一种改进的基于二元统计的HMM分词算法

中文分词是中文信息处理的基础。基于二元统计的HMM中文分词算法表现良好,但也存在易将包含常用介、副词的词进行误拆分的问题。改进的分词算法运用逆向最大匹配的思想,在计算粗分集权重的过程中,考虑了分词的词长及词序对正确切分的有利影响。该算法首先计算出二元统计粗分模型有向边的权值,然后根据词长修定权值,最后运用最短路径法求出分词结果。实验结果表明,该算法有效的解决了过分拆分的问题,分词效果良好。     

基于HMM的Web信息抽取算法的研究与应用

随着因特网技术的迅速发展,网上信息成几何级数增长,如何从这些海量联机非结构化文本中自动抽取出结构化信息成为目前重要的研究课题。研究了基于隐马尔可夫模型的Web信息抽取算法,着重探讨了隐马尔可夫模型在文本信息抽取中应该如何应用,数据应该如何标记,并对隐马尔可夫模型在文本信息抽取中的应用提出了几个改进的方法,建立了基于HMM的Web信息抽取模型,并对信息抽取后的数据进行了分析对比,验证了改进算法的有效性。     

基于多模板隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法

由于训练数据来源的多样化,难以通过学习得到最优的模型参数,因此提出了一种基于多模板隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法。该算法首先利用文本排版格式和分隔符等信息,对文本进行分块;然后在分块的基础上,对训练数据进行聚类以形成多个形式的模板（多模板）,并对多模板数据训练得到隐马尔可夫初始概率及转移概率参数;最后,用被训练的数据统一训练释放概率参数,结合初始概率、转移概率以及释放概率参数对文本信息进行抽取。实验结果表明,该算法在精确度和召回率指标上比简单隐马尔可夫模型具有更好的性能。     

基于HTK的维吾尔语连续语音声学建模

维吾尔语属于阿勒泰语系突厥语族,是黏着性语言。本文根据维吾尔语的特点,分析设计了维吾尔语语音识别系统的总体结构,讨论了维吾尔语最佳识别基元的选择方法,提出建立基于决策树聚类的上下文相关模型,并采用混合高斯分布(GMD)拟合观测概率分布,优化维吾尔语连续语音中HMM模型系统以提高识别性能。最后给出实验对比,得出结论,为今后维吾尔语连续语音识别研究提供依据。     

Searching for Complex Human Activities with No Visual Examples

We describe a method of representing human activities that allows a collection of motions to be queried without examples, using a simple and effective query language. Our approach is based on units of activity at segments of the body, that can be composed across space and across the body to produce complex queries. The presence of search units is inferred automatically by tracking the body, lifting the tracks to 3D and comparing to models trained using motion capture data. Our models of short time scale limb behaviour are built using labelled motion capture set. We show results for a large range of queries applied to a collection of complex motion and activity. We compare with discriminative methods applied to tracker data; our method offers significantly improved performance. We show experimental evidence that our method is robust to view direction and is unaffected by some important changes of clothing.     

SVM+BiHMM:基于统计方法的元数据抽取混合模型

提出了一种SVM BiHMM的混合元数据自动抽取方法.该方法基于SVM(support vector machine)和二元HMM(bigram HMM(hidden Markov model),简称BiHMM)理论.二元HMM模型BiHMM在保持模型结构不变的前提下,通过区分首发概率和状态内部发射概率,修改了HMM发射概率计算模型.在SVM BiHMM复合模型中,首先根据规则把论文粗分为论文头、正文以及引文部分,然后建立SVM模型把文本块划分为元数据子类,接着采用Sigmoid双弯曲函数把SVM分类结果用于拟合调整BiHMM模型的单词发射概率,最后用复合模型进行元数据抽取.SVM方法有效考虑了块间联系,BiHMM模型充分考虑了单词在状态内部的位置信息,二者的元数据抽取结果得到了很好的互补和修正,实验评测结果表明,SVM BiHMM算法的抽取效果优于其他方法.     

基于FLDA、CPCA与HMM的人脸识别

为了获得具有较高识别率的算法,提出了一种将Fisher线性鉴别分析(Fisher Linear Discriminant Analysis)、复主分量分析(Principal Analysis in the Complex Space)与隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models)相结合进行人脸识别的方法。对于输入的不同光照、人脸表情和姿势的图像先进行归一化处理,然后将归一化后的图像转化成一维向量,再用FLDA方法提取每幅图像的特征,形成新的复向量空间;通过运用复主分量分析,来抽取人脸图像的有效鉴别特征;最后通过HMM对这些特征进行训练,得到一个优化的HMM并应用于识别。在ORL人脸数据库中进行实验,实验结果表明,该方法具有较高的识别率。     

基于多学习策略的网页信息抽取方法

由于网页信息具有异构和动态的特点,致使现有的大多数网页信息抽取方法都存在适用性差的问题。为此,将传统的文本分类器和隐式马尔可夫学习策略结合起来,提出了一种基于多学习策略的网页信息抽取方法。该方法在获得网页文本记录的局部最优分类抽取结果基础上,还利用了整个网页文本结构信息对抽取结果进行进一步优化。实验结果表明,该方法不需要对新的站点进行学习,就能获得较高的信息召回率和抽取精度,具有较强的适用性。     

边际核函数在生物序列分类中的应用

在核方法的基础上,介绍了一种自潜变量生成模型构造核函数的新方法;并专门探讨了结合生物序列的自身特点,按照该方法提取了几个边际核函数;随后将它们应用于具体的gyrB(旋转酶B亚单位)氨基酸序列分类实验中,实验结果表明边际核具有良好的识别效果及极佳的推广能力,也肯定了此种核构造方法的先进性.     

基于HMM的多尺度Wedgelet图像压缩算法

针对小波变换在压缩图像边缘上的不足,提出了率失真意义下的多尺度Wedgelet分析的改进方法,在进行多尺度Wedgelet分解时,将几何一致性考虑到优化准则中,建立了隐Markov模型,并利用Hausdorff距离来衡量图像Wedgelet分解的有效性,使图像近似边缘具有更自然的几何特性。实验结果表明了该算法的有效性。