人员识别谎言、发现线索、防范心理风险,提升办案效率和办案质量。
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关键词
审讯
机器情感识别
微表情
多模态心理语义分析
识别谎言
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Keywords
interrogation
machine emotion recognition
micro-expression
multimodal psycho-semantic analysis
recognition of lies
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分类号
D631.1
[政治法律—政治学]
TP391.41
[政治法律—中外政治制度]
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