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题名基于事件演化图的多标记事件预测模型
被引量：1
- 1
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作者
王华珍
许泽
孙悦
丘斌
陈坚
邱强斌
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机构
华侨大学计算机科学与技术学院
华侨大学厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室
智业软件股份有限公司
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期132-140,共9页
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基金
装备预研教育部联合基金(8091B022150)
2022年厦门市一般科技项目(3502Z20226037)
厦门市重大科技计划项目(3502Z20221021)。
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文摘
多标记事件预测是指预测多个相关联的事件是否会在未来发生,相比传统单标记事件预测,需要同时预测多个目标事件。现有的事件预测研究忽略各领域存在的多标记事件情境,且对多标记事件预测研究较少。提出一种基于事件演化图的多标记事件预测模型(MLEP),以实现基于事件演化图(EEG)的多标记事件预测研究模式。首先基于事件链构建事件演化图;然后对多标记事件预测问题进行问题转换,将多标记问题转化为单标记问题,利用事件表示学习方法获取所有事件的向量表示,对多标记事件进行编码;最后采用门控图神经网络(GGNN)框架构建多标记事件预测模型,根据相似度匹配出最优的后续事件,实现多标记事件的预测。在真实数据集上的实验结果表明,MLEP模型可以有效地预测出多标记事件,预测准确率达到了65.58%,性能优于大多现有的基准模型,提升幅度达到了4.94%以上。通过消融实验也证明了更好的事件表示学习方法对事件具有较好的表示效果,提升多标记事件预测的性能。
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关键词
多标记
事件演化图
事件表示学习
门控图神经网络
事件预测
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Keywords
multi label
Event-Evolution Graph(EEG)
event representation learning
Gated Graph Neural Network(GGNN)
event-prediction
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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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题名视频理解中的动作质量评估方法综述
被引量：3
- 2
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作者
张洪博
董力嘉
潘玉彪
萧宗志
张惠臻
杜吉祥
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机构
华侨大学计算机科学与技术学院
华侨大学福建省大数据智能与安全重点实验室
华侨大学厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第7期79-88,共10页
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基金
国家自然科学基金(61871196)
福建省自然科学基金(2019J01082)
华侨大学优秀青年科研创新人才项目(ZQN-YX601)。
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文摘
视频中动作质量的评估指对视频中人物对象的动作质量进行评价,如计算动作质量分数、等级或者不同人物表现的优劣,是视频理解和计算机视觉研究中的一个重要方向。从动作质量分数预测、等级分类以及水平排序3个方面对视频中的动作质量评估方法进行总结,然后对这些方法在目前常用数据集上的表现进行分析,最后讨论未来研究中亟待解决的问题。
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关键词
视频理解
行为质量评估
质量分数预测
等级分类
水平排序
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Keywords
Video understanding
Action quality assessment
Quality score prediction
Grade classification
Level sort
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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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题名联合加权重构轨迹与直方图熵的异常行为检测
被引量：4
- 3
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作者
徐志通
骆炎民
柳培忠
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机构
华侨大学计算机科学与技术学院
华侨大学厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室
华侨大学工学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第6期1015-1026,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(61605048)
福建省自然科学基金项目(14BS215)
泉州市科技计划项目(2015Z120)
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文摘
为解决多目标打斗、抢劫等异常行为检测精度不高的问题,提出一种联合加权重构轨迹与直方图熵的异常行为检测算法。首先,采用背景相减法结合宽高比提取行人目标;然后将卡尔曼滤波器及HOG特征融入时空上下文算法中,实现短时间内被完全遮挡行人的鲁棒跟踪;最后对跟踪轨迹进行训练,构造正常行为字典并稀疏重构待检测轨迹,通过联合加权最小重构残差和直方图熵,实现对异常行为的有效检测。通过对比实验,表明该算法对于打斗和抢劫等异常行为具有较好的检测效果,在静态背景且无遮挡的情况下,检测率可达92%以上。
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关键词
异常行为检测
联合加权
重构轨迹
直方图熵
卡尔曼滤波器
HOG特征
时空上下文
行为字典
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Keywords
abnormal behavior detection
jointly weighted
reconstruction trajectory
histogram entropy
Kalman filters
HOG features
spatio-temporal context
behavior directory
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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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题名医学文本表示学习方法与质量评测研究综述
被引量：1
- 4
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作者
刘晓聪
王华珍
何霆
缑锦
陈坚
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机构
华侨大学计算机科学与技术学院
华侨大学厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室
智业软件股份有限公司
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第7期1930-1936,1946,共8页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1402500)
华侨大学科研启动基金资助项目(16BS304)
华侨大学中央高校基本科研业务费资助项目(TZYB-202005)。
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文摘
为了及时掌握医学文本表示学习的研究现状,对其现有研究进行系统全面综述。首先,基于技术范式对现有技术进行分类,分别从基于统计学习的方法、基于知识图谱表示的方法和基于图表示的方法,对医学文本表示学习主流方法和相应的代表性成果进行总结。然后,提出了运用定量和定性的质量评测体系,系统地梳理和总结了医学文本表示学习的质量评测方法。最后,对医学文本表示学习的研究趋势进行了展望。
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关键词
医学文本
表示学习
知识图谱表示学习
图表示学习
质量评测
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Keywords
medical text
representation learning
knowledge representation learning
graph representation learning
quality evaluation
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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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