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《中国人工智能学会通讯》——7.20 当搜索引擎遇见知识图谱

7.20 当搜索引擎遇见知识图谱 新世纪以来,基于文本信息检索的搜索引擎获得了巨大的成功,谷歌、必应、百度等商业搜索引擎彻底改变了人们获取信息的方式,影响着我们生活的方方面面。作为人工智能学科最著名,同时也是商业上最成功的应用之一,搜索引擎技术受到了工业界和学术界的广泛关注。近年来,随着自然语言处理、信息抽取等技术的发展,计算机开始能够更精确地从海量文本数据、从自动学习和抽取人类的先验知识。这些知识进而被抽象成计算机可以理解的数据形式,储存在大规模具有跨领域覆盖度的知识图谱之中。学术界和工业界也开始研究如何能够在搜索引擎利用知识图谱,在更深层的语义上理解文本信息,来更智能地满足用户的信息获取需求。

《中国人工智能学会通讯》——11.49 异质人脸图像合成及其应用研究

11.49 异质人脸图像合成及其应用研究 安城市和智慧城市建设构建了大量的视频监控网络,从而获得了大量的视频以及图像数据。基于这些图像和视频数据,可以利用模式识别技术进行事件分析和身份认证。传统的模式识别方法利用传感器将将现实世界的感兴趣的目标进行图像采集,从而在信息空间中进行目标识别,构建一个基于物理 - 信息空间融合的自动模式识别系统。然而由于视频监控中感兴趣的目标(人或物)成像分辨率低或刻意隐藏身份(伪装、遮挡、侧面、光照等因素),导致传统的基于两元空间(物理空间和信息空间)的模式识别方法效果受到限制。 在辅助公共安全技术部门侦破案件的实践中我们发现,在以上的两元空间框架下引入第三元空间——人类认知,将会大大提高破案成功率和效率。以人脸识别为例,公共安全中经常遇到的场景有:① 安装摄像头时为了捕捉尽量大的视角范围往往采用广角摄像头,但当人脸距离摄像头较远时,获得的图像或视频序列分辨率比较低(可能低于16像素×16像素值)[1] ,给机器模式识别带来挑战[2] ;② 由于嫌疑人的刻意躲避,监控摄像头拍摄到的图像、视频可能是侧面或完全没有面部,或者受强烈的光照影响等。针对以上场景,法...

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