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联合多模态表示的人脸识别方法研究被引量：1
《电子设计工程》2021年第24期175-178,183,共5页张杜娟 陈飞 丁莉 
陕西省教育厅专项科研计划项目(20JK0886);陕西省大学生创新创业训练计划项目(S202111840040);西安医学院大学生创新创业训练计划项目(121521040)。
针对人脸图像识别问题,提出联合多模态表示的方法。采用二维经验模态分解(BEMD)对人脸图像进行分解,获得多层次二维内蕴模函数(BIMF),作为人脸的多模态表示。在分类阶段,采用多任务压缩感知模型(MTCS)对多层次BIMF进行表征,求解不同BIM...
关键词：人脸识别 二维经验模态分解 多模态表示 多任务压缩感知 
基于样本内外协同表示和自适应融合的多模态学习方法被引量：1
《计算机研究与发展》2024年第5期1310-1324,共15页黄学坚 马廷淮 王根生 
国家自然科学基金项目(62372243,72061015,62102187)。
多模态机器学习是一种新的人工智能范式,结合各种模态和智能处理算法以实现更高的性能.多模态表示和多模态融合是多模态机器学习的2个关键任务.目前,多模态表示方法很少考虑样本间的协同,导致特征表示缺乏鲁棒性,大部分多模态特征融合...
关键词：多模态表示 多模态融合 多模态学习 协同表示 自适应融合 
基于自编码器与多模态数据融合的视频推荐方法被引量：4
《电信科学》2021年第2期82-98,共17页顾秋阳 琚春华 吴功兴 
国家自然科学基金资助项目(No.71571162);浙江省社会科学规划重点课题项目(No.20NDJC10Z);国家社会科学基金应急管理体系建设研究专项(No.20VYJ073);浙江省哲学社会科学重大课题项目(No.20YSXK02ZD)。
现今常用的线性结构视频推荐方法存在推荐结果非个性化、精度低等问题,故开发高精度的个性化视频推荐方法迫在眉睫。提出了一种基于自编码器与多模态数据融合的视频推荐方法,对文本和视觉两种数据模态进行视频推荐。具体来说,所提方法...
关键词：自编码器 多模态表示 数据融合 视频推荐 
未来标准语义知识库的发展趋势
《科技与创新》2025年第1期90-92,共3页周育忠 林正平 王昕 喇元 杨宇亮 
探讨了未来标准语义知识库的发展趋势,通过分析不同方面的研究现状,以揭示未来标准语义知识库的发展方向,为相关领域的研究和应用提供指导。系统地整理和总结了目前关于语义知识库的研究成果和现状,展示了未来标准语义知识库可能的发展...
关键词：标准语义知识库 发展趋势 多模态表示 知识融合 
基于语义关系的多Agent多模态表示规划
《计算机工程》1999年第10期12-13,16,共3页郭元博 吴青粟 
介绍了一个用于多模态表示规划的多Ａｇｅｎｔ系统。为了显示被表示对象之间的语义关系，表示规划需满足一定的约束。阐述了多Ａｇｅｎｔ合作进行规划的机制，重点论述了约束的传播以及动态修改。
关键词：多模态表示 多AGENT系统 语义关系 人工智能 
深度多模态表示学习的研究综述被引量：5
《计算机工程与应用》2023年第2期48-64,共17页潘梦竹 李千目 邱天 
尽管深度学习因为强大的非线性表示能力已广泛应用于许多领域,多源异构模态数据间结构和语义上的鸿沟严重阻碍了后续深度学习模型的应用。虽然已经有许多学者提出了大量的表示学习方法以探索不同模态间的相关性和互补性,并提高深度学习...
关键词：多模态表示 深度学习 多模态融合 多模态对齐 
基于多模态表示学习的情感分析框架被引量：5
《计算机科学》2022年第S02期631-636,共6页胡新荣 陈志恒 刘军平 彭涛 叶鹏 朱强 
国家自然科学基金(61103085);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201807);湖北省高校知识产权推进工程项目(GXYS2018009);湖北省教育厅科学研究计划重点项目(D20191708)
在多模态表示对整体损失的学习过程中,重构损失对模型的依赖性相对较小,导致隐含表示无法有效捕捉它们各自模态的细节。文中提出了一个基于多模态表示学习的多子空间情感分析框架。首先将每个模态投射到模态不变和模态特定两种不同的话...
关键词：多模态表示 情感分析 TRANSFORMER 自注意力 跨模态 
多模态深度学习综述被引量：43
《计算机应用研究》2020年第6期1601-1614,共14页刘建伟 丁熙浩 罗雄麟 
在多模态深度学习发展前期总结当前多模态深度学习,发现在不同多模态组合和学习目标下,多模态深度学习实现过程中的共有问题,并对共有问题进行分类,叙述解决各类问题的方法。具体来说,从涉及自然语言、视觉、听觉的多模态学习中考虑了...
关键词：多模态 深度学习 多神经网络 多模态表示 多模态传译 多模态融合 多模态对齐 
图文语义增强的多模态命名实体识别方法
《计算机应用研究》2024年第6期1679-1685,共7页徐玺 王海荣 王彤 马赫 
宁夏自然科学基金资助项目(2023AAC03316);北方民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022PT_S04)。
为了解决多模态命名实体识别方法中存在的图文语义缺失、多模态表征语义不明确等问题,提出了一种图文语义增强的多模态命名实体识别方法。其中,利用多种预训练模型分别提取文本特征、字符特征、区域视觉特征、图像关键字和视觉标签,以...
关键词：多模态命名实体识别 多模态表示 多模态融合 多任务学习 命名实体识别 
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