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面向人脸识别的多模态研究方法综述
1
作者
杨雅莉
黎英
+1 位作者
章育涛
宋佩华
《计算机应用》
北大核心
2025年第5期1645-1657,共13页
多模态人脸识别技术能充分利用人脸特征或其他生物特征提高识别的鲁棒性和安全性,具有广泛的实际应用价值。由于目前的多模态人脸识别研究存在模态差距和模态信息难以高效融合等问题,因此根据多种信息模态和应用目的对现有的多模态人脸...
多模态人脸识别技术能充分利用人脸特征或其他生物特征提高识别的鲁棒性和安全性,具有广泛的实际应用价值。由于目前的多模态人脸识别研究存在模态差距和模态信息难以高效融合等问题,因此根据多种信息模态和应用目的对现有的多模态人脸识别方法进行分类综述,以梳理研究中存在的问题,并探讨未来的发展方向。首先,将基于多源信息融合的多模态人脸识别研究按照数据处理的不同阶段分为传感器级、特征级、评分级和决策级,并归纳现有方法的优势、局限性和适用场景;其次,将信息增强多模态人脸识别研究按照被增强模态的不同分为2D-3D信息增强和3D-2D信息增强,并总结现有方法的优缺点;再次,归纳总结基于其他生物特征和面向反欺诈的多模态人脸识别方法,并简要介绍常用的多模态人脸识别数据集相关信息;最后,给出多模态人脸识别研究中存在的一些严峻挑战,并展望未来的研究方向。
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关键词
多模态人脸识别
特征融合
信息增强
生物特征
反欺诈
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职称材料
QA-KGNet:一种语言模型驱动的知识图谱问答模型
被引量：
9
2
作者
乔少杰
杨国平
+5 位作者
于泳
韩楠
覃晓
屈露露
冉黎琼
李贺
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期4584-4600,共17页
基于知识图谱的问答系统可以解析用户问题,已成为一种检索知识、自动回答所询问题的有效途径.知识图谱问答系统通常是利用神经程序归纳模型,将自然语言问题转化为逻辑形式,在知识图谱上执行该逻辑形式能够得到答案.然而,使用预训练语言...
基于知识图谱的问答系统可以解析用户问题,已成为一种检索知识、自动回答所询问题的有效途径.知识图谱问答系统通常是利用神经程序归纳模型,将自然语言问题转化为逻辑形式,在知识图谱上执行该逻辑形式能够得到答案.然而,使用预训练语言模型和知识图谱的知识问答系统包含两个挑战:(1)给定问答(questionanswering, QA)上下文,需要从大型知识图谱(knowledge graph, KG)中识别相关知识;(2)对QA上下文和KG进行联合推理.基于此,提出一种语言模型驱动的知识图谱问答推理模型QA-KGNet,将QA上下文和KG连接起来形成一个工作图,使用语言模型计算给定QA上下文节点与KG节点的关联度,并使用多头图注意力网络更新节点表示.在Commonsense QA、OpenBookQA和Med QA-USMLE真实数据集上进行实验来评估QA-KGNet的性能,实验结果表明:QA-KGNet优于现有的基准模型,表现出优越的结构化推理能力.
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关键词
知识图谱
预训练语言模型
QA上下文
多头图注意力网络
联合推理
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职称材料
题名
面向人脸识别的多模态研究方法综述
1
作者
杨雅莉
黎英
章育涛
宋佩华
机构
南宁
师范大学
物流管理与工程学院
广西
高校智慧物流技术
重点
实验室
(
南宁
师范大学
)
广西
人机
交互与
智能
决策
重点
实验室
(
南宁
师范大学
)
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第5期1645-1657,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(62062051)
广西研究生教育创新计划项目(JGY2023222)。
文摘
多模态人脸识别技术能充分利用人脸特征或其他生物特征提高识别的鲁棒性和安全性,具有广泛的实际应用价值。由于目前的多模态人脸识别研究存在模态差距和模态信息难以高效融合等问题,因此根据多种信息模态和应用目的对现有的多模态人脸识别方法进行分类综述,以梳理研究中存在的问题,并探讨未来的发展方向。首先,将基于多源信息融合的多模态人脸识别研究按照数据处理的不同阶段分为传感器级、特征级、评分级和决策级,并归纳现有方法的优势、局限性和适用场景;其次,将信息增强多模态人脸识别研究按照被增强模态的不同分为2D-3D信息增强和3D-2D信息增强,并总结现有方法的优缺点;再次,归纳总结基于其他生物特征和面向反欺诈的多模态人脸识别方法,并简要介绍常用的多模态人脸识别数据集相关信息;最后,给出多模态人脸识别研究中存在的一些严峻挑战,并展望未来的研究方向。
关键词
多模态人脸识别
特征融合
信息增强
生物特征
反欺诈
Keywords
multi-modal face recognition
feature fusion
information enhancement
biometric feature
anti-spoofing
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
QA-KGNet:一种语言模型驱动的知识图谱问答模型
被引量：
9
2
作者
乔少杰
杨国平
于泳
韩楠
覃晓
屈露露
冉黎琼
李贺
机构
成都信息工程
大学
软件工程学院
数字媒体艺术四川省
重点
实验室
(四川音乐学院)
成都信息工程
大学
管理学院
广西
人机
交互与
智能
决策
重点
实验室
(
南宁
师范大学
)
西安电子科技
大学
计算机科学与技术学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期4584-4600,共17页
基金
国家自然科学基金(61962006)
四川省科技计划(2021JDJQ0021,2022YFG0186)
+6 种基金
四川音乐学院数字媒体艺术四川省重点实验室资助项目(21DMAKL02)
成都市技术创新研发项目(2021-YF05-00491-SN)
成都市重大科技创新项目(2021-YF08-00156-GX)
成都市“揭榜挂帅”科技项目(2021-JB00-00025-GX)
成都市软科学研究项目(2021-RK00-00065-ZF,2021-RK00-00066-ZF)
广西重大创新驱动项目(桂科AA22068057)
四川省社会科学高水平团队项目(2015Z177)。
文摘
基于知识图谱的问答系统可以解析用户问题,已成为一种检索知识、自动回答所询问题的有效途径.知识图谱问答系统通常是利用神经程序归纳模型,将自然语言问题转化为逻辑形式,在知识图谱上执行该逻辑形式能够得到答案.然而,使用预训练语言模型和知识图谱的知识问答系统包含两个挑战:(1)给定问答(questionanswering, QA)上下文,需要从大型知识图谱(knowledge graph, KG)中识别相关知识;(2)对QA上下文和KG进行联合推理.基于此,提出一种语言模型驱动的知识图谱问答推理模型QA-KGNet,将QA上下文和KG连接起来形成一个工作图,使用语言模型计算给定QA上下文节点与KG节点的关联度,并使用多头图注意力网络更新节点表示.在Commonsense QA、OpenBookQA和Med QA-USMLE真实数据集上进行实验来评估QA-KGNet的性能,实验结果表明:QA-KGNet优于现有的基准模型,表现出优越的结构化推理能力.
关键词
知识图谱
预训练语言模型
QA上下文
多头图注意力网络
联合推理
Keywords
knowledge graph(KG)
pre-trained language model
question-answering(QA)context
multi-head graph attention network
joint reasoning
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
面向人脸识别的多模态研究方法综述
杨雅莉
黎英
章育涛
宋佩华
《计算机应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
QA-KGNet:一种语言模型驱动的知识图谱问答模型
乔少杰
杨国平
于泳
韩楠
覃晓
屈露露
冉黎琼
李贺
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
9
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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