基于标签深度分析的音乐自动标注算法

尽管深度神经网络算法在标签自动标注领域已取得一定的成果,但对于包含大量噪声标签的真实音乐数据集仍存在自动标注效果差的问题.为此,文中通过对音乐标签进行表示学习,挖掘音乐标签与音频特征之间的潜在关系,提出了基于标签深度分析的音乐自动标注算法.该算法先通过多层级卷积网络提取音频特征,再通过音乐标签向量的表示学习来降低噪声数据对音乐自动标注网络的不良影响.在真实音乐标注数据集上的实验结果表明,该算法能取得更高的平均受试者特征曲线下面积,标注效果优于其他自动标注算法.     

基于半监督PCA-LPP流形学习算法的故障降维辨识

提出一种基于半监督思想PCA-LPP的流形学习维数约简故障辨识方法,兼顾PCA的全局结构和LPP的局部结构保持以及样本的类别信息,构造新的投影矩阵目标函数,给出PCA-LPP流形学习算法的计算原理。采用UCI中wine数据集验证半监督PCA-LPP方法的维数约简性能,并就齿轮箱故障声发射实验信号,以小波包能量熵作为特征向量,并将特征向量的降维结果输入支持向量机进行故障类型辨识。研究结果表明:半监督PCA-LPP方法的降维结果,能够充分考虑不同故障特征向量的差异信息,相应的故障类型辨识精度高于PCA及LPP方法。     

基于张量罚偏最小二乘的自动图像标注

如何有效地挖掘变量与标签之间的相互关系和处理高维数据是自动图像标注的两个具有挑战性的问题。以往的自动图像标注都是基于向量模式的学习算法,这样一方面产生高维数据,另一方面破坏了图像数据的高阶结构和内在相关性,导致信息丢失。向量模式下的罚偏最小二乘算法(penalized partial least square,PPLS)可以在获取变量和标签相关性的同时,进行维度约简。在PPLS的基础上,提出基于张量罚偏最小二乘算法(tensor-PPLS)。首先构造图像的张量数据形式,然后采用多线性主成分分析(MPCA)进行降维预处理,最后用tensor-PPLS进行图像标注。在图像标注的三个标准数据集上,提出的算法标注结果明显优于传统的基于向量模式的学习算法。     

基于感兴趣区域的图像自动标注算法研究

提出一种基于感兴趣区域(ROI)的图像自动标注算法.首先利用JPEG 2000中的Maxshift算法提取出图像的感兴趣区域,建立感兴趣图像库;之后对图像库中的图像利用SIFT算法提取图像的特征向量;并利用支持向量机对图像进行标注;最后应用Corel图像数据库进行自动标注仿真试验,结果表明,所设计算法有较好的效果.     

基于自动提取特征点的三维人脸表情识别

为实现完全自动的人脸表情识别,提出一种基于自动提取三维及二维特征点的三维人脸表情识别算法.该算法采用在三维点云、深度图像以及三维点云对应的二维特征图像上分别自动获得特定特征点,并将非点云上获得的特征点映射回三维点云以获得全部需用特征点的方法.基于这些自动获取的特征点得到三维欧氏距离组成25维特征向量以待分类.通过运用支持向量机作为分类器,取得了平均87.1%的6种基本表情的分类结果,其中惊讶、开心表情的分类结果分别达到了92.3%和91.7%.      

基于稀疏表达的图像自动标注

本文提出稀疏表达的图像标注算法.通过提取图像的SIFT特征及HSV特征,建立稀疏模型,采用距离函数对图像的特征向量进行相似度量求出稀疏系数,实现特征向量的匹配,考虑到图像内容的相似性会体现到标注词上,因此对待测图像进行自动化标注.实验表明,该方法充分运用了图像数据的稀疏化以及从已知信息到待标记图像的映射,完成图像的自动标注,提高了图像特征提取的质量,简化图像处理所用的实验数据,降低计算时间复杂度.     

基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别

根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法.     

基于半监督学习模型的自动图片标注研究

基于关键字的自动图片标注方法,可以更为有效地实现海量图片的管理和检索.然而由于"语义鸿沟"问题,传统的自动图片标注效果往往并不理想.因此,对不精确的标注结果进行优化就显得尤为重要.文中提出一种新颖的图片标注方法.首先,利用基于相关性模型的递进算法得到图片的初始标注结果.然后,利用一种半监督的学习模型,也即随机游动与重新启动算法对得到的初始标注结果进行优化,并选择一定数量的顶端标注作为图片最终的标注.通过在通用Corel图片数据库的实验表明,文中提出的方案可以有效地提高图片自动标注的性能.     

基于LSA降维的KNN文本分类算法

针对文本自动分类问题,提出了一种基于LSA降维的KNN改进算法.通过对文本特征向量运用LSA理论进行降维处理,可以有效提高KNN算法的运行效率,提高分类精度.实验证明,改进的KNN算法具有很好的性能.     

一种尺寸自动布局算法

在由三维模型自动生成二维工程图的过程中 ,可以根据三维模型的信息实现在二维工程图上的自动尺寸标注。然而这些自动标注尺寸往往十分杂乱 ,无法满足尺寸布局的要求。在对尺寸和视图进行几何简化的基础上 ,建立了尺寸布局的几何模型。针对工程图中大量存在的水平尺寸和竖直尺寸 ,提出了一种基于尺寸子集划分的自动布局算法。在寻找最佳尺寸布局时采用了模拟退火算法。该方法已在自行研制的三维 CAD系统中实现     

一种基于静态API调用与集成学习的恶意代码检测技术

本文提出了一种利用PE导入表中的静态API调用为特征,采用文本分类的思想,将获得的特征字符串转换为特征向量,并利用信息增益进行特征降维,最后利用集成学习算法训练分类器对恶意代码进行检测,实验证明了该方法的有效性。     

基于集合光滑的深度学习自动历史拟合方法

针对具有复杂地质特征的大规模油藏反演建模难题,研究整合深度学习模型与数据同化算法的自动历史拟合方法。提出奇异值分解-深度变分自编码模型,基于奇异值差分谱估计油藏模型参数的本征维数,并以此作为潜变量维数;编码器对油藏模型参数进行特征提取并降维至低维潜变量空间,解码器将低维潜变量重构生成与先验地质统计特征一致的油藏模型;结合多次迭代同化的集合光滑方法,更新低维潜变量并解码重构至对应的油藏模型参数,进行生产历史拟合。结果表明:保留90%信息估计的模型参数本征维数作为潜变量维数,能够保持清晰的相边界;相比传统的奇异值分解降维方法深度变分自编码模型能够有效地处理复杂离散地质特征;提出的方法能够准确地预测河流相分布。     

用于孤立数字语音识别的一种组合降维方法

针对孤立数字语音识别的噪声鲁棒性问题,提出了一个组合降维方法。该方法由梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取、线性降维、受限玻尔兹曼机(RBM)、Softmax分类器4个功能模块依次组成;基于主成分分析(PCA)基本原理对MFCC特征向量实现了降维并且统一维度的目的;通过RBM对降维后的特征向量进行学习,改善了后端Softmax分类器的分类性能,RBM的预训练由对比散度算法完成,微调过程使用共轭梯度算法。采用TI-46孤立数字语音库和NOISEX-92典型噪声数据库对方法进行了测试,实验结果表明,该方法可以获得96.09%的正确识别率,相对于常规神经网络识别方法,噪声鲁棒性得到了提高。     

足趾形状特征的自动提取算法

根据足趾二值图像形状特点,提出基于数学形态学消散度技术的足趾形状特征自动提取算法。该法提取的物体形心,受较少边界凹点影响,对噪声不敏感,比几何中心稳定。寻找边界上距形心距离稳定并能区分不同形状的特征点及相互关系,生成特征向量。该特征向量,在二维连续空间中,具有平移、旋转、尺度不变的特征;在二维离散应用环境中,大量实验证明,由平移、旋转、尺度变化所造成的误差较小,具有较强的稳定性。该法是一种简便、易行的足趾形状特征自动提取算法。     

基于改进MGR融合算法的视频信息融合框架

针对视频信息具有的多模态性质,提出了融合视音频多种模态特征信息的视频融合分析框架,用以提高视频检索的正确率和效率.该框架根据从视频底层提取出的多种图像特征、音频特征,采用基于图嵌入框架的降维算法MFA降维,根据降维后得到的各种特征向量,训练SVM分类器进行分类,并用改进后的MGR融合算法对SVM分类器输出的序号矩阵进行融合分析.实验结果表明该融合框架融合多种特征提高了分类识别的效率,采用了改进的融合算法降低了计算复杂度,提高了系统的整体性能.     

基于改进DEC的评论文本聚类算法

针对原始深度嵌入聚类(DEC)算法中聚类层得出的初始聚类数目和聚类中心有很强的随机性,从而影响DEC算法效果的问题,提出一种基于改进DEC的评论文本聚类算法,对无类别标注的电商评论数据进行无监督聚类.首先获得融合句子嵌入向量和主题分布向量的BERT-LDA数据集向量化表示;然后改进DEC算法,通过自动编码器进行降维处理,在编码器后堆叠聚类层,其中聚类层的聚类数目基于主题连贯性选择,同时使用主题特征向量作为自定义聚类中心,再进行编码器和聚类层的联合训练以提高聚类的准确度;最后利用可视化工具直观展示聚类效果.为验证算法的有效性,将该算法与6个对比算法在无标注的产品评论数据集上进行无监督聚类训练,结果表明,该算法在轮廓系数和Calinski-Harabaz(CH)指标上取得了0.213 5和2 958.18的最佳效果,说明其可有效处理电商评论数据,反映用户对产品的关注情况.     

利用深度玻尔兹曼机与典型相关分析的自动图像标注算法

提出一种基于深度玻尔兹曼机与典型相关分析的自动图像标注算法(DBM-CCA)。该算法利用深度玻尔兹曼机实现图像与文本的低层次特征向稀疏高层次抽象概念的转变,并通过典型相关分析建立子空间映射关系以实现标注词汇的生成。首先在深度玻尔兹曼机提取图像与文本高层特征过程中,选用伯努利分布和高斯分布分别拟合标注词汇和图像特征,然后在图像与标注词汇高层特征形成的典型变量空间内计算待标注图像与训练集图像的马氏距离并据此加权计算得到高层标注词汇特征,最后由平均场估计生成图像标注词汇。实验结果表明,所提算法对图像的标注准确率改善较好,与经典的基于监督的多类标签方法和多重伯努利相关模型相比,在Corel5K实验中平均查准率和查全查准均率分别提高了10%和5%。     

面向视唱评价的声乐自动标注系统

歌唱声音的自动标注是基于内容的音乐分析和检索领域的基础问题。该文在统计分析汉语歌唱声音声韵母时长和音高特征的基础上,提出了一种声乐自动标注模型。该模型将信号处理、语音学和音乐知识结合,通过韵母-乐谱音高对齐和基于声母时长分布的边界优化算法实现了高精度的音符切分。音高提取算法在移调检测的基础上,通过限定基音周期搜索范围的策略克服了信号频谱中半频/倍频点的干扰。结合音乐教学实践,通过检测音符内部最稳定音高成分、估计演唱速率和归一化音符时长的方法提取歌唱声音的音高、节奏和时长信息,并基于这3个客观物理量提出了一个视唱评价方法。实验表明,该文提出的算法能够准确地标注歌唱声音中的音符边界(平均误差26ms)和音高(平均误差0.23半音)。     

基于CCIPCA-LSSVM的文本自动分类算法

特征具有高维、稀疏性。为提高了文本自动分类准确率,针对PCA提取特征需要对大规模文本进行批处理,影响文本的准确率等,提出一种基于增量主元分析方法(CCIPCA)和最二小乘向量机(LSSVM)相结合的文本自动分类算法(CCIPCA-LSSVM)。首先通过互信法选择文本特征,然后采用CCIPCA高维文本特征进行提取,降低特征维数,消除冗余特征,最后采用LSSVM对提取特征进行学习,并通过粒子群算法对分类器优化,建立最优文本自动分类模型。仿真结果表明,相对于其它文本分类算法,CCIPCA-LSSVM提高了文本分类准确率和召回率,解决了文本特征提取过程存在的难题。     

基于流形学习的网络数据流异常检测

将非线性流形学习应用于网络数据流的降维过程,基于局部保持投影(LPP)算法基本思想,提出基于类别信息的监督判别LPP(SDLPP)算法;与传统线性降维算法和传统流形学习算法的结果进行对比,以验证算法的准确性与稳定性;建立基于SDLPP算法的网络数据流异常检测系统实施模型。结果表明:SDLPP算法通过多目标优化,在保证局部保持投影同时实现类间距离最大与类内距离最小,在挖掘低维特征空间嵌入的同时提高了分类效果;非线性的流形学习算法能有效挖掘高维数据中的低维流形,保证了维数约减过程中的非线性结构;SDLPP算法能够生成显式投影映射,泛化性较好,时间复杂度低,更加适合网络数据流实时监测系统,并可应用于实际的网络数据流入侵检测模型。