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大数据环境下的跨模态异常检测是一个非常有价值且极具挑战性的工作.针对目前已有跨模态异常检测框架对数据异常值类型检测不全面以及数据利用率较低的问题,提出了一个结合分层深度网络与相似度双向五元组损失的跨模态异常检测方法.首先,提出的框架引入一个单视图异常检测网络层,通过模态内近邻样本相似度来检测数据样本中是否存在属性异常与部分属性-类别异常点;接着,提出基于相似度双向五元组损失的双分支深度网络用于检测数据中的类别异常与剩余部分的属性-类别异常,该损失一方面能够使不同属性数据正交化,另一方面使得相同属性数据之间线性相关,从而有效地加大了不同属性数据之间的特征差异性,以及增加了相同属性之间的特征相关性;同时,提出的双分支网络通过模态间双向约束和模态内的邻域约束,极大提高了数据利用率和模型的泛化能力.实验结果表明,所提出的框架可以全面检测出不同模态中所有的异常类型样本点,并且表现优于现有的可应用于跨模态异常检测的方法,优势明显. 相似文献
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人体运动捕捉中复杂的时空结构信息使其在数据驱动角色动画、序列拼接和风格融合等运动生成研究领域极具挑战性.聚焦于深度学习在计算机图形学中所获得的巨大成功,首先从模型结构和理论优化2个方面对运动捕捉数据中人体骨骼动画生成所使用的4类生成式深度学习模型(受限玻尔兹曼机、循环神经网络、卷积神经网络、深度强化学习)及其混合学习方法进行全面概括和总结;接着探讨这些典型深度学习模型对人体骨骼运动数据时空特征提取的能力,并量化对比其在不同生成任务中的实验效果;最后深入分析各种深度模型的优势及亟待解决的难题,并对新型深度学习模型在运动生成中的发展趋势进行了展望. 相似文献
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加强房地产企业的发展战略管理,关键是要根据不断变化的市场要求,确保房地产企业能够经受住市场变化的冲击,有效的规避风险。为此,应加快建立现代的企业制度管理体系,加快现代企业制度构建。本文围绕房地产企业建立以人为本管理体系进行具体的阐述和分析。 相似文献
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运动捕获数据行为分割的目的是将长序列数据划分为单个运动类型短片段的序列集合,使集合中每个片段具有特定的运动语义。针对相邻运动片段的过渡区间存在部分运动帧序列的语义归属歧义,提出了一种结合 双特征的运动捕获数据行为分割方法。该方法首先从原始数据中提取角度和距离两组不同类型的运动特征集,并分别基于PPCA方法构建规格化的综合特征函数;然后利用子区间标准差阈值限定方法分别对综合特征函数进行粗分割,从而将运动捕获数据划分为若干具有独立语义特性的可信区域与待定区域;最后采用高斯混合模型方法判别待定区域的具体归属,从而得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能对模糊歧义区域进行细分割,具有较好的分割效果。 相似文献
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深度学习方法促使多模态虚假新闻检测领域快速发展,现有的检测模型通常从全局角度学习新闻图文间的跨模态语义关联,并利用共享语义内容获取检测的关键信息.然而,新闻内部的局部语义差异可能会限制模型有效利用跨模态语义关联的能力,其中潜在的非共享语义内容作为重要线索能够有效揭示虚假新闻的篡改意图和目的.为了解决上述问题,本文提出了一种双分支线索深度感知与自适应协同优化的多模态虚假新闻检测模型.该模型首先从图像显著区域和文本语义单词中提取细粒度的新闻特征,并使用跨模态加权残差网络从中学习共享语义线索.同时,根据所有图像区域和文本单词之间的语义相关性,双分支图文线索感知模块显式地建模共享与非共享语义内容的语义关联.其中,线索关联优化分支对两类语义内容的关联边界持续迭代优化,促使模型准确区分非共享语义线索;线索关联分析分支刻画两类语义内容的可信程度,并在此基础上引导模型实现线索的自主融合.通过上述自适应协同优化框架,本文提出的模型能够在复杂新闻语境下进行线索的深度感知与融合,实现更准确、更可解释的多模态虚假新闻检测.在广泛使用的中英文真实数据集上的实验结果表明,本文提出的模型明显优于基线方法,在准确率和... 相似文献
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了分析二乙基锌(DEZ)的一种方法。由于二乙基锌易自燃和易挥发,并且其杂质种类、形态不为所知,因而采用将二乙基锌离解成为水溶液,无火焰原子吸收光谱法测定其中Cu、Ga、Mg、Si。检测限:Cu0.10μg/g,Ga0.20μg/g,Mg0.90μg/g,Si 0.80μg/g,变异系数10% ̄40%。 相似文献
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