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1. 多模态知识图谱表示学习综述

王春雷, 王肖, 刘凯

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (1): 1-15. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023050583

摘要（1274）

HTML （118）

PDF （3449KB）（3021）

在综合对比传统知识图谱表示学习模型优缺点以及适用任务后，发现传统的单一模态知识图谱无法很好地表示知识。因此，如何利用文本、图片、视频、音频等多模态数据进行知识图谱表示学习成为一个重要的研究方向。同时，详细分析了常用的多模态知识图谱数据集，为相关研究人员提供数据支持。在此基础上，进一步讨论了文本、图片、视频、音频等多模态融合下的知识图谱表示学习模型，并对其中各种模型进行了总结和比较。最后，总结了多模态知识图谱表示学习如何改善经典应用，包括知识图谱补全、问答系统、多模态生成和推荐系统在实际应用中的效果，并对未来的研究工作进行了展望。

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2. 基于特征部位圆形域的人脸图像修复方法

王肖, 魏嘉旺, 袁玉波

计算机应用 2020, 40 (3): 847-853. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071212

摘要（486）

PDF （1301KB）（453）

针对基于样本块的纹理合成方法存在的修复结构不合理和效率较低的问题，提出基于特征部位圆形域的人脸图像修复方法。首先进行人脸特征点定位，依据特征点分布将人脸图像分割出4个特征部位圆形域，明确特征搜索域范围。然后在优先级模型中以指数函数的形式改变置信度项的衰减趋势，并结合结构梯度项使用局部梯度信息约束优先级，提高修复结果的结构连通性。在匹配块搜索阶段，根据目标块与各个特征部位圆形域的相对位置，确定匹配块的搜索域，提升搜索效率。最终在结构相似性的标准下选择结构最佳匹配块，完成结构连通的人脸图像修复。与4个先进的方法相比较，所提方法修复图像的峰值信噪比（PSNR）平均提升了1.219~2.663 dB，时间消耗平均减小了34.7%~69.6%。实验结果表明，该方法对保持人脸图像的结构连通性和视觉合理性有显著效果，在修复的精度和时间上都表现优异。

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3. 人脸特征点定位的自适应窗回归方法

魏嘉旺, 王肖, 袁玉波

计算机应用 2019, 39 (5): 1459-1465. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102057

摘要（485）

PDF （1191KB）（372）

针对显式形状回归（ESR）对于一些面部遮挡、面部表情过大样本定位精度低的问题，提出一种自适应窗回归方法。首先，应用先验信息为每张图片生成精确的人脸框，用人脸框的中心点对人脸进行特征映射，并进行相似变换得到多个初始形状；其次，提出一种自适应窗口调整策略，基于先前回归的均方误差自适应地调整特征窗口大小；最后，基于互信息（MI）的特征选择策略，提出新的相关性计算方法，在候选像素集中选出最相关的特征。在三个公开数据集LFPW、HELEN、COFW上，相较于ESR算法，所提方法的定位精度分别提升7.52%、5.72%和5.89%。实验结果表明，自适应窗回归方法可以有效提高人脸特征点定位精度。

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