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现有的视频-文本跨模态实体分辨方法在视频处理上均采用均匀取帧的方法,必然导致视频信息的丢失,增加问题的复杂度。针对这一问题,提出一种结合关键帧提取的视频-文本跨模态实体分辨双重编码方法(DEIKFE)。以充分保留视频信息表征为前提,设计关键帧提取算法提取视频中的关键帧,获得视频关键帧集合表示。对于视频关键帧集合和文本,采用多级编码的方法,分别提取表征视频和文本的全局、局部和时序的特征,将其进行拼接形成多级编码表示。将该编码表示映射至共同嵌入空间,采用强负样本跨模态三元组损失对模型参数进行优化,使得匹配的视频-文本相似度越大,而不匹配的视频-文本相似度越小。通过在MSR-VTT、VATEX两个数据集上进行实验验证,与现有方法进行对比,在总体性能R@sum上分别提升了9.22%、2.86%,证明了该方法的优越性。 相似文献
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面向服务的体系结构以及Web服务的出现,使集成遗留系统成为可能,文章将介绍如何综合利用Web服务和消息服务实现图纸二进制文件的实时跨平台分发. 相似文献
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为解决数据源中相似重复记录样本稀少问题,提出一种基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录分类检测方法。根据记录对中2条记录是否相似,将相似重复记录检测建模为二分类问题,用单类支持向量机进行分类,并且只用不相似重复记录样本对进行训练;选择合适的属性相似度函数计算记录对之间的相似特征向量,将其作为单类支持向量机分类器的输入进行二分类检测;建立以查准率、查全率、特征数量综合最优为目标的多目标特征选择模型,结合训练样本为单类样本的特点,将启发式因子定义为类内散度最小化约束,设计了求解模型的多目标蚁群算法。通过将单类支持向量机算法和支持向量域描述算法、传统二分类支持向量机算法进行对比,结果验证了单类支持向量机算法的有效性和优越性。 相似文献
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文章介绍了ExtJs和GWT的特点和优势,以及基于EXT-GWT开发环境的配置方法,并给出一种基于MVC模式的EXT-GWT系统结构. 相似文献
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数据溯源技术与大规模定制生产模式的融合是实现数据质量提高和技术创新发展的基础。基于订单随机性、产品种类多、批量少给数据质量带来的一系列的机遇和挑战,提出一种基于开放溯源模型的数据溯源模型。结合大规模定制中数据生命周期的特点,从海量的数据中寻找源头数据及记录数据在传播过程中的变化来对其进行管理,构建大规模定制下制造业领域的数据溯源信息交换模型。建立供应链开放溯源模型、产品属性开放溯源模型和生产阶段开放溯源模型,从而解决大规模定制中企业之间或企业内部的信息交换问题,实现数据追踪功能和数据质量的控制与提升。 相似文献
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针对传统真值发现算法无法直接应用于文本数据的问题,该文提出基于Bi-GRU并包含注意力机制的文本数据真值发现方法。根据文本答案的多因素性,词语使用的多样性与文本数据的稀疏性等特点,该文对用户答案进行细粒度划分,并利用Bi-GRU表征文本答案的语义信息,利用双层注意力机制分别学习用户答案关键词可靠度及用户答案可靠度。依据真值发现的一般假设,无监督学习上下文向量,并最终获得可靠答案。实验结果表明,该算法适用于文本数据真值发现场景,较基于检索的方法及传统真值发现算法效果更优。 相似文献
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由于互联网的开放性和多源性,不同互联网平台提供的数据参差不齐,多个数据源对同一实体的描述可能存在冲突,真值发现是消解语义冲突,提高数据质量的重要技术手段之一。传统真值发现算法通常假设数据源可靠度与观测值可信度间的关系可用简单函数表示,设计迭代规则或概率模型进行真值发现,而人工定义的条件通常难以反映数据底层的真实分布,导致真值发现结果不理想。针对此问题,提出基于神经网络编码的真值发现方法TDNNE。首先利用“数据源-数据源”“数据源-观测值”关系及真值发现的假设构造双损失深度神经网络;然后利用该网络将数据源与观测值嵌入到高维空间,分别表示数据源可靠度与观测值可信度,使可靠数据源与可信观测值彼此接近(同时,不可靠数据源与不可信观测值彼此接近);最后基于嵌入空间进行真值发现。与传统方法相比,TDNNE方法不需要人工定义迭代规则或数据分布,而是利用神经网络自动学习数据源观测值间复杂的关系依赖。在真实数据集上的实验结果表明,该方法准确率较基于迭代的Accu等方法准确率提高约2%~25%,较基于概率图模型的3-Estimates等方法提高约2%~4%,较基于优化的CRH方法提高约2%~5%,较基于神经网络的FFMN方法提高约1%~2%。 相似文献
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为提高在多真值场景下真值发现的准确性,提出一种多蚁群同步优化的多真值发现算法(multi-ant co-lonies synchronization optimization based multi-truth discovery algorithm,MAC-SO-MTD)。以最大化各数据源提供的观测值集合与该对象真值集合之间相似度的加权和为目标,将多真值发现问题建模为求解子集问题,在此基础上设计蚁群算法进行求解:根据对象个数设置相应的蚁群,构造子集问题的有向图,利用路径概率转移公式进行同步搜索真值;将信息素更新分为本次迭代最优更新和本次迭代不更新,提高了算法的收敛速度。最后,通过算法复杂度分析和在真实数据集上的实验验证了该算法的优越性。 相似文献
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直线检测作为计算机视觉的上游任务,为下游包括工业视觉、遥感图像分析等任务提供支撑。直线检测的一大方向是霍夫直线检测,但现有霍夫检测基于近似原理设计计票器,直线检测准确度不高。为提高霍夫变换线段检测的准确度,利用卷积改进霍夫直线检测的计票器并提出基于直线生成的卷积霍夫线段检测方法。利用中值滤波对原始图像中的复杂纹理平滑处理后检测图像中的边界;通过按位异或卷积去除边界检测结果中的噪点并保留候选的线段端点;将候选的线段端点两两组合并使用布雷森汉姆算法进行线段生成,由利用卷积改进的计票器判断生成的线段是否存在于边界上;确认端点所构成线段位于边界后求取端点对之间的参数并合并参数相似的加检测结果,得到最终线段检测结果。对比实验中该方法的F1指标为0.762 6,优于对比方法中最高的0.652 3,证明该方法保留了霍夫变换较高鲁棒性的同时提高了检测结果的准确性。 相似文献