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眾安科技兩項科技創新論文被國際峰會錄用獲

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来源: 作者: 2019-05-22 12:12:49

近日,眾安信息技術服務有限公司(以下簡稱眾安科技)數據科學實驗室的兩篇論文分別被國際多媒體圖像分析峰會(以下簡稱ICMR)和第24屆國際模式識別大會(以下簡稱ICPR)錄用,取得國際認可。

深度学习进入视频学习时期

论文Dense Dilated Network for Few Shot Action Recognition(《基于密集扩展络的少样本视频动作识别》)被ICMR录用,这是深度学习在视频分类领域的创新运用,在驾驶行为分析、视频检索等领域有重要的业务价值。

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表面特点的方法,其概念源于人工神经络的研究。目前,深度学习的主要素材来源于文字、图片,而随着智能等装备的发展,视频沉淀了大量深度学习素材。近年来人工智能、神经络的发展更是促进了视频的分类、辨认的研究。

和其他络架构相比,众安科技的这款神经络架构利用每层与之前所有层相连的方式,可以得到从最初局部特征到总体视频的所有特点信息。而每层络使用了扩张卷积(dilated convolution),相比原始的卷积方式,可以更加充分利用时空信息。因此不需要很深的层数,在少许数据下就可以训练效果较好的络。

以目前动作类别数、样本数较多的数据库之一UCF101为例,众安科技在此数据库的通用视频数据集上进行了大量实验,在仅有20%的训练数据时(模拟对新任务的快速学习),利用该神经络架构,机器依然可以学到每类视频的高层语义特征。

保险理赔进入人工智能时代

论文CG-DIQA: No-reference Document Image Quality Assessment Based on Character Gradient(《基于字符梯度的无参考文本图像质量评估》)被ICPR录用,ICPR是人工智能和模式识别领域盛会,每2年举办1届,迄今已有45年历史。

随着智能的普及,在业务流程智能化服务中上传拍摄的文本照片成为一种趋势。然而,有些用户拍摄的文本照片过于模糊,后续的字符识别(OCR)算法基本没法识别照片中的文本,会大大下降业务处理速度。

针对实际业务的特点,数科室团队模拟人眼视觉认知照片质量的过程,设计了一种基于字符梯度的算法,在文本照片质量的评估进程中重点关注有实际意义的字符,忽略其它干扰信息,能更好的预测文本照片模糊程度。该方法与字符识别精度的线性相关性系数(国际通用评价指标)达到0.9841(数值越接近1表示算法性能越好),远超其它国际同行(目前水平0.935)。该算法应用于保险理赔等业务流程中,可以自动评估拍摄上传的图象质量,避免用户上传低质量的理赔文档资料,进而降低人工审核成本,提升业务流程处理效率。

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