基于多重差异特征网络的街景变化检测

街景变化检测对于自然灾害破坏和城市发展变化的研究起着重要作用.其主要目标是将成对的输入图片中变化的区域标注出来,其实质是二分类的语义分割问题.不同时间拍摄的街景图片可能受到如光线、天气、背景噪声、视角误差等诸多干扰因素的影响,这给传统的变化检测方法带来挑战.针对该问题,提出了一种新的神经网络模型(Multiple Difference Features Network,MDFNet).该模型首先使用孪生网络提取成对输入图片的不同深度特征,并使用差异模块对相同深度特征计算差异,以此有效获得不同尺度的变化信息;然后通过JPU模块融合多重差异特征,在不损失细节信息的情况下提取其深层语义信息;最后使用金字塔池化模块结合全局和局部信息生成二分类的变化检测图像.在PCD数据集上的GSV和TSUNAMI部分分别采用5折交叉验证法对模型进行实验,实验结果表明,MDFNet获得了0.787和0.862的F-score,相比排名第二的DOF-CDNet方法,其值提高了约11.9％和2.9％,同时其能够更精准地分割变化细节.因此,所提模型可以有效应对干扰,对于复杂场景也具备优秀的检测能力.     

基于Haar-like和LBP的多特征融合目标检测算法

针对目标检测时Haar-like特征值过多、计算时间长、无法描述目标纹理特征且识别率一般的问题,提出一种基于滑窗原点信息的阈值自调节IHL(Improved Haar-like LBP)特征提取算法.该算法首先构造了 IHL特征编码方法,将Haar-like特征和局部二值LBP特征融合;然后在计算Haar-like型局部二值化特征时,使用高斯矩阵获得符合像素分布规律的自调节阈值;同时在求特征值时引入中心点像素信息,确保提取的特征值的合理性;最后使用AdaBoost训练得到级联分类器,将其载入系统,并在KITTI车辆数据集和INRIA Person行人数据集上进行实验测试.实验结果表明,该方法可在65s内识别1102个行人目标,在114.3s内识别1852个车辆目标,相比传统算法其可以明显加快目标识别的速度,对行人和车辆目标的识别率均可达到94％以上,其检测准确性相比其他方法也有显著提升.     

基于样本特征核矩阵的稀疏双线性回归

在许多实际应用中出现了大量的冗余数据,这些数据可能是高维的,这时进行回归预测将会出现过拟合的现象,并且还会出现预测精度偏低等问题.另外,大多数回归方法都是基于向量的,忽略了矩阵数据原始位置之间的关系.为此,文中提出了一种基于样本特征核矩阵的稀疏双线性回归(Kernel Matrix-based Sparse Bilinear Regression,KMSBR)方法.该方法直接将数据矩阵作为输入,其是通过左右回归系数矩阵而建立的,利用样本的特征核矩阵和L2,1范数,能够同时实现对样本及样本特征的选择,且考虑了数据的原始位置,提高了算法的性能.在若干数据集上的实验结果表明,KMSBR能有效地选择相对重要的样本和特征,从而提高算法的运行效率,且其预测精度优于已有的几种回归模型.     

噪声可容忍的软件缺陷预测特征选择方法

通过对缺陷数据集进行挖掘,缺陷预测模型能够提前预测出被测软件中的缺陷模块,帮助测试人员实现更有针对性的测试,而普遍存在的数据集标签噪声会影响预测模型的性能.已有的特征选择方法很少对噪声可容忍性进行针对性设计,同时在主流的具有噪声容忍能力的特征选择框架中策略选取只能依靠经验手动执行,难以在软件工程实践中得到应用.鉴于此,文中提出一种噪声可容忍的软件缺陷预测特征选择方法NTFES(Noise Tolerable FEature Selection),即通过Bootstrap抽样技术生成多个自助样本集,在自助样本集上基于近似马尔可夫毯将特征进行分组并采用两种启发式特征选择策略从每个组中选出候选特征,随后利用遗传算法在候选特征空间中搜索最优特征子集.为了验证NTFES方法的有效性,选择了NASA MDP软件项目集作为实验对象并对标签注入噪声以获得带有噪声标签的数据集,通过控制标签噪声比例对NTFES方法以及其他基准方法(如FULL,FCBF,CFS)进行了比较.实验结果表明:在可接受的标签噪声比例下,NTFES方法不仅具有更高的分类性能,还具有更好的噪声可容忍性.     

基于特征相似度计算的网页包装器自适应

随着大数据的发展,互联网数据呈现爆炸式的增长.Web作为一种重要的信息载体,包含了各种类型的信息,而包装器的提出就是为了从杂乱的Web信息中提取出目标数据.但是,随着网页更新的频繁,轻微的结构变化都可能导致原有的包装器失效,增加包装器的维护成本.针对包装器的健壮性以及维护成本问题,提出了一种基于特征相似度计算的网页包装器自适应技术.该技术主要通过解析新网页的特征集合和旧包装器所蕴含的特征信息,通过网页相似度计算,重定位旧包装器在新网页中的映射区域和映射数据项,并根据映射关系使旧包装器能够自适应新网页的数据提取.该技术主要针对各类型网站进行实验,其中包括了购物类、新闻类、资讯类、论坛类和服务类,从中选取了250对新旧版本网页,共500个网页,进行包装器自适应实验.实验结果表明,当网页结构改变时,该方法能够有效地自适应新网页的数据提取,且数据提取的平均精确度和平均召回值分别达到82.2％和84.36％.     

基于主题和关键词特征的比较文本分类方法

比较文本对于企业竞争产品分析至关重要,但目前面向问答领域的比较文本分类研究较少。针对问答文本中比较信息丰富、主题集中的特点,提出了基于主题特征和关键词特征扩展的比较文本分类方法。通过预训练主题模型,推断问答文本的主题概率分布作为其主题特征;针对向量拼接、求和导致关键词信息流失的问题,设计GRU自编码器实现关键词向量特征提取。综合文本主题信息和关键词语义,从语言、产品、情感、社交、主题、关键词角度构建比较文本分类特征,最后使用多种分类器对问答文本进行分类。实验结果表明,构建的特征行之有效,比较文本分类效果较好。     

协同视觉显著性检测方法研究进展综述

协同视觉显著性检测是基于人类视觉注意力机制,旨在捕获一组相关图像中的公共显著目标,在协同分割和目标检测等领域广泛应用。对现有的协同显著性检测方法进行归纳总结和实验评估。根据特征形式的差异将所有方法分为两大类：一类是采用浅层特征的传统方法,另一类是采用深层特征的基于深度学习方法。根据获取组间显著性和模型构建策略的不同,对这两大类方法进行相关介绍和理论分析。将流行方法在领域内两个公开数据集进行了主观和定量的实验评估。对现有方法进行定性总结,并分析了现阶段研究中存在的问题,同时对未来工作进行展望。     

有遮挡环境下的人脸识别方法综述

随着人脸识别应用领域的逐渐扩大,有遮挡环境下的人脸识别面临着一定的技术挑战。深度学习方法由于其具有强大的学习能力,成为解决有遮挡环境下的人脸识别问题的一种较好的解决方案,但仍面临诸多待解决的问题。减少遮挡对人脸识别算法带来的性能影响是该领域的重点和难点问题之一。从模型、算法和数据集的角度分析了近年来相关研究进展;对比了不同算法的性能结构、优缺点以及存在的问题;探讨了未来可能的研究方向。     

利用邻域信息交互的在线流特征选择算法

开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。     

融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法

双语句子相似度旨在计算不同语言句子间的语义相似程度,在信息检索、平行语料库构建、机器翻译等领域有重要作用。由于汉语、老挝语平行语料稀少,且老挝语在语义表达、句子结构上与汉语有明显差异,导致汉老双语句子相似度研究的难度较大。该文提出了一种融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法,并构建了句子相似度模型。首先,在句子相似度模型中将汉语、老挝语的词性、数字共现等文本特征与GloVe预训练词向量融合,以此丰富句子特征,提升模型计算准确率。其次,由基于自注意力的双向长短时记忆网络组成多层孪生网络来提取长距离上下文特征和深层次语义信息,其中自注意力机制可以保证语义信息的有效利用。最后,采用迁移学习的方法将通用模型参数初始化,并使用不同的微调参策略增强模型的泛化能力。实验表明,该文提出的方法,其召回率、准确率和F₁值分别达到了82.5%、85.78%和84.00%。