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BDC-DAL:基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量化人脸活体检测算法
1
作者
叶继华
梁芳昕
+3 位作者
王超
肖顺杰
宗义
江爱文
《浙江大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第1期98-109,121,共13页
人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重...
人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量级人脸活体检测算法(BDC-DAL)。通过将轻量化的卷积结构和蓝图差分卷积设计相结合,有效降低了模型的参数和计算量,同时保留了捕捉复杂细粒度特征的能力。此外,引入的双重辅助监督机制,利用监督信号重建过程学习细微的欺诈线索,显著提高了模型对未知攻击场景的鲁棒性。为验证算法的有效性,在CelebA-Spoof和OULU-NPU人脸活体检测数据集上进行了广泛测试,并与当前主流的深度学习人脸活体检测算法和其他轻量化网络模型进行了比较,实验结果显示,BDC-DAL算法大幅降低了模型复杂度,参数量减少了近90%,模型的浮点计算量也下降了约10%。BDC-DAL算法在实现高效性和轻量化的同时,成功平衡了性能与资源消耗,为在资源受限环境下的人脸识别提供了可行的解决方案。
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关键词
人脸活体检测
轻量级
辅助信息监督
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职称材料
基于时空信息辅助监督的语言-视频对比学习模型
2
作者
张冰冰
张建新
李培华
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1769-1785,共17页
同时使用语言和图像两种模态信息的神经网络模型在计算机视觉领域取得了很大进展.一些将其用于视频识别任务的工作,存在未考虑视频中丰富的时间-空间信息、用于描述类别的文本过于简单等不足.对此,本文提出了基于时空辅助信息监督的语言...
同时使用语言和图像两种模态信息的神经网络模型在计算机视觉领域取得了很大进展.一些将其用于视频识别任务的工作,存在未考虑视频中丰富的时间-空间信息、用于描述类别的文本过于简单等不足.对此,本文提出了基于时空辅助信息监督的语言-视频对比学习模型.对于视频编码,提出了基于类别词元的时序加权位移模块进行时序建模,使得时序信息在网络从底层到高层的各个层次传播;而且还提出了时空信息辅助监督模块,深入挖掘视觉词元中蕴含的丰富时空信息.对于语言编码,提出了一种基于大语言模型的提示学习方法,对行为类别文本描述进行扩展,生成具有丰富上下文语义信息的文本描述.实验部分,本文提出的模型在4个视频行为识别数据集mini-Kinetics-200、Kinetics-400、UCF101和HMDB51上,达到了优于当前最先进方法或与当前最先进方法识别准确率相当的水平,比基线方法的识别准确率分别提升了2.5%、0.3%、0.6%和2.4%.
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关键词
行为识别
多模态模型
时序建模
时空
信息
辅助
监督
提示学习
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职称材料
题名
BDC-DAL:基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量化人脸活体检测算法
1
作者
叶继华
梁芳昕
王超
肖顺杰
宗义
江爱文
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
出处
《浙江大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第1期98-109,121,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(62366021,62167005,61966018)。
文摘
人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量级人脸活体检测算法(BDC-DAL)。通过将轻量化的卷积结构和蓝图差分卷积设计相结合,有效降低了模型的参数和计算量,同时保留了捕捉复杂细粒度特征的能力。此外,引入的双重辅助监督机制,利用监督信号重建过程学习细微的欺诈线索,显著提高了模型对未知攻击场景的鲁棒性。为验证算法的有效性,在CelebA-Spoof和OULU-NPU人脸活体检测数据集上进行了广泛测试,并与当前主流的深度学习人脸活体检测算法和其他轻量化网络模型进行了比较,实验结果显示,BDC-DAL算法大幅降低了模型复杂度,参数量减少了近90%,模型的浮点计算量也下降了约10%。BDC-DAL算法在实现高效性和轻量化的同时,成功平衡了性能与资源消耗,为在资源受限环境下的人脸识别提供了可行的解决方案。
关键词
人脸活体检测
轻量级
辅助信息监督
Keywords
face anti-spoofing
lightweight
auxiliary information supervision
分类号
TP391.41 [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
基于时空信息辅助监督的语言-视频对比学习模型
2
作者
张冰冰
张建新
李培华
机构
大连民族大学计算机科学与工程学院
大连理工大学信息与通信工程学院
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1769-1785,共17页
基金
国家自然科学基金(61971086、61972062)
吉林省科技厅科技发展计划项目(20230201111GX)
辽宁省应用基础研究计划项目(2023JH2/101300191、2023JH2/101300193)资助。
文摘
同时使用语言和图像两种模态信息的神经网络模型在计算机视觉领域取得了很大进展.一些将其用于视频识别任务的工作,存在未考虑视频中丰富的时间-空间信息、用于描述类别的文本过于简单等不足.对此,本文提出了基于时空辅助信息监督的语言-视频对比学习模型.对于视频编码,提出了基于类别词元的时序加权位移模块进行时序建模,使得时序信息在网络从底层到高层的各个层次传播;而且还提出了时空信息辅助监督模块,深入挖掘视觉词元中蕴含的丰富时空信息.对于语言编码,提出了一种基于大语言模型的提示学习方法,对行为类别文本描述进行扩展,生成具有丰富上下文语义信息的文本描述.实验部分,本文提出的模型在4个视频行为识别数据集mini-Kinetics-200、Kinetics-400、UCF101和HMDB51上,达到了优于当前最先进方法或与当前最先进方法识别准确率相当的水平,比基线方法的识别准确率分别提升了2.5%、0.3%、0.6%和2.4%.
关键词
行为识别
多模态模型
时序建模
时空
信息
辅助
监督
提示学习
Keywords
action recognition
multimodal model
temporal modeling
spatio-temporal information auxiliary supervision
prompt learning
分类号
TP391 [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
BDC-DAL:基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量化人脸活体检测算法
叶继华
梁芳昕
王超
肖顺杰
宗义
江爱文
《浙江大学学报(理学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于时空信息辅助监督的语言-视频对比学习模型
张冰冰
张建新
李培华
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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