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[发明专利]一种基于稀疏高斯条件随机场的情感分类方法及装置-CN202011089717.X有效
发明人：苏育挺 -专利权人： 泉州津大智能研究院有限公司
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于稀疏高斯条件随机场的情感分类方法及装置，方法包括如下步骤：A、对训练集中的原始特征表示进行进行低秩特征分解后得到潜在特征表示集，构建潜在特征表示映射到自身的第一损失函数；B、借助逆协方差矩阵获取相关关系，并由训练集的潜在特征表示和预测标签分布构建高斯条件随机场模型，以得到由潜在特征表示映射到预测标签分布的第二损失函数；C、低秩表示对训练集上的预测标签分布进行全局约束，从而使得预测标签分布的全局相关性得到加强，并构建预测标签分布到自身之间的第三损失函数；D、获取总损失函数，对各个变量进行交替优化，直至总损失函数收敛，再利用测试集得出最终的分类结果。本发明将低秩学习、高斯条件随机场和相关性学习融合在一起，实现了更好的分类效果。
一种基于稀疏条件随机情感分类方法装置

[发明专利]一种短视频记忆度预测方法及装置-CN202011090457.8有效
发明人：苏育挺 -专利权人： 泉州津大智能研究院有限公司
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供一种短视频记忆度预测方法及装置，包括：A、提取特征；B、计算各帧的关键性得分，并施加第一损失函数约束；C、得到摘要视频Gs(x)，并计算生成摘要视频过程中的重构性损失函数D、得到各帧的记忆度分数；E、将各帧的记忆度分数与各帧的关键性得分分别相乘并求和，得到预测的记忆度分数，并得到预测损失函数F、构建最终损失函数G、进行训练，直至最终损失函数收敛。本发明将多种思想结合在一起，更好地结合了时间、空间维度上的视觉信息，获取增强的特征表示，得到更好的预测效果。
一种视频记忆预测方法装置

[发明专利]一种基于多模态联合学习的短视频分类方法及装置-CN202011089720.1有效
发明人：苏育挺 -专利权人： 泉州津大智能研究院有限公司
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F16/75 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多模态联合学习的短视频分类方法及装置，包括如下步骤：A、对短视频提取视觉模态特征zv、声音模态特征za和文本模态特征zt；B、分别学习潜在表示特征潜在表示特征潜在表示特征和潜在表示特征C、构建重建损失函数D、得到由标签向量组成的标签特征矩阵P；E、利用Multi‑head Attention得到短视频的最终表示；F、对最终表示做多标签分类，得到分类损失函数H、由重建损失函数和分类损失函数构建目标函数本发明充分利用短视频的模态信息和标签信息，有效解决短视频多标签分类问题，并提高了分类准确度。
一种基于多模态联合学习视频分类方法装置