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摘要： Web 2.0時代,消費者在在線購物、學習和娛樂時越來越多地依賴在線評論信息,而虛假的評論會誤導消費者的決策,影響商家的真實信用,因此有效識別虛假評論具有重要意義。文中首先對虛假評論的范圍進行了界定,并從虛假評論識別、形成動機、對消費者的影響以及治理策略4個方面歸納了虛假評論的研究內容,給出了虛假評論研究框架和一般識別方法的工作流程。然后從評論文本內容和評論者及其群組行為兩個角度,對近十年來國內外的相關研究成果進行了綜述,介紹了虛假評論效果評估的相關數據集和評價指標,統計分析了在公開數據集上實現的虛假評論有效識別方法,并從特征選取、模型方法、訓練數據集、評價指標值等方面進行了對比分析。最后對虛假評論識別領域的有標注語料規模限制等未來研究方向進行了探討。

深度學習在計算機視覺領域取得了重大成功，超越了眾多傳統的方法.然而，近年來深度學習技術被濫用在假視頻的制作上，使得以Deepfakes為代表的偽造視頻在網絡上泛濫成災.這種深度偽造技術通過篡改或替換原始視頻的人臉信息，并合成虛假的語音，來制作色情電影、虛假新聞、政治謠言等.為了消除此類偽造技術帶來的負面影響，眾多學者對假視頻的鑒別進行了深入的研究，并提出一系列的檢測方法幫助機構或社區來識別此類偽造視頻.盡管如此，目前的檢測技術仍然存在依賴特定分布數據、特定壓縮率等眾多的局限性，遠遠落后于假視頻的生成技術.并且，不同的學者解決問題的角度不同，使用的數據集和評價指標均不統一.迄今為止，學術界對深度偽造與檢測技術仍缺乏統一的認識，深度偽造和檢測技術研究的體系架構尚不明確.在本綜述中，我們回顧了深度偽造與檢測技術的發展，并對現有研究工作進行了系統的總結和科學的歸類.最后，我們討論了深度偽造技術蔓延帶來的社會風險，分析了檢測技術的諸多局限性，并探討了檢測技術面臨的挑戰和潛在研究方向，旨在為后續學者進一步推動深度偽造檢測技術的發展和部署提供指導.

近年來,以 Deepfakes [1]為代表的換臉技術開始在網絡興起.此類技術可將視頻中的人臉替換成目標人物, 從而制作出目標人物做特定動作的假視頻.隨著深度學習技術的發展,自動編碼器、生成對抗網絡等技術逐漸 被應用到深度偽造中.由于 Deepfakes 技術只需要少量的人臉照片便可以實現視頻換臉,一些惡意用戶利用互聯網上可獲取的數據生成眾多的假視頻并應用在灰色地帶,如將色情電影的女主角替換成女明星,給政客、公司高管等有影響力的人偽造一些視頻內容,從而達到誤導輿論,贏得選取,操縱股價等目的.這些虛假視頻內容 極其逼真,在制作的同時往往伴隨著音頻的篡改,使得互聯網用戶幾乎無法鑒別.如果這些深度偽造的內容作為新聞素材被制作傳播,這會損害新聞機構的聲譽和公眾對媒體的信心.更深層次的,當遇到案件偵查和事故取證時,如果缺乏對 Deepfakes 類虛假影像資料的鑒別,將對司法體系產生巨大的挑戰.盡管深度偽造技術有其積極的一面,如“復活”一些去世的人進行影視創作,以及 Zao APP[2]提供大眾換臉娛樂服務等,但是目前負面影響遠遠大于正面,擁有鑒別此類深度偽造視頻的能力變得尤為重要.

為了盡量減少深度偽造技術帶來的影響,消除虛假視頻的傳播,學術界和工業界開始探索不同的深度偽 造檢測技術.相繼有學者構造數據集,展開對 Deepfakes 檢測的多角度研究.臉書公司也聯合微軟一起舉辦全 球 Deepfakes 檢測競賽[3]以推動檢測技術的發展.然而這些 Deepfakes 檢測工作各有側重,存在眾多局限性.針 對本領域的綜述工作還比較缺乏,只有針對早期圖像篡改工作的一些總結[4][5],亟需對現有工作進行系統的整 理和科學的總結、歸類,以促進該領域的研究.

本文首先在第1節中介紹深度偽造的各種相關技術,在第2節中列舉了當下深度偽造研究的數據集,接著 在第 3 節中對現有的深度偽造檢測技術進行系統的總結和歸類.第 4 節我們討論了深度偽造生成和檢測技術 的雙面對抗性,第 5 節我們總結了面臨的挑戰和未來可行的研究方向.最后,在第 6 節,我們對全文的工作進行 總結.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6140&flag=1

我們生活在一個由大量不同模態內容構建而成的多媒體世界中，不同模態信息之間具有高度的相關性和互補性，多模態表征學習的主要目的就是挖掘出不同模態之間的共性和特性，產生出可以表示多模態信息的隱含向量.該文章主要介紹了目前應用較廣的視覺語言表征的相應研究工作，包括傳統的基于相似性模型的研究方法和目前主流的基于語言模型的預訓練的方法.目前比較好的思路和解決方案是將視覺特征語義化然后與文本特征通過一個強大的特征抽取器產生出表征，其中Transformer[1]作為主要的特征抽取器被應用表征學習的各類任務中.文章分別從研究背景、不同研究方法的劃分、測評方法、未來發展趨勢等幾個不同角度進行闡述.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6125&flag=1

機器視覺是建立在計算機視覺理論工程化基礎上的一門學科，涉及到光學成像、視覺信息處理、人工智能以及機電一體化等相關技術。隨著我國制造業的轉型升級與相關研究的不斷深入，機器視覺技術憑借其精度高、實時性強、自動化與智能化程度高等優點，成為了提升機器人智能化的重要驅動力之一，并被廣泛應用于工業生產、農業以及軍事等各個領域。在廣泛查閱相關文獻之后，針對近十多年來機器視覺相關技術的發展與應用進行分析與總結，旨在為研究學者與工程應用人員提供參考。首先，總結了機器視覺技術的發展歷程、國內外的機器視覺發展現狀；其次，重點分析了機器視覺系統的核心組成部件、常用視覺處理算法以及當前主流的機器視覺工業軟件；然后，介紹了機器視覺技術在產品瑕疵檢測、智能視頻監控分析、自動駕駛與輔助駕駛與醫療影像診斷等四個典型領域的應用；最后分析了當前機器視覺技術所面臨的挑戰，并對其未來的發展趨勢進行了展望。希望為機器視覺技術的發展和應用推廣發揮積極作用。

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。

如今，深度學習已被廣泛應用于圖像分類和圖像識別的問題中，取得了令人滿意的實際效果，成為許多人工智能應用的關鍵所在.在對于模型準確率的不斷探究中，研究人員在近期提出了“對抗樣本”這一概念.通過在原有樣本中添加微小擾動的方法，成功地大幅度降低原有分類深度模型的準確率，實現了對于深度學習的對抗目的，同時也給深度學習的攻方提供了新的思路，對如何開展防御提出了新的要求.在介紹對抗樣本生成技術的起源和原理的基礎上，對近年來有關對抗樣本的研究和文獻進行了總結，按照各自的算法原理將經典的生成算法分成兩大類——全像素添加擾動和部分像素添加擾動.之后，以目標定向和目標非定向、黑盒測試和白盒測試、肉眼可見和肉眼不可見的二級分類標準進行二次分類.同時，使用MNIST數據集對各類代表性的方法進行了實驗驗證，以探究各種方法的優缺點.最后總結了生成對抗樣本所面臨的挑戰及其可以發展的方向，并就該技術的發展前景進行了探討.

摘要： 大數據時代,數據呈現維度高、數據量大和增長快等特點。如何有效利用其中蘊含的有價值信息,以實現數據的智能化處理,已成為當前理論和應用的研究熱點。針對現實普遍存在的多義性對象,數據多標簽被提出并被廣泛應用于數據智能化組織。近年來,深度學習在數據特征提取方面呈現出高速、高精度等優異性,使基于深度學習的多標簽生成得到廣泛關注。文中分五大類別總結了最新研究成果,并進一步從數據、關系類型、應用場景、適應性及實驗性能方面對其進行對比和分析,最后探討了多標簽生成面臨的挑戰和未來的研究方向。

摘要： 目標檢測算法應用廣泛,一直是計算機視覺領域備受關注的研究熱點。近年來,隨著深度學習的發展,3D圖像的目標檢測研究取得了巨大的突破。與2D目標檢測相比,3D目標檢測結合了深度信息,能夠提供目標的位置、方向和大小等空間場景信息,在自動駕駛和機器人領域發展迅速。文中首先對基于深度學習的2D目標檢測算法進行概述;其次根據圖像、激光雷達、多傳感器等不同數據采集方式,分析目前具有代表性和開創性的3D目標檢測算法;結合自動駕駛的應用場景,對比分析不同 3D 目標檢測算法的性能、優勢和局限性;最后總結了3D目標檢測的應用意義以及待解決的問題,并對 3D 目標檢測的發展方向和新的挑戰進行了討論和展望。

簡介：

如今,深度學習已被廣泛應用于圖像分類和圖像識別的問題中,取得了令人滿意的實際效果,成為許多人 工智能應用的關鍵所在.在對于模型準確率的不斷探究中,研究人員在近期提出了“對抗樣本”這一概念.通過在原有 樣本中添加微小擾動的方法,成功地大幅度降低原有分類深度模型的準確率,實現了對于深度學習的對抗目的,同時 也給深度學習的攻方提供了新的思路,對如何開展防御提出了新的要求.在介紹對抗樣本生成技術的起源和原理的 基礎上,對近年來有關對抗樣本的研究和文獻進行了總結,按照各自的算法原理將經典的生成算法分成兩大類——全像素添加擾動和部分像素添加擾動.之后,以目標定向和目標非定向、黑盒測試和白盒測試、肉眼可見和肉眼不可見的二級分類標準進行二次分類.同時,使用 MNIST 數據集對各類代表性的方法進行了實驗驗證,以探究各種方法的優缺點.最后總結了生成對抗樣本所面臨的挑戰及其可以發展的方向,并就該技術的發展前景進行了探討.

內容簡介：

本文重點對生成對抗樣本的已有研究工作進行綜述,主要選取了近年來有代表性的或取得比較顯著效果的方法進行詳細的原理介紹和優缺點分析.按照其生成方式和原理的不同,分為全像素添加擾動和部分像素添 加擾動兩類.在此基礎上,根據目標是否定向、是否黑盒和是否肉眼可見這 3 個標準進行細分,將各類方法中的 代表性算法在統一數據集(MNIST)上進行測試,驗證并分析其優缺點,終總結提出未來的發展前景. 本文第 1 節主要介紹對抗樣本的基本概念和基礎知識,包括對抗樣本本身的定義、其延伸有關的相關概念 以及基本操作流程.第 2 節則指出對抗樣本是從深度學習中衍生出來的概念,同時介紹了對抗樣本有效性的評估方法.第 3 節則介紹對抗樣本的起源,說明了對抗樣本的產生契機和原理解釋.第 4 節介紹生成對抗樣本的發展狀況,以全像素添加擾動和部分像素添加擾動兩大類進行算法說明,同時總結生成方法中常用的數據集.第 5 節是對第 4 節中代表方法的實驗,結合對同一數據集的效果測試來說明各類方法的優缺點.通過這些優缺點,在 第 6 節中討論對抗樣本生成技術面臨的挑戰和前景預測.

目錄：

• 1 簡 介

  • 1.1 樣本的定義
  • 1.2 相關概念
  • 1.3 基本操作流程

• 2 前 傳

  • 2.1機器學習在分類問題中的運用
  • 2.2 深度學習在分類問題中的運用
  • 2.3 評估方法

• 3 起源

  • 3.1 首次發現
  • 3.2 基本原理

• 4 發 展

  • 4.1 分類方式及代表模型
  • 4.2 常用數據集

• 5 實驗結果對比

• 6 面臨挑戰與前景預測