视频检索中图像信息量度量

综合考虑信息量度量的速度、性能要求,提出了相适应的显著图、多特征融合模型;基于区域划分融入空间关系,提出了分块信息熵的图像信息量度量方法（SEII）;构建了信息量度量的标注数据集,并设计了性能验证方法。实验结果表明该度量方法符合人眼视觉的评价结果。度量方法在实际视频检索系统中进行对比应用测试,测试表明mAP提高4.4%,检索速度提高1.5倍。     

PNET:像素级台标识别网络

台标识别是典型的细微目标识别问题,针对台标区域小、信息量低,且镂空、半透明台标极易受到画面背景影响的难题,提出一个基于端到端全卷积网络的像素级台标识别网络——PNET.首先构建一个像素级标注的台标数据集,通过视频抽帧和图像预处理获得台标图像集,并提出一种逐图像的像素级半自动标注方法获得二值标签图像集;然后提出一个像素级台标识别网络,在典型分类网络AlexNet,VGG的基础上,通过微调,将分类网络在分类任务中学习到的网络参数转换为像素级台标识别网络在台标分割任务中的所需的网络参数;最后引入跨层架构,融合来自网络深层的全局信息和浅层的局部信息.实验结果表明PNET实现了准确的像素级分割,准确率高达98.3%,在NVIDIA Tesla K80上单幅图像识别时间不超过1.5 s.     

支持Hadoop大数据访问的pNFS框架研究与实现*

随着大数据时代到来,分布式文件系统支持Hadoop大数据访问已成为一种趋势。本文以研究支持Hadoop大数据访问的pNFS框架为目的,采用在Hadoop与pNFS之间添加pNFS shim layer模块的方法,实现了pNFS支持Hadoop大数据访问的HDFS APIs;通过在pNFS shim layer中添加写缓存和节点级数据布局感知机制优化了系统性能。采用Hadoop基准程序对本文提出的框架进行测试,结果显示写性能提升超过45%,读性能提升超过97%,证明此框架可以有效的支持Hadoop大数据访问。     

利用会话模式的垃圾电话检测

为了解决网络电话(VoIP)业务面临的Internet垃圾电话(SPIT)问题,在针对SPIT检测方案的基础上提出利用人类会话模型对会话进行建模,在该模型的基础上将会话转化为表征会话模式的状态序列,再利用朴素贝叶斯分类器计算得到该会话模式为恶意会话模式可能性的数值度量.该数值度量可用作检测呼叫机器人制造垃圾电话的依据,并在VoIP边界防护系统中得到了应用.实验结果表明,该方法在较低误报率(2%左右)的情况下能保证较低的漏报率(小于10%),同时证明了会话模式可作为判断SPIT的特性之一.     

基于Ghost-SE-Res2Net的多模型融合语音唤醒词检测方法

语音唤醒词检测(WWD)是语音交互中的关键技术,选择合适大小的检测窗对WWD性能的影响很大。提出一种新的多模型融合方法,通过融合小检测窗和大检测窗的检测结果来提高WWD性能。多模型融合方法包含两个分类模型,分别使用小检测窗和大检测窗,均基于轻量化的挤压与激励残差网络(SE-Res2Net)模块,即GhostSE-Res2Net,SE-Res2Net结构的多尺度机制可显著提升WWD的能力。在Ghost-SE-Res2Net中,首先使用Ghost卷积替换SE-Res2Net中的普通卷积以降低模型参数量,然后使用注意力池化层替换SE-Res2Net中的全局平均池化层进一步提升WWD能力。在实际检测时融合连续3个小检测窗模型的检测结果的最大值和1个大检测窗模型的检测结果,来判断唤醒词是否被触发。在训练时引入困难样本挖掘算法,选择性地学习较难检测的唤醒词信息以提高分类模型的检测性能。在包含2个唤醒词的Mobvoi数据集上评估系统性能,实验结果表明,在每小时0.5次错误唤醒的情况下,该系统在2个唤醒词上的错误拒绝率分别为0.46%和0.43%,实现了与先进基线相似的性能,并且系统参数量比基线少31...