刘晓赟
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：武汉理工大学文法学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应特征的遮挡人脸特征点定位算法被引量：3
- 2019年
- 为了使人脸特征点定位算法在人脸被物体遮挡的情况下仍能快速、准确地检测特征点的位置,提出了一种基于自适应特征的遮挡人脸特征点定位算法。该方法首先检测每个特征点的遮挡状态,即先训练一个逻辑回归模型,通过所有特征点周围的纹理特征快速地估计出每个特征点被遮挡的概率值;然后根据每一个特征点被遮挡的概率自适应地调整该特征点纹理特征的权重,使得被遮挡概率较大的特征点获得较小的权重值,减小人脸遮挡对特征的影响,提高特征点定位的准确度。实验结果表明,本文算法的特征点定位的平均误差达到5.94%,遮挡检测准确率/召回率达到80%/72.84%。
- 杨帆熊盛武周俊伟刘晓赟
- 关键词：人脸特征点定位自适应特征遮挡检测
- 基于可信向量的知识图谱上下文感知表示学习被引量：3
- 2019年
- 面向知识图谱的表示学习在低维语义空间中对实体和关系进行编码,提升了知识理解和推理能力。传统的平移模型在处理知识图谱中的一对多、多对一以及多对多这些复杂关系时,难以区分在某一属性具有相同语义的实体。本文构建了一种基于二值可信向量的平移模型(TransV),通过向量不同维度的元素值控制对应属性的激活与抑制程度,使不同的关系关注不同的实体属性信息,提高模型处理复杂关系的效果。除了知识图谱中的三元组信息,非结构化文本中包含了丰富的语义信息,能够提高实体表达能力。利用与实体相关的文本信息,构建了一种融合上下文信息的基于二值可信向量的知识图谱表示学习模型(CKRV),使得三元组信息与语义信息能相互影响、相互融合。实验结果表明,该方法复杂度更低,在实体预测准确性方面有明显提升。
- 熊盛武陈振东段鹏飞刘晓赟
- 关键词：上下文感知
