国家自然科学基金(60873165)
- 作品数：2 被引量：87H指数：1
- 相关作者：张勇东唐胜曹娟李锦涛林守勋更多>>
- 相关机构：中国科学院湖南科技大学更多>>
- 发文基金：北京市科技新星计划国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于密度的自适应最优LDA模型选择方法被引量：87
- 2008年
- 主题模型(topic models)被广泛应用在信息分类和检索领域.这些模型通过参数估计从文本集合中提取一个低维的多项式分布集合,用于捕获词之间的相关信息,称为主题(topic).针对模型参数学习过程对主题数目的指定和主题分布初始值非常敏感的问题,作者用图的形式阐述了LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型中主题产生的过程,提出并证明当主题之间的相似度最小时模型最优的理论;基于该理论,提出了一种基于密度的自适应最优LDA模型选择方法.实验证明该方法可以在不需要人工调试主题数目的情况下,用相对少的迭代,自动找到最优的主题结构.
- 曹娟张勇东李锦涛唐胜
- 关键词：主题模型主题LDA
- 融合音频单词与视觉特征的成人视频检测
- 2012年
- 基于多模态的检测方法是过滤成人视频的有效手段,然而现有方法中缺乏准确的音频语义表示方法。因此本文提出融合音频单词与视觉特征的成人视频检测方法。先提出基于周期性的能量包络单元(简称EE)分割算法,将音频流准确地分割为EE的序列;再提出基于EE和BoW(Bag-of-Words)的音频语义表示方法,将EE的特征描述为音频单词的出现概率;采用复合加权方法融合音频单词与视觉特征的检测结果;还提出基于周期性的成人视频判别算法,与基于周期性的EE分割算法前后配合,以充分利用周期性进行检测。实验结果表明,与基于视觉特征的方法相比,本文方法显著提高了检测性能。当误检率为9.76%时,检出率可达94.44%。
- 刘毅志唐胜王向东林守勋张勇东
- 关键词：多模态融合视觉特征
