基于自组织映射网络的微表情运动规律分析方法

表情是人类情感交互的重要方式。神经生理学研究表明：微表情很难由主观意识所控制,是人类真实情感的流露。与宏表情不同,微表情发生常常伴随着面部左右和上下的不对称移动,运动模式复杂。但由于微表情运动幅度小,人眼难以直接观察,微表情运动规律尚未被深入解析。在公共安保等领域,对微表情识别算法的可靠性与可解释性有很高要求。因此,本文旨在研究微表情运动规律分析方法,实现微表情运动规律的系统性解析。本文工作包括：研究基于自组织映射网络（Self-Organizing Maps, SOM）的微表情特征无监督聚类方法,得到微表情运动模式及其概率。定义微表情运动相似度指标,它从面部14个感兴趣区域运动趋势的角度来衡量两个微表情运动特征的差异程度,并作为调节SOM网络权值的依据。本文对CASMEII、SAMM、SMIC和MMEW数据集的微表情样本进行分析,并根据SOM网络的聚类结果总结微表情运动规律,该规律可以指导微表情识别算法特征提取,提升可靠性。     

基于变分主题模型的半监督文本分类

为解决实际应用场景中常面临的数据标注不足的问题,提出一种基于变分主题模型的半监督文本分类模型。首先使用无监督变分主题模型挖掘出语义信息集中的文档-主题分布,作为有效的文档特征表示,再通过半监督方式训练分类器。基于神经网络的变分主题模型相较传统的主题模型,不仅可以得到合理的主题,而且推断速度更快。在20NewsGroup等数据集上的实验结果表明,所提出的模型仅使用30%的训练数据就可以取得与使用90%训练数据的半监督基线模型相当甚至更好的结果,证明了所提出模型的正确性和实用性。     

结合感知损失与双重对抗网络的低剂量CT图像去噪

低剂量计算机断层扫描（LDCT）成像技术在医学诊断中得到广泛应用,但其斑纹噪声和非平稳条纹伪影复杂,目前多数算法仅依靠推断条件后验概率来实现图像去噪,无法应对LDCT图像噪声复杂、数据量少、先验知识缺乏的问题。提出一种结合感知损失的双重对抗网络去噪算法,以实现LDCT图像复原。该算法包含一个去噪器和一个生成器,分别从图像去噪和噪声生成2个角度来建模干净-噪声图像对的联合分布,通过联合学习使得去噪器和生成器相互指导,从而充分学习数据中的噪声信息和清晰图像信息,且学习到的去噪器可以直接用于LDCT图像修复。考虑到通过感知损失学习语义特征差异可以使去噪结果保留更多的细节和边缘信息,提出一种掩膜自监督方法,针对CT图像域训练一个语义特征提取网络用于计算感知损失。实验结果表明,与BM3D、RED-CNN、WGAN-VGG等主流去噪算法相比,该算法可以有效抑制噪声并去除伪影,最大程度地保留边缘轮廓和纹理细节,产生更符合人眼视觉特性的去噪效果,与当下LDCT图像去噪性能较好的SACNN算法相比,所提算法的PSNR和SSIM指标分别提升1.26 dB和1.8%。     

基于特征融合的无监督跨模态哈希

已有的无监督跨模态哈希（UCMH）方法主要关注构造相似矩阵和约束公共表征空间的结构,忽略了2个重要问题：一是它们为不同模态的数据提取独立的表征用以检索,没有考虑不同模态之间的信息互补;二是预提取特征的结构信息不完全适用于跨模态检索任务,可能会造成一些错误信息的迁移。针对第一个问题,提出一种多模态表征融合结构,通过对不同模态的嵌入特征进行融合,从而有效地综合来自不同模态的信息,提高哈希码的表达能力,同时引入跨模态生成机制,解决检索数据模态缺失的问题;针对第二个问题,提出一种相似矩阵动态调整策略,在训练过程中用学到的模态嵌入自适应地逐步优化相似矩阵,减轻预提取特征对原始数据集的偏见,使其更适应跨模态检索,并有效避免过拟合问题。基于常用数据集Flickr25k和NUS-WIDE进行实验,结果表明,通过该方法构建的模型在Flickr25k数据集上3种哈希位长检索的平均精度均值较DGCPN模型分别提高1.43%、1.82%和1.52%,在NUS-WIDE数据集上分别提高3.72%、3.77%和1.99%,验证了所提方法的有效性。     

融入无监督度量学习的稀疏子空间聚类模型

子空间聚类任务中的无标记数据具有维度高、数据分布分散等特点,传统方法对数据预处理未进行详细地针对化设计且大多使用欧氏距离度量数据间的相似性,使聚类性能提升受限.因此,本文提出融入无监督度量学习的稀疏子空间聚类模型,该算法将距离度量与子空间聚类联合到同一框架,设计由两步组成的聚类过程.该方法对原始数据进行度量学习并重构了稀疏子空间聚类模型,使数据预处理不再是一个单独的步骤,最大限度地将输入的无标记数据之间相似度提高,有效提升了子空间聚类性能、加强了模型泛化能力.我们在真实公开数据集上进行实验测试,实验结果表明该方法优于现有的子空间聚类算法,具有良好的聚类性能.     

融合位置特征注意力与关系增强机制的远程监督关系抽取

实体关系抽取是构建知识图谱的主要任务之一,旨在确定句子中实体之间的关系类别.远程监督关系抽取方法通过将远程知识库与文本数据对齐来自动标记数据,已成为处理关系抽取任务的主要方式.为解决远程关系抽取不能充分利用单词之间的位置关系信息,并且没有考虑重叠关系之间语义相关性的问题,本文提出一种融合位置特征注意力和关系增强机制的远程监督关系抽取模型.该模型使用基于高斯算法的位置特征注意力机制重新分配句子中单词的权重,并且采用分段卷积神经网络和词级注意力来捕获句子特征.然后,利用基于自注意力的关系增强机制来捕获重叠关系之间的语义关联.在NYT10公共数据集上的实验结果表明,本文模型的性能优于所比较的基线关系抽取模型.     

融合无监督质量估计指标的译文质量估计方法

质量估计的目的是在没有参考译文的情况下衡量翻译内容的质量,这对于需要高质量翻译任务中的机器翻译系统至关重要.针对有监督的翻译质量估计中普遍存在的缺乏标记训练数据和模型框架中两阶段学习目标差异的问题,以及无监督的质量估计中存在的因为任务目标模糊、特征学习不完全而导致最终结果远不如有监督模型的问题,本文提出了将无监督质量估计中的估计指标当作特征融入有监督的质量估计模型中的方法,以此来互相弥补两种模型之间存在的缺点.在WMT2020的高资源对和低资源对上的实验结果证实,相对于基线的有监督和无监督模型,两者结合的方法能够更好的提高翻译质量估计的准确性,与人工评分的皮尔逊相关系数都有所提升.     

基于加权投票的主动密度峰值数据聚类算法

针对传统方法缺乏对查询标准的全面考虑,并且反复运行半监督聚类来更新标签等问题,提出一种基于加权投票一致性的主动密度峰值数据聚类算法。提出一个同时考虑代表性和信息性的主动密度峰聚类算法,选取有代表性的实例捕捉数据模式,查询信息实例以减少聚类结果的不确定性。设计快速更新策略,有效地更新了标签。提出一个结合局部和全局不确定性的主动聚类集成框架,并引入加权投票一致性方法对聚类结果进行优化整合。在数据集上的实验结果证明了该方法能有效解决传统方法问题,并具有良好的聚类性能。     

面向3维心脏MRI分割的半监督双任务交叉一致性约束网络

目的 针对人体组织器官及病灶区域的3维图像分割是计算机辅助医疗诊断的重要前提,是医学影像3维可视化的重要技术基础。深度学习方法在医学图像分割任务中的成功通常取决于大量有标注数据。半监督学习利用未标注数据容易获取的优点,在模型训练过程中使用少量标注数据和大量未标注数据进行学习,缓解了数据标注昂贵耗时的问题,在医学图像分割中受到了广泛关注。为更好地利用无标注数据,提升医学图像分割效果,提出一种新的一致性正则方法用于半监督3维医学图像分割。方法 模型以V-Net为基础架构,通过扩展网络结构,在均带有分割任务及回归任务属性的双任务主副解码器之间添加了用于正则化约束的交叉损失,构建了具有形状感知的基于双任务的交叉一致性正则网络SACC-Net(shape-aware cross-consistency regular network based on dual tasks),实现将数据层面和模型层面的扰动融合进多任务机制的一致性正则方法,使模型能够更好地利用未标注数据的有效先验信息,并且具有更好的泛化性能。结果 在MICCAI 2018(Medical Image Computing and C...     

面向多模态自监督特征融合的音视频对抗对比学习

目的 同一视频中的视觉与听觉是两个共生模态,二者相辅相成,同时发生,从而形成一种自监督模式。随着对比学习在视觉领域取得很好的效果,将对比学习这一自监督表示学习范式应用于音视频多模态领域引起了研究人员的极大兴趣。本文专注于构建一个高效的音视频负样本空间,提高对比学习的音视频特征融合能力。方法 提出了面向多模态自监督特征融合的音视频对抗对比学习方法：1)创新性地引入了视觉、听觉对抗性负样本集合来构建音视频负样本空间;2)在模态间与模态内进行对抗对比学习,使得音视频负样本空间中的视觉和听觉对抗性负样本可以不断跟踪难以区分的视听觉样本,有效地促进了音视频自监督特征融合。在上述两点基础上,进一步简化了音视频对抗对比学习框架。结果 本文方法在Kinetics-400数据集的子集上进行训练,得到音视频特征。这一音视频特征用于指导动作识别和音频分类任务,取得了很好的效果。具体来说,在动作识别数据集UCF-101和HMDB-51(human metabolome database)上,本文方法相较于Cross-AVID(cross-audio visual instance discrimination...