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公开(公告)号：CN101625695B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200910091375.2
申请日：2009-08-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及Web视频页面的复杂命名实体的抽取方法及系统，方法包括：步骤1，对于Web视频页面集合中的每个Web视频页面，从Web视频页面中抽取有效文本信息，有效文本信息组成视频文本，所有视频文本组成训练集合；步骤2，对Web视频页面进行归类，选择类别，对于每个被选的类别设置引导词，从训练集合中选择同引导词相关并且在类别内均匀分布在类别间集中分布的词为特征词；步骤3，从训练集合中提取出同特征词相关的词为候选复杂命名实体，按候选命名实体相关的特征词同类别的关联度，为各个被选类别从候选命名实体中选择对应的复杂命名实体。本发明能够不需要经过长时间的模型训练而从Web视频页面中提取复杂命名实体。
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公开(公告)号：CN1744591A
公开(公告)日：2006-03-08
申请号：CN200410073676.X
申请日：2004-08-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种终端网络环境中的分布式设备重定向系统，包括虚拟驱动模块、服务代理模块和终端代理模块，通过应用→虚拟驱动模块→服务代理模块→终端代理模块→终端设备驱动→终端设备的通道，将应用对设备的访问逻辑反映到终端设备上，并按照原通道的逆返回。在这一通信过程中，虚拟驱动往往并不关心操作的细节，只是将设备访问逻辑通过网络传递至终端设备并原路返回。采用上述通信描述过程可以屏蔽不同设备访问细节的差异，具有很强的通用性；同时通过提供特定接口，对某些特殊需要的设备操作提供支持，具有较强的可扩展性。
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公开(公告)号：CN1538707A
公开(公告)日：2004-10-20
申请号：CN200310102575.6
申请日：2003-10-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及终端应用协议中多媒体播放技术领域，提供一种在终端应用协议中播放多媒体内容的自适应方法，通过应用程序服务器和网络终端之间根据终端处理能力、应用服务器负载情况以及网络带宽状况对多媒体播放过程进行协商。通过协商，终端应用协议中多媒体播放过程的码流解析，视频解码、音频解码和同步控制过程就可以分布在应用服务器和网络终端上。这种多媒体自适应播放方法定义了网络终端和应用服务器之间针对终端处理能力、网络带宽以及应用服务器负载等进行协商的信息格式和协商过程，实现了应用服务器对多媒体播放控制窗口和终端多媒体解码之间的有机融合。
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公开(公告)号：CN111639359B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202010323133.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F21/62 , G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/06
Abstract: 一种用于社交网络图片隐私风险检测与预警的方法，包括：步骤一：利用目标检测框架提取图片中关键元素并获得关键元素的信息；步骤二：收集图片隐私与否的数据集，对数据集中的每张图片进行步骤一的操作，然后在整个数据集上进行统计，得出在各类关键元素与隐私、公开图片的关联度，并依此来构建知识图谱；步骤三：利用神经网络提取图片整体、图片关键元素的特征，并利用步骤二中的知识图谱来构建图神经网络，用于融合图片整体、图片关键元素的特征，并得到图片的最终表达；以及步骤四：基于步骤三中图片的最终表达，利用神经网络预测图片的隐私风险。
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公开(公告)号：CN111797326B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010459132.6
申请日：2020-05-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9536 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种融合多尺度视觉信息的虚假新闻检测方法，包括：频域特征获取步骤，以卷积神经网络构建频域子网络模型，通过该频域子网络模型获得输入图像的频域特征表示；语义特征获取步骤，以卷积神经网络构建像素域子网络模型，通过该像素域子网络模型获得该输入图像的语义特征表示；图像检测步骤，将该频域特征表示与该语义特征表示进行融合，得到该输入图像的图像表示，并根据该图像表示获得该输入图像为虚假新闻图片的预测概率。本发明还提出一种融合多尺度视觉信息的虚假新闻检测系统，以及一种计算机可读存储介质和包括该计算机可读存储介质的数据处理装置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111797326A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010459132.6
申请日：2020-05-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9536 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种融合多尺度视觉信息的虚假新闻检测方法，包括：频域特征获取步骤，以卷积神经网络构建频域子网络模型，通过该频域子网络模型获得输入图像的频域特征表示；语义特征获取步骤，以卷积神经网络构建像素域子网络模型，通过该像素域子网络模型获得该输入图像的语义特征表示；图像检测步骤，将该频域特征表示与该语义特征表示进行融合，得到该输入图像的图像表示，并根据该图像表示获得该输入图像为虚假新闻图片的预测概率。本发明还提出一种融合多尺度视觉信息的虚假新闻检测系统，以及一种计算机可读存储介质和包括该计算机可读存储介质的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN111639359A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010323133.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F21/62 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/06 , G06N3/08
Abstract: 一种用于社交网络图片隐私风险检测与预警的方法，包括：步骤一：利用目标检测框架提取图片中关键元素并获得关键元素的信息；步骤二：收集图片隐私与否的数据集，对数据集中的每张图片进行步骤一的操作，然后在整个数据集上进行统计，得出在各类关键元素与隐私、公开图片的关联度，并依此来构建知识图谱；步骤三：利用神经网络提取图片整体、图片关键元素的特征，并利用步骤二中的知识图谱来构建图神经网络，用于融合图片整体、图片关键元素的特征，并得到图片的最终表达；以及步骤四：基于步骤三中图片的最终表达，利用神经网络预测图片的隐私风险。
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公开(公告)号：CN110188284A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910341053.2
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出一种基于检索辅助的谣言检测方法及系统，包括：获取待谣言检测的对象信息，并使用谣言检测算法对该对象信息进行判定，得到该对象信息的初步谣言检测结果；集合已标记谣言标签的谣言信息作为谣言库，抽取得到该对象信息的关键词，以该关键词检索该谣言库，得到该谣言库中与该对象信息相似的多条相似谣言，计算每一条该相似谣言与该对象信息之间的相似度，以为每一条该相似谣言赋予权重，并根据每一条该相似谣言的谣言标签和权重，加权求和得到该多条相似谣言的辅助谣言检测结果；根据该初步谣言检测结果和该辅助谣言检测结果，综合判定该对象信息的谣言标签。
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公开(公告)号：CN109684912A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811329684.4
申请日：2018-11-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于信息损失函数的视频描述方法和系统，包括：获取训练视频，得到集合训练视频每一帧的语义信息；将训练视频的语义信息输入结合LSTM的层次化注意力机制模型中，得到训练视频的文字描述；根据文字描述中每个单词对表达视频内容的重要性，对单词进行损失加权，得到信息损失函数，将信息损失函数作为目标函数反传梯度优化层次化注意力机制模型，得到视频描述模型；获取待描述视频，将待描述视频分别输入至目标检测网络，卷积神经网络和动作识别网络，以得到集合待描述视频每一帧的目标特征、总体特征、运动特征，作为待描述视频的语义信息，将其输入至视频描述模型，得到待描述视频的文字描述。
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公开(公告)号：CN101625695A
公开(公告)日：2010-01-13
申请号：CN200910091375.2
申请日：2009-08-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及Web视频页面的复杂命名实体的抽取方法及系统，方法包括：步骤1，对于Web视频页面集合中的每个Web视频页面，从Web视频页面中抽取有效文本信息，有效文本信息组成视频文本，所有视频文本组成训练集合；步骤2，对Web视频页面进行归类，选择类别，对于每个被选的类别设置引导词，从训练集合中选择同引导词相关并且在类别内均匀分布在类别间集中分布的词为特征词；步骤3，从训练集合中提取出同特征词相关的词为候选复杂命名实体，按候选命名实体相关的特征词同类别的关联度，为各个被选类别从候选命名实体中选择对应的复杂命名实体。本发明能够不需要经过长时间的模型训练而从Web视频页面中提取复杂命名实体。
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