视频隐私保护技术综述

随着视频处理技术的迅速发展及硬件成本的不断降低,监控设备得到了越来越广泛的应用。视频监控普及所带来的隐私问题泄露逐渐成为了研究热点。根据目前视频隐私保护领域的研究现状,将视频隐私保护方法主要分为隐私主体识别、隐私主体保护以及隐私信息管理3个阶段,对每个阶段的算法进行分类概述并分析其优缺点,其中视频区域保护作为视频隐私保护领域的重要组成部分,联系视频编码发展历程对保护方法进行了分析和比较。最后探讨了视频隐私保护领域目前存在的问题并对未来的研究方向进行了展望,为视频隐私保护的相关研究提供了参考。     

Named-Entity Recognition from Greek and English Texts

Named-entity recognition (NER) involves the identification and classification of named entities in text. This is an important subtask in most language engineering applications, in particular information extraction, where different types of named entity are associated with specific roles in events. In this paper, we present a prototype NER system for Greek texts that we developed based on a NER system for English. Both systems are evaluated on corpora of the same domain and of similar size. The time-consuming process for the construction and update of domain-specific resources in both systems led us to examine a machine learning method for the automatic construction of such resources for a particular application in a specific language.     

基于短语检索和答案排序的列表问题回答方法

文章针对列表类自动问题回答的任务要求,提出了一种基于短语检索和答案距离排序模型的列表类问题回答的方法。该短语检索模型在传统的TF/IDF检索模型上进行改进,提出了利用不同长度短语作为查询词的检索方法,能够返回更多包含正确答案的相关文档;答案的距离排序模型则利用答案与上下文词之间的距离作为排序的依据对答案列表进行排序,可以提高正确答案的排名。这两种模型地提出在一定程度上解决了如何在返回尽可能多的答案的同时保证答案质量的问题。实验结果表明利用这两种模型的列表类问题回答方法对系统的性能有显著提高。     

天然气压气机械设备故障信号时频分析特征提纯

天然气压气站压气机械设备工作环境恶劣,故障多发,而机械设备的故障状态下的振动噪声信号是研究机械设备故障诊断的有效载体。为有效进行故障诊断,需要对机械设备的故障信号进行提纯分析和特征提取等研究。提出基于时频分析技术的WVD和Hough变换结合的方法对低信噪比的故障信号进行提纯算法。首先分析了非平稳信号处理技术的基本原理,对原始信号的滤波和检测、频谱分析等处理,分析了时频分析特性和对应的条件,提出采用时间均值、频率均值、时间散布和频率散布四个特征值作为时频分析的特征提取量。仿真实验以某天然气压气站某型压缩机故障振动下采集信号样本为研究对象,进行提纯滤波和特征提取仿真,仿真实验得到降噪滤波和WVD及Hough变换算法下的检测结果,表明在强干扰背景SNR为-8dB下,有卓越的滤波降噪和检测性能,特征提纯检测性能相比传统算法提高18％以上。为天然气压缩机故障诊断奠定了可靠的理论基础。     

基于比特平面分解的图像消噪方法

灰度图像消噪方法一般是借助于图像的平滑处理技术如均值、中值消噪、数学形态学消噪.这些常规消噪方法都是在空间域对像素的邻域进行某种平滑或积分处理,反映到频域就是在图象的高频区域进行分量抑制或衰减,从而不可避免地导致图像轮廓或边缘区域变得模糊.基于比特平面分解的图像消噪方法,是依据分解所得的各比特平面对原图像边缘信息的贡献,并不对高位的比特平面进行平滑消噪,使得消噪后图像的轮廓或边缘的清晰度较常规平滑消噪有所改善.     

基于张量投票的主动轮廓边缘提取

提出一种基于张量投票的主动轮廓边缘提取算法。该算法对图像进行张量编码,将其转化为二阶对称的半正定张量,每个输入张量通过预定的投票域对邻近数据进行稀疏投票,投票后每个输入点收集自身获得的选票,再进行稠密投票,以获得轮廓的显要特征,从而实现主动轮廓的边缘提取。实验结果表明,该算法能有效提取图像轮廓边缘,得到较好的物体主动轮廓模型。     

基于前视声纳的成像与多目标特征提取

针对水下目标图像的几何特性,提出了一种基于弦中点的改进Hough变换椭圆检测方法,实现了水下多目标的特征提取。单波束机械扫描前视声纳的图像数据为二维极坐标形式,采用波束内插方法和坐标变换方法生成图像,并对其进行图像预处理和轮廓跟踪,据此再进行多目标特征提取。通过水池实验结果表明,该方法对于水下多目标的特征描述更简明准确,为多目标识别与定位提供了有用信息。     

基于条件随机场的中医临床病历命名实体抽取

中医临床病历是中医重要的科研数据资源,但目前临床病历仍以文本为主要表达形式,对病历数据深入分析的前提是进行结构化信息抽取,而命名实体抽取是其基础性步骤。针对中医临床病历的命名实体,如症状、疾病和诱因等的抽取问题,通过手工标注的413份病历数据(以中文字为特征)与4类特征模版,将条件随机场(CRF)、隐马尔科夫模型(HMM)和最大熵马尔科夫模型(MEMM)用于中医病历命名实体抽取的实验,并进行比较分析。结果表明,结合合适的特征模版,CRF命名实体抽取方法取得了较好的性能,F1值的症状达到0.80,疾病名称达到0.74,诱因0.74。与HMM和MEMM相比,CRF有最高的准确率和召回率,是一种较为适用的中医临床病历命名实体抽取方法。     

基于免疫克隆选择算法的神经网络规则抽取

神经网络的不可解释性一直是限制其发展的固有缺陷,该文从神经网络的功能性观点出发,提出基于免疫克隆选择算法的神经网络规则抽取方法。将免疫克隆策略用于神经网络的规则抽取中,对已经训练好的神经网络隐层神经元输出值进行聚类,缩小搜索空间,抽取出理解性好、简洁的符号规则。该方法不依赖于具体的网络结构和训练算法,可以方便地应用于各种分类器型神经网络。实验结果表明该方法的实用性和可行性。     

基于内容的图像检索技术研究

阐述基于内容的图像检索研究中存在的问题,并介绍其基本原理、检索方法、关键技术以及研究的进展和趋势.