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获取正确的细节点对是指纹匹配中一个关键的问题。已有工作基于已获得的初始细节点对,通过构建局部拓扑结构进行单层次验证以期获得更正确的细节点对,但该工作对于由错误细节点对而产生的负面影响,鲁棒性较弱。为此提出了一种基于多层次验证的指纹细节点对获取算法,其主要改进为:将单层次验证划分为一级、二级验证两个层次;增加了补充验证过程。实验结果表明:改进方案增强了鲁棒性,提高了对细节点对去伪存真的正确率,时间复杂度约为前者的2倍。 相似文献
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基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果 。 相似文献
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以往财务危机预测研究主要基于财务指标,而随着研究的深入,财务指标本身的局限性也日益凸显,如财务报表的滞后性及财务数据易于被操纵等,这影响了财务危机预测模型的性能。鉴于此,通过情感倾向值的计算,将Web金融信息文本有效地数值化,并将其作为预测指标变量用于财务危机预测,使用LIBSVM分别构建纯财务指标预测模型和引入Web金融信息指标变量后的混合指标预测模型,并对模型的预测结果进行了比较分析。混合指标预测模型在预测的有效性、稳定性和超前性上均好于纯财务指标预测模型。 相似文献
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为了弥补视频语义检索中视频底层特征与高层语义概念之间的“语义鸿沟”,提出了一种基于反馈模糊图论的视频多语义标注算法。该算法首先构造一个包括所有数据的时间和空间分布信息的小样本集,据此进行人工标注并将其作为训练集。然后将模糊算子引入图论中,将语义概念间的关系模糊化,以实现模糊推理。最后将标注完成的测试集中的样本加入到训练集中,以完成视频标注的反馈。实验结果表明,使用反馈的模糊图不仅可以很好地建立语义概念间的关系,还能提高视频标注的准确率,表现出良好的性能。 相似文献
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在传统的搜索引擎和信息检索中,用户Query中的term-weight通常是以一种上下文无关的方式得到的。现有的大多数信息检索技术都使用词袋方法,例如布尔模型、向量空间模型和概率模型等,这些方法均没有考虑Query中term之间的相关性。为了能够充分利用Query中的信息来提高term-weight的准确度,提出了一种有监督的机器学习方法来学习用户Query中的term-weight。该方法基于分类的方法,并引入了句法分析作为分类的一项重要的特征来训练模型。考虑用户Query中term之间的关系后,既避免了由Query到单个term的信息丢失,又增加了短文本的特征,同时使分类器实现软输出,能够给term的重要程度一个更为准确的量化值。 相似文献
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基于动作建模的中文依存句法分析 总被引:1,自引:0,他引:1
决策式依存句法分析,也就是基于分析动作的句法分析方法,常常被认为是一种高效的分析算法,但是它的性能稍低于一些更复杂的句法分析模型。本文将决策式句法分析同产生式、判别式句法分析这些复杂模型做了比较,试验数据采用宾州中文树库。结果显示,对于中文依存句法分析,决策式句法分析在性能上好于产生式和判别式句法分析。更进一步,我们观察到决策式句法分析是一种贪婪的算法,它在每个分析步骤只挑选最有可能的分析动作而丢失了对整句话依存分析的全局视角。基于此,我们提出了两种模型用来对句法分析动作进行建模以避免原决策式依存分析方法的贪婪性。试验结果显示,基于动作建模的依存分析模型在性能上好于原决策式依存分析方法,同时保持了较低的时间复杂度。 相似文献
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为解决句法分析任务中的块边界识别和块内结构分析问题,该文基于概念复合块描述体系进行了块分析探索。通过概念复合块与以往的基本块和功能块描述体系的对比分析,深入挖掘了概念复合块自动分析的主要难点所在,提出了一种基于“移进-归约”模型的汉语概念复合块自动分析方法。在从清华句法树库TCT中自动提取的概念复合块标注库上,多层次、多角度对概念复合块自动分析性能进行了纵向与横向评估,初步实验结果证明了该分析方法对简单概念复合块分析的有效性,为后续进行更复杂的概念复合块的句法语义分析研究打下了很好的基础。 相似文献
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汉语组块分析研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
组块分析作为浅层句法分析的代表,既可以满足很多语言信息处理系统对于句法功能的需求,又可以作为子任务,在词法分析和完全句法分析以及语义分析中间架起一座桥梁,为句子进行进一步深入分析提供有力的支持,因此众多的研究将注意力集中于组块分析上。该文主要对组块的定义和分类、组块识别方法、组块的标注和评测以及组块内部关系分析等几方面的研究进展进行详细的综述。最后,探讨了组块分析存在的问题并对未来的发展方向进行了展望。 相似文献
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基于最大熵模型的汉语问句语义组块分析 总被引:1,自引:0,他引:1
问句分析是问答系统的关键,为降低问句完整语法分析的复杂度,该文应用浅层句法分析理论,采用问句语义组块方式来分析问句。以“知网”知识库为基础,提取和定义了表达汉语问句的6种语义块,定义了语义组块最大熵模型的特征表示,通过最大熵原理实现了语义组块特征抽取和特征选取学习算法,并以模型为基础实现了真实问句的语义块的标注,从而为在语义层面上理解汉语问句奠定了基础。实验结果说明最大熵模型应用于汉语问句语义组块分析具有较好的效果。 相似文献
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决策式分析有着贪婪的特性,容易引起错误增殖。针对该问题,提出一种基于SVM的汉语决策式依存分析算法。利用SVM构建根查找器,用根结点将句子划分为2个子句。从子句中识别出介词短语,采用改进后的Nivre算法分析子句。该算法在分析句子之前做预处理从而降低句子复杂度,减少错误增殖,分析准确率也相应得到提高。实验结果表明,该分析策略的准确率比Nivre算法提高了3.38%。 相似文献
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汉语块分析评测任务设计 总被引:1,自引:0,他引:1
该文主要介绍了目前中文信息学会句法分析评测CIPS-ParsEval-2009中的三项块分析评测任务 基本块分析、功能块分析和事件描述小句识别的设计理念、判定标准和相关资源构建方法。然后给出了这三项目前的主要评测结果并对相关内容进行了简要分析。最后通过相关统计数据分析和国内外相关研究评述,总结了这三项评测任务的主要特色。 相似文献