航空安全事件图文关联方法的研究

• 作者: 卢林燕 王红 白云清
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 航空安全事件 图文关联 特征提取 循环残差融合 双向损失函数
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 127-132,183
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.12.020

摘要

针对航空安全事件信息管理主要基于文本信息的问题,提出一种航空安全事件图文关联方法(HG-RRF).针对文本与图像两种不同模态的数据,分别采用混合高斯拉普拉斯模型+高斯模型(HGLMM+GMM)与全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)进行特征提取,并将提取的特征分别输入到一个部署了循环残差融合模块(Recurrent Residual Fusion,RRF)的网络中.通过双向损失函数计算相似度,从而获得双向的跨模态关联结果.实验结果表明,该方法在公共数据集前K个检索结果的召回率上有所提升,将该方法应用在航空安全事件数据集上,有效实现了图文信息的关联,为航空安全事件多模态数据的融合提供了方法支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红		45	320	11.0	16.0
2	卢林燕		3	0	0.0	0.0
3	白云清		1	0	0.0	0.0