结合小波变换和RBF神经网络进行光谱自动分类

本文提出了一种基于小波变换和RBF神经网络的天体光谱分类方法。首先利用小波变换除去谱线中的噪声、提取特征谱线；然后使用RBF神经网络分类，RBF网络的输入为提取的特征谱线。实验结果显示该方法具有良好的鲁棒性，算法效率很高，正确分类率(CCR)远远高于经常采用的主成分分析特征提取方法，因此特别适合于低信噪比的光谱数据分类。     

多媒体技术研究:2013——面向智能视频监控的视觉感知与处理

目的 随着视频监控技术的日益成熟和监控设备的普及,视频监控应用日益广泛,监控视频数据量呈现出爆炸性的增长,已经成为大数据时代的重要数据对象。然而由于视频数据本身的非结构化特性,使得监控视频数据的处理和分析相对困难。面对大量摄像头采集的监控视频大数据,如何有效地按照视频的内容和特性去传输、存储、分析和识别这些数据,已经成为一种迫切的需求。方法 本文面向智能视频监控中大规模视觉感知与智能处理问题,围绕监控视频编码、目标检测与跟踪、监控视频增强、视频运动与异常行为识别等4个主要研究方向,系统阐述2013年度的技术发展状况,并对未来的发展趋势进行展望。结果 中国最新制定的国家标准AVS2在对监控视频的编码效率上比最新国际标准H.265/HEVC高出一倍,标志着我国的视频编码技术和标准在视频监控领域已经实现跨越;视频运动目标检测跟踪的研究主要集中在有效特征提取和分类器训练等方面,机器学习等方法的引入,使得基于多实例学习、稀疏表示的运动目标检测跟踪成为研究的热点;监控视频质量增强主要包括去雾、去夜色、去雨雪、去模糊和超分辨率增强等多方面的内容,现有的算法均是对某类图像清晰化效果较好,而对其他类则相对较差,普适性不高;现有的智能动作分析与异常行为识别技术虽然得到了不断发展,算法的性能也在不断提高,但是从实用角度,除了简单的特定或可控场景外,还没有太多成熟的应用系统。结论 随着大数据时代的到来,智能视频监控的需求将日益迫切,面对众多挑战的同时,该研究领域将迎来前所未有的重大机遇,必将产生越来越多可以实用的研究成果。     

基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测方法研究

随着生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的快速发展,虚假人脸生成技术取得了显著进展.为了降低以假乱真的人脸生成技术给社会带来的危害,虚假人脸鉴别成为一个非常重要的课题,吸引了国内外研究者的广泛关注.然而,目前虚假人脸鉴别的研究工作相对较少,仍然有许多问题需要被解决.其中如何提升鉴别模型的迁移泛化能力是至关重要的问题,也是虚假人脸检测任务能否实际投入使用的关键所在.如何提升虚假人脸鉴别方法的泛化能力,即做到在没有见过的生成方法产生的数据上仍然准确有效非常重要.对此,提出了基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测模型,通过引入领域对抗分支,弱化特征提取器对于特定生成模型非鲁棒性特征的提取,模型能够抽取鲁棒性更强、泛化能力更高的特征,从而在没有见过的生成方法产生的虚假人脸图片上具有更好的鉴别表现.实验结果表明:所提出的方法能够提升鉴别模型的泛化能力,显著提升虚假人脸鉴别模型在未知生成模型产生的虚假图像上的性能.     

多媒体模型对抗攻防综述

近年来,随着以深度学习为代表的人工智能技术的快速发展和广泛应用,人工智能正深刻地改变着社会生活的各方面。然而,人工智能模型也容易受到来自精心构造的“对抗样本”的攻击。通过在干净的图像或视频样本上添加微小的人类难以察觉的扰动,就能够生成可以欺骗模型的样本,进而使多媒体模型在推理过程中做出错误决策,为多媒体模型的实际应用部署带来严重的安全威胁。鉴于此,针对多媒体模型的对抗样本生成与防御方法引起了国内外学术界、工业界的广泛关注,并出现了大量的研究成果。文中对多媒体模型对抗攻防领域的进展进行了深入调研,首先介绍了对抗样本生成与防御的基本原理和相关背景知识,然后从图像和视频两个角度回顾了对抗攻防技术在多媒体视觉信息领域的发展历程与最新成果,最后总结了多媒体视觉信息对抗攻防技术目前面临的挑战和有待进一步探索的方向。     

面向视觉语言理解与生成的多模态预训练方法

大多数现有的视觉语言预训练方法侧重于理解任务,并在训练时使用类似于BERT的损失函数(掩码语言建模和图像文本匹配).尽管它们在许多理解类型的下游任务中表现良好,例如视觉问答、图像文本检索和视觉蕴涵,但它们不具备生成信息的能力.为了解决这个问题,提出了视觉语言理解和生成的统一多模态预训练(unified multimodal pre-training for vision-language understanding and generation, UniVL). UniVL能够处理理解任务和生成任务,并扩展了现有的预训练范式,同时使用随机掩码和因果掩码,因果掩码即掩盖未来标记的三角形掩码,这样预训练的模型可以具有自回归生成的能力.将几种视觉语言理解任务规范为文本生成任务,并使用基于模版提示的方法对不同的下游任务进行微调.实验表明,在使用同一个模型时,理解任务和生成任务之间存在权衡,而提升这两个任务的可行方法是使用更多的数据. UniVL框架在理解任务和生成任务方面的性能与最近的视觉语言预训练方法相当.此外,实验还证明了基于模版提示的生成方法更有效,甚至在少数场景中它优于判别方法.     

Name-Face Association in Web Videos: A Large-Scale Dataset,Baselines, and Open Issues

Associating faces appearing in Web videos with names presented in the surrounding context is an important task in many applications. However, the problem is not well investigated particularly under large-scale realistic scenario,mainly due to the scarcity of dataset constructed in such circumstance. In this paper, we introduce a Web video dataset of celebrities, named WebV-Cele, for name-face association. The dataset consists of 75 073 Internet videos of over 4 000 hours,covering 2 427 celebrities and 649 001 faces. This is, to our knowledge, the most comprehensive dataset for this problem.We describe the details of dataset construction, discuss several interesting findings by analyzing this dataset like celebrity community discovery, and provide experimental results of name-face association using five existing techniques. We also outline important and challenging research problems that could be investigated in the future.