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多模态互联网内容智能分析关键技术及应用
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2018
  • 中图分类:
    TP393.4
  • 关键词:
  • 成果简介:
    随着互联网和多媒体技术的迅猛发展,信息的传播形式已由单一文本为主发展为包含视频、图像、文本等的多模态数据,“管不住”和“用不好”问题日益突出。“管不住”是指互联网中隐藏着大量涉恐、涉暴等多模态有害信息,如何自动识别是保障网络空间安全乃至国家安全急需解决的重大难题;“用不好”是指互联网多模态大数据的价值难以发挥,如何智能分析是大数据利用急需解决的关键问题。多模态互联网内容智能分析技术是解决上述两大难题的共性核心技术。 在国家基金委、科技部支持下,该项目自2002年以来开展了相关技术的研究,针对互联网内容语义抽象、复杂多变、多源异构、海量动态等难点,历经十多年技术攻关,取得了一系列关键技术的突破,主要创新如下: 提出注意力驱动的概念识别和层次化的增量学习方法,克服了视觉语义概念识别技术瓶颈,解决了概念语义抽象、动态增长导致的识别难题,曾在国际权威评测TRECVID语义概念识别比赛中获第一,识别精度比第二名牛津大学高了7%。特定语义概念识别精度达到95.45%,图像单机识别速度达到0.55毫秒/张,相同软硬件环境下比国际领先的加州大学伯克利分校Compact Bilinear方法快10倍,实现了互联网视频图像的语义概念快速识别。 提出增强多任务决策树检测和极角拓扑约束判别方法,研发了视觉对象检测技术,解决了遮挡、形变等复杂情况下的检测难题,近年来6次参加国际评测TRECVID样例搜索比赛均获第一。特定对象检测精度92.28%,图像单机检测速度7.47毫秒/张,实现了互联网视频图像的高适应性、毫秒级对象检测。 提出跨模态语义协同模型和增量多索引磁盘哈希方法,突破了多模态语义关联关键技术,解决了互联网内容多源异构导致难以利用的问题。该技术多模态数据关联准确率达到95.27%, PB级数据单机检索响应时间达到0.51秒,实现了互联网内容的多模态信息融合与一体化分析检索。 提出基于情感观点的话题检测和大规模级联式敏感信息识别方法,研制了舆情态势感知技术,解决了互联网内容规范性差、更新快、碎片化导致的舆情监测难题,国际评测TREC微博检索比赛获第一。该技术话题检测准确率达到97.56%,敏感信息识别准确率达到94.17%,实现了对海量动态舆情的监测。 项目获73项发明专利授权(含6项国际专利)、31项软件著作权,发表175篇SCI/EI论文,包括78篇国际顶级期刊和会议论文,得到9位国内外院士和61位ACM/IEEE Fellow引用和肯定,被国际学者评价为首创工作、巨大进展等。 基于上述关键技术,研发了多模态互联网内容分析与监测系统、方正智思互联网舆情监测分析系统等系列产品,实现对互联网视频、图像、文本等多模态内容的全面监测与数据利用。成功应用于中央办公厅、中央宣传部、国家网信办、公安部、新华社等上百家重要单位,近70%的省级网信办使用该项目系统,近三年直接经济效益16亿元,并在保障中国网络空间安全、促进文化发展传播等方面产生了显著的社会效益。该项目获2016年北京市科学技术奖一等奖。
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