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视频理解中的动作质量评估方法综述
被引量：
3
1
作者
张洪博
董力嘉
+3 位作者
潘玉彪
萧宗志
张惠臻
杜吉祥
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第7期79-88,共10页
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...
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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职称材料
基于小数基音延迟相关性的自适应多速率语音流隐写分析
被引量：
2
2
作者
田晖
吴俊彦
+2 位作者
严艳
王慧东
全韩彧
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1308-1325,共18页
网络语音流隐写分析是信息隐藏检测领域中的一个研究热点.针对自适应多速率语音流隐写检测问题,本文提出了一种基于小数基音延迟相关性的隐写分析方案.首先通过理论分析和实验对比验证了小数基音延迟相关性作为隐写特征的有效性;其次,...
网络语音流隐写分析是信息隐藏检测领域中的一个研究热点.针对自适应多速率语音流隐写检测问题,本文提出了一种基于小数基音延迟相关性的隐写分析方案.首先通过理论分析和实验对比验证了小数基音延迟相关性作为隐写特征的有效性;其次,摒弃了“手工”寻找特征的传统方式,通过采用深度神经网络获取编码参数的相关性,分别设计了基于局部相关性的检测模型、基于全局相关性的检测模型以及基于特征融合的检测模型;最后,以上述3种模型为基础,结合基于线性回归的多模型融合思想,给出了7种检测模式,即3种单一模型检测模式和4种多模型融合检测模式.通过大量的语音样本,对方案进行了性能评估,并与相关工作进行了实验对比分析.实验结果表明,方案中提出的各种检测模式均是可行和有效的,其中三模型融合检测模式整体性能最优.此外,本文工作填补了基于小数基音延迟隐写检测的空白,且较之已有方案对于各类基音延迟隐写方法在任意的嵌入率和样本长度下均具有更好的检测性能和更低的时间开销,从而实现了更为实时高效的检测.
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关键词
隐写分析
深度学习
多元线性回归
网络语音流
自适应多速率语音编码
小数基音延迟
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职称材料
双分支线索深度感知与自适应协同优化的多模态虚假新闻检测
被引量：
2
3
作者
钟善男
彭淑娟
+2 位作者
柳欣
王楠楠
李太豪
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2612-2625,共14页
深度学习方法促使多模态虚假新闻检测领域快速发展,现有的检测模型通常从全局角度学习新闻图文间的跨模态语义关联,并利用共享语义内容获取检测的关键信息.然而,新闻内部的局部语义差异可能会限制模型有效利用跨模态语义关联的能力,其...
深度学习方法促使多模态虚假新闻检测领域快速发展,现有的检测模型通常从全局角度学习新闻图文间的跨模态语义关联,并利用共享语义内容获取检测的关键信息.然而,新闻内部的局部语义差异可能会限制模型有效利用跨模态语义关联的能力,其中潜在的非共享语义内容作为重要线索能够有效揭示虚假新闻的篡改意图和目的.为了解决上述问题,本文提出了一种双分支线索深度感知与自适应协同优化的多模态虚假新闻检测模型.该模型首先从图像显著区域和文本语义单词中提取细粒度的新闻特征,并使用跨模态加权残差网络从中学习共享语义线索.同时,根据所有图像区域和文本单词之间的语义相关性,双分支图文线索感知模块显式地建模共享与非共享语义内容的语义关联.其中,线索关联优化分支对两类语义内容的关联边界持续迭代优化,促使模型准确区分非共享语义线索;线索关联分析分支刻画两类语义内容的可信程度,并在此基础上引导模型实现线索的自主融合.通过上述自适应协同优化框架,本文提出的模型能够在复杂新闻语境下进行线索的深度感知与融合,实现更准确、更可解释的多模态虚假新闻检测.在广泛使用的中英文真实数据集上的实验结果表明,本文提出的模型明显优于基线方法,在准确率和虚假新闻检测精确率上分别平均提高了4.85%和4.50%.
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关键词
多模态虚假新闻检测
局部语义差异
跨模态语义关联
非共享语义线索
自适应协同优化
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职称材料
题名
视频理解中的动作质量评估方法综述
被引量：
3
1
作者
张洪博
董力嘉
潘玉彪
萧宗志
张惠臻
杜吉祥
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
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第7期79-88,共10页
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)。
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。
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
Keywords
Video understanding
Action quality assessment
Quality score prediction
Grade classification
Level sort
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
基于小数基音延迟相关性的自适应多速率语音流隐写分析
被引量：
2
2
作者
田晖
吴俊彦
严艳
王慧东
全韩彧
机构
华侨大学
计算机科学与技术学院
华侨大学
厦门市
数据
安全
与区块链技术
重点
实验室
华侨大学福建省大数据智能与安全重点实验室
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1308-1325,共18页
基金
国家自然科学基金(61972168)
信息安全国家重点实验室开放课题(2019ZD09)资助.
文摘
网络语音流隐写分析是信息隐藏检测领域中的一个研究热点.针对自适应多速率语音流隐写检测问题,本文提出了一种基于小数基音延迟相关性的隐写分析方案.首先通过理论分析和实验对比验证了小数基音延迟相关性作为隐写特征的有效性;其次,摒弃了“手工”寻找特征的传统方式,通过采用深度神经网络获取编码参数的相关性,分别设计了基于局部相关性的检测模型、基于全局相关性的检测模型以及基于特征融合的检测模型;最后,以上述3种模型为基础,结合基于线性回归的多模型融合思想,给出了7种检测模式,即3种单一模型检测模式和4种多模型融合检测模式.通过大量的语音样本,对方案进行了性能评估,并与相关工作进行了实验对比分析.实验结果表明,方案中提出的各种检测模式均是可行和有效的,其中三模型融合检测模式整体性能最优.此外,本文工作填补了基于小数基音延迟隐写检测的空白,且较之已有方案对于各类基音延迟隐写方法在任意的嵌入率和样本长度下均具有更好的检测性能和更低的时间开销,从而实现了更为实时高效的检测.
关键词
隐写分析
深度学习
多元线性回归
网络语音流
自适应多速率语音编码
小数基音延迟
Keywords
steganalysis
deep learning
multiple-linear regression
network speech stream
adaptive multi-rate speech coding
fractional pitch delay
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
双分支线索深度感知与自适应协同优化的多模态虚假新闻检测
被引量：
2
3
作者
钟善男
彭淑娟
柳欣
王楠楠
李太豪
机构
华侨大学
计算机科学与技术学院
之江
实验室
华侨大学福建省大数据智能与安全重点实验室
西安电子科技
大学
空天地一体化综合业务网全国
重点
实验室
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2612-2625,共14页
基金
之江实验室开放课题(2021KH0AB01)
国家自然科学基金联合基金重点项目(U22A2096)
福建省自然科学基金项目(2020J01083,2020J01084)资助。
文摘
深度学习方法促使多模态虚假新闻检测领域快速发展,现有的检测模型通常从全局角度学习新闻图文间的跨模态语义关联,并利用共享语义内容获取检测的关键信息.然而,新闻内部的局部语义差异可能会限制模型有效利用跨模态语义关联的能力,其中潜在的非共享语义内容作为重要线索能够有效揭示虚假新闻的篡改意图和目的.为了解决上述问题,本文提出了一种双分支线索深度感知与自适应协同优化的多模态虚假新闻检测模型.该模型首先从图像显著区域和文本语义单词中提取细粒度的新闻特征,并使用跨模态加权残差网络从中学习共享语义线索.同时,根据所有图像区域和文本单词之间的语义相关性,双分支图文线索感知模块显式地建模共享与非共享语义内容的语义关联.其中,线索关联优化分支对两类语义内容的关联边界持续迭代优化,促使模型准确区分非共享语义线索;线索关联分析分支刻画两类语义内容的可信程度,并在此基础上引导模型实现线索的自主融合.通过上述自适应协同优化框架,本文提出的模型能够在复杂新闻语境下进行线索的深度感知与融合,实现更准确、更可解释的多模态虚假新闻检测.在广泛使用的中英文真实数据集上的实验结果表明,本文提出的模型明显优于基线方法,在准确率和虚假新闻检测精确率上分别平均提高了4.85%和4.50%.
关键词
多模态虚假新闻检测
局部语义差异
跨模态语义关联
非共享语义线索
自适应协同优化
Keywords
multimodal fake news detection
local semantic difference
cross-modal semantic correlation
non-shared semantic clues
adaptive collaborative optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
视频理解中的动作质量评估方法综述
张洪博
董力嘉
潘玉彪
萧宗志
张惠臻
杜吉祥
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于小数基音延迟相关性的自适应多速率语音流隐写分析
田晖
吴俊彦
严艳
王慧东
全韩彧
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
双分支线索深度感知与自适应协同优化的多模态虚假新闻检测
钟善男
彭淑娟
柳欣
王楠楠
李太豪
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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