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基于多模态信息融合的新闻图像人脸标注

计算机应用 2017年第10期37卷 3006-3011,3038页

作者：征察吉立新李邵梅高超国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450000

针对传统新闻图像中人脸标注方法主要依赖人脸相似度信息,分辨噪声和非噪声人脸能力以及非噪声人脸标注能力较差的问题,提出一种基于多模态信息融合的新闻图像人脸标注方法。首先根据人脸和姓名的共现关系,利用改进的K近邻算法,获得基... 详细信息

针对传统新闻图像中人脸标注方法主要依赖人脸相似度信息,分辨噪声和非噪声人脸能力以及非噪声人脸标注能力较差的问题,提出一种基于多模态信息融合的新闻图像人脸标注方法。首先根据人脸和姓名的共现关系,利用改进的K近邻算法,获得基于人脸相似度信息的人脸姓名匹配度;然后,分别从图像中提取人脸大小和位置的信息对人脸重要程度进行表征,从文本中提取姓名位置信息对姓名重要程度进行表征;最后,使用反向传播神经网络来融合上述信息完成人脸标签的推理,并提出一个标签修正策略来进一步改善标注结果。在Label Yahoo!News数据集上的测试效果表明,所提方法的标注准确率、精度和召回率分别达到了77.11%、73.58%和78.75%,与仅基于人脸相似度的算法相比,具有较好的分辨噪声和非噪声人脸能力以及非噪声人脸标注能力。

关键词：新闻图像人脸标注 K近邻算法多模态信息反向传播神经网络

深受纳税人欢迎的“阳光工程”：四平市国税局中央路分局政务公开纪事

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吉林税务 2000年第2期 4-5页

作者：吉立新高德臣

MSCT后处理技术在诊断隐匿性肋骨骨折中的临床应用

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医药论坛杂志 2016年第10期37卷 47-49页

作者：吉立新洛阳市第一中医院CT室河南洛阳471000

目的对MSCT后处理技术在肋骨隐匿性骨折中的临床应用及价值进行探讨。方法以洛阳市第一中医院2014年3月—2015年3月接收的128例具有明确胸部外伤史且经DR/CR摄片显示为可疑骨折患者为对象,对其行MSCT容积扫描,并通过MPR、MIP、VRT等后... 详细信息

目的对MSCT后处理技术在肋骨隐匿性骨折中的临床应用及价值进行探讨。方法以洛阳市第一中医院2014年3月—2015年3月接收的128例具有明确胸部外伤史且经DR/CR摄片显示为可疑骨折患者为对象,对其行MSCT容积扫描,并通过MPR、MIP、VRT等后重建技术对患者肋骨骨折情况进行分析。结果 128例患者中78例DR/CR摄片可疑骨折84处,通过MSCT诊断显示骨折76例、100处,2例患者无明显异常;50例DR/CR摄片未呈现明显异常患者,通过MSCT诊断后显示骨折18例、24处。结论 MSCT后处理技术能够将肋骨隐形骨折更清晰、完整地显示出来,对肋骨隐匿性骨折来说是有效可靠的诊断方法。

关键词：肋骨隐匿性骨折 MSCT 图像后处理应用

多项式拟合在log-add算法单元中的应用及其FPGA实现

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电子技术应用 2011年第2期37卷 46-48页

作者：魏开容吉立新杨镇西国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002

综合考虑面积和速度等因素,采用一次多项式拟合实现了简单快速的log-add算法单元。实验结果表明,在相同的精度要求下,其FPGA实现资源占用合理,硬件开销好于其他次数的多项式拟合实现方案。

关键词：多项式拟合 log-add算法单元 FPGA实现

多层螺旋CT及其后处理技术在诊断隐匿性肋骨骨折中的临床应用

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实用医学影像杂志 2016年第5期17卷 422-424页

作者：吉立新河南省洛阳市第一中医院CT室 471000

目的探讨多层螺旋CT(MSCT)及后处理技术在诊断隐匿性骨折中的应用价值。方法对52例考虑隐匿性肋骨骨折患者进行128层螺旋CT扫描,将所得原始数据进行图像后处理技术,获得容积再现(VR),最大密度投影(MIP),多平面重组(MPR)、曲面重建(CPR)... 详细信息

目的探讨多层螺旋CT(MSCT)及后处理技术在诊断隐匿性骨折中的应用价值。方法对52例考虑隐匿性肋骨骨折患者进行128层螺旋CT扫描,将所得原始数据进行图像后处理技术,获得容积再现(VR),最大密度投影(MIP),多平面重组(MPR)、曲面重建(CPR)等图像。结果 MSCT后处理技术较为清晰显示不同部位、不同类型肋骨隐匿性骨折,52例胸部外伤患者共确诊83处肋骨骨折。结论 MSCT及其后处理技术可对肋骨隐匿性骨折进行准确诊断,是肋骨隐匿性骨骨折确诊首选影像学方法。

关键词：肋骨骨折体层摄影术,螺旋计算机后处理技术

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一种高效的关联规则增量式更新算法

计算机应用与软件 2007年第10期24卷 169-170,183页

作者：孙士潮刘寒冰吉立新国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002 河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038

针对在最小支持度、最小置信度不变的情况下,新增数据集时关联规则更新问题,提出了一种新的关联规则的更新算法。该算法采用AprioriTidList算法来发现新增数据集中的频繁项集,并对候选项集进行分类和剪裁,从而减少了扫描原数据库和新增... 详细信息

针对在最小支持度、最小置信度不变的情况下,新增数据集时关联规则更新问题,提出了一种新的关联规则的更新算法。该算法采用AprioriTidList算法来发现新增数据集中的频繁项集,并对候选项集进行分类和剪裁,从而减少了扫描原数据库和新增数据库的次数,提高了更新效率。实验结果表明新算法是有效可行的。

关键词：数据挖掘关联规则增量式更新 AprioriTidList算法

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基于半局部结构的异常连边识别算法

网络与信息安全学报 2022年第1期8卷 63-72页

作者：石灏苒吉立新刘树新王庚润信息工程大学河南郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002

随着网络科学领域研究的进展,所涉及的真实网络类型愈加广泛。复杂系统中存在的冗余错误关系,或出于异常目的刻意发生的行为,如网页错误点击、电信网刺探呼叫等,都对基于网络结构的分析工作造成了重大影响。复杂网络异常连边识别作为图... 详细信息

随着网络科学领域研究的进展,所涉及的真实网络类型愈加广泛。复杂系统中存在的冗余错误关系,或出于异常目的刻意发生的行为,如网页错误点击、电信网刺探呼叫等,都对基于网络结构的分析工作造成了重大影响。复杂网络异常连边识别作为图异常检测重要分支,旨在识别网络结构中由于人为制造或数据收集错误所产生的异常连边。现有方法主要从结构相似性角度出发,利用节点间连通结构评估连边异常程度,易导致网络结构分解,且检测精度受网络类型影响较大。针对这一问题,提出了一种CNSCL算法,在半局部结构尺度下计算节点重要性,分析不同类型局部结构,在不同结构中根据半局部中心性量化连边对网络整体连通性贡献,结合节点结构相似性差异量化连边可信程度。由于计算过程中需去掉连边以衡量对网络整体连通性影响,存在节点重要性需重复计算问题。因此在计算过程中,所提算法还设计了一种动态更新方法以降低算法计算复杂度,降低了算法计算复杂度,使其可推广应用至大规模网络。在7种具有不同结构紧密程度的真实网络上与现有方法进行对比,实验结果表明,在AUC衡量标准下,该方法较基准方法具有更高的检测精度,且在网络稀疏或缺失条件下,仍能保持较为稳定的识别精度。

关键词：复杂网络图异常检测异常连边识别鲁棒性

基于门控卷积机制与层次注意力机制的多语义词向量计算方法

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中文信息学报 2018年第7期32卷 1-10,19页

作者：柳杨吉立新黄瑞阳朱宇航李星国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002

现有的将词映射为单一向量的方法没有考虑词的多义性,从而会引发歧义问题;映射为多个向量或高斯分布的方法虽然考虑了词的多义性,但或多或少没能有效利用词序、句法结构和词间距离等信息对词在某一固定语境中语义表达的影响。综合考虑... 详细信息

现有的将词映射为单一向量的方法没有考虑词的多义性,从而会引发歧义问题;映射为多个向量或高斯分布的方法虽然考虑了词的多义性,但或多或少没能有效利用词序、句法结构和词间距离等信息对词在某一固定语境中语义表达的影响。综合考虑以上存在的问题,该文提出了一种基于非残差块封装的门控卷积机制加以层次注意力机制的方法,分别在所选取语境窗口中词的子语义层、合成语义层获得非对称语境窗口下目标单词的合成语义向量以预测目标单词,并按此法在给定语料上学习得到多语义词向量的计算方法。小规模语料上用该方法得到的多语义词向量,在词类比任务的语义类比上相比于基线方法准确率最高可提升1.42%;在WordSim353、MC、RG、RW等计算单词相似度任务的数据集上相比于基线方法能够达到平均2.11的性能提升,最高可到5.47。在语言建模实验上,该方法的语言模型性能相比于其他预测目标单词的方法也有显著提升。

关键词：多语义词向量层次注意力门控卷积

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基于同质子图变换的异质网络表示学习

计算机工程 2019年第11期45卷 204-212页

作者：尹赢吉立新程晓涛黄瑞阳刘正铭国家数字交换系统工程技术研究中心

目前针对信息网络的研究多数基于同质网络,关于异质信息网络的网络表示学习研究相对较少。为此,提出一种结合不同元路径将异质信息网络转化成带权同质子图的网络表示学习算法。基于不同元路径在同类节点间构建带权重的连边,从异质网络... 详细信息

目前针对信息网络的研究多数基于同质网络,关于异质信息网络的网络表示学习研究相对较少。为此,提出一种结合不同元路径将异质信息网络转化成带权同质子图的网络表示学习算法。基于不同元路径在同类节点间构建带权重的连边,从异质网络中抽取出带权同质子图,通过带偏置的随机游走方式得到同类节点序列,并利用Skip-gram模型生成该类节点的表示向量。实验结果表明,与只考虑单一路径的算法相比,该算法处理节点分类、相似性搜索等数据挖掘任务时均能得到较好的效果。

关键词：网络表示学习异质网络元路径同质子图随机游走 Skip-gram模型