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基于朴素贝叶斯算法的中文评论分类
被引量:
17
1
作者
马文
陈庚
+5 位作者
李昕洁
苏文伟
柴焰明
蒲应明
曾敬勋
刘学承
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S02期31-35,共5页
针对中文评论分类问题,采用朴素贝叶斯算法进行深入研究。首先,根据中文评论分类的需求设计了朴素贝叶斯分类器;然后,使用WEKA以不同特征提取方式对其功能性进行了对比分析。通过一系列的实验数据的横向对比表明,在朴素贝叶斯分类器下...
针对中文评论分类问题,采用朴素贝叶斯算法进行深入研究。首先,根据中文评论分类的需求设计了朴素贝叶斯分类器;然后,使用WEKA以不同特征提取方式对其功能性进行了对比分析。通过一系列的实验数据的横向对比表明,在朴素贝叶斯分类器下采用集成特征选取时文本分类的准确率最佳,准确率达97.65%,验证了朴素贝叶斯分类器在处理中文评论分类问题的可应用性。
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关键词
朴素贝叶斯
文本分类
机器学习
自然语言处理
特征选择
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职称材料
基于自动编码器的深度伪造图像检测方法
被引量:
7
2
作者
张亚
金鑫
+3 位作者
江倩
李昕洁
董云云
姚绍文
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第10期2985-2990,共6页
基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Dee...
基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先,借助高斯滤波对图像进行预处理,提取高频信息作为模型输入;然后,利用自动编码器对图像进行特征提取,并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果;最后,通过消融实验证明,采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明,与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比,所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时,可以有效检测多种生成方法所伪造的图像,其平均准确率可达97.10%,明显优于对比方法,且其泛化性能也明显优于对比方法。
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关键词
Deepfake检测
深度伪造图像
自动编码器
生成对抗网络
注意力机制
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职称材料
题名
基于朴素贝叶斯算法的中文评论分类
被引量:
17
1
作者
马文
陈庚
李昕洁
苏文伟
柴焰明
蒲应明
曾敬勋
刘学承
机构
云南电网有限责任公司信息中心
云南
大学
软件学院
阳明
交通
大学
科技
管理
研究所
英国曼彻斯特
大学
计算机科学
所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S02期31-35,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB2100100)
中国博士后科学基金资助项目(2020M673312)
+3 种基金
云南省软件工程重点实验室开放基金资助项目(2020SE311)
云南省自然科学基金资助项目(202101AT070167)
云南省教育厅科学研究基金资助项目(2019J0010)
南方电网有限责任公司应用科技项目(YNKJXM20180019)。
文摘
针对中文评论分类问题,采用朴素贝叶斯算法进行深入研究。首先,根据中文评论分类的需求设计了朴素贝叶斯分类器;然后,使用WEKA以不同特征提取方式对其功能性进行了对比分析。通过一系列的实验数据的横向对比表明,在朴素贝叶斯分类器下采用集成特征选取时文本分类的准确率最佳,准确率达97.65%,验证了朴素贝叶斯分类器在处理中文评论分类问题的可应用性。
关键词
朴素贝叶斯
文本分类
机器学习
自然语言处理
特征选择
Keywords
Naive Bayesian
text classification
machine learning
natural language processing
feature selection
分类号
TP391.1 [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
基于自动编码器的深度伪造图像检测方法
被引量:
7
2
作者
张亚
金鑫
江倩
李昕洁
董云云
姚绍文
机构
云南
大学
软件学院
教育部跨境网络空间安全工程
研究
中心(云南
大学
)
阳明
交通
大学
科技
管理
研究所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第10期2985-2990,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62002313,61863036)
中国博士后科学基金资助项目(2020T130564,2019M653507)
+3 种基金
云南省重点研发领域计划项目(202001BB050076)
云南省软件工程重点实验室开放基金资助项目(2020SE408)
云南省博士后科研基金资助项目
云南大学第12届研究生科研创新项目(2020230,2020231)
文摘
基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先,借助高斯滤波对图像进行预处理,提取高频信息作为模型输入;然后,利用自动编码器对图像进行特征提取,并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果;最后,通过消融实验证明,采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明,与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比,所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时,可以有效检测多种生成方法所伪造的图像,其平均准确率可达97.10%,明显优于对比方法,且其泛化性能也明显优于对比方法。
关键词
Deepfake检测
深度伪造图像
自动编码器
生成对抗网络
注意力机制
Keywords
Deepfake detection
Deepfake image
autoencoder
Generative Adversarial Network(GAN)
attention mechanism
分类号
TP398.1 [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
基于朴素贝叶斯算法的中文评论分类
马文
陈庚
李昕洁
苏文伟
柴焰明
蒲应明
曾敬勋
刘学承
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
17
下载PDF
职称材料
2
基于自动编码器的深度伪造图像检测方法
张亚
金鑫
江倩
李昕洁
董云云
姚绍文
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
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