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991.
992.
本文提出了一种基于结构特征和纹理特征的车牌定位方法:对车辆图像进行预处理,检测垂直方向的边缘,执行数学形态学操作,并利用车牌的结构特征粗定位车牌区域;提取车牌的纹理特征并构建特征向量,通过贝叶斯分类器来精确定位车牌区域。该方法不受车牌大小、位置等因素限制。对采集到的各种复杂背景、环境下的车辆图像进行了大量实验。实验证明:该方法定位率高,速度快,具有较好的鲁棒性。 相似文献
993.
针对倾斜的车牌图像对后继字符切割带来不利影响的问题,提出一种车牌图像上"字符"的宽度按高度同因子缩放的车牌图像倾斜校正方法。首先,根据车牌图像的特点将车牌图像分成四块,并使用Radon变换分别检测分割后的四块车牌图像;然后,根据检测的结果,求出车牌图像上车牌四条边框所在的直线方程以及对应的长度,并计算出上边框与下边框对应点连线的直线方程和长度,根据这个长度计算出连线上各点处的缩放因子;最后,根据所求的因子对倾斜车牌图像上所有的点进行校正。实验表明,与经典校正法相比,本文所提出的车牌图像倾斜校正方法校正的结果更符合实际的长宽字符比,校正效果更好。 相似文献
994.
针对低分辨率视频图像,提出一种基于角点检测与颜色连贯性分析的快速车牌定位算法。考虑到车牌具备固定的颜色连贯性特点,首先由车牌背景颜色与车牌字体颜色得出分析掩膜;然后使用较小的阈值和最小角点间距计算得出掩膜内角点;最后对角点进行颜色加权,选择权值最大的分析区域。该方法对图像噪声具有极好的抗干扰性,适用于分辨率较低的视频图像数据。实验表明与其他方法相比,该方法的车牌定位准确率高,平均耗时短。 相似文献
995.
针对目前复杂环境下车牌汉字图像识别率较低,识别时间较长等问题,提出了一种基于伪Zernike矩和独立主成分分析(ICA)的改进概率神经网络(PNN)车牌汉字识别方法.该方法是将车牌汉字图像的伪Zernike矩通过独立主成分分析降维,再将降维后的特征输入所提出的一种基于代表点的改进概率神经网络中进行训练和识别,从而有效地实现车牌汉字的识别.将该方法应用于复杂环境下的车牌汉字图像识别实验,实验结果表明,该方法能有效地降低特征维数,减少识别时间,并能显著地提高车牌汉字的识别率. 相似文献
996.
针对中文医疗自动问答任务,为了捕捉问答句中重要的句法信息和语义信息,提出引入图卷积神经网络捕捉句法信息,并添加多注意力池化模块实现问答句的语序特征和句法特征联合学习的方法。在BERT模型学习问答句的高阶语义特征基础上,利用双向门控循环单元描述句子的全局语义特征,以及引入图卷积神经网络编码句子的语法结构信息,以与双向门控循环单元所获取的序列特征呈现互补关系;通过多注意力池化模块对问答对的不同语义空间上的编码向量进行两两交互,并着重突出问答对的共现特征;通过衡量问答对的匹配分数,找出最佳答案。实验结果表明,在cMedQA v1.0和cMedQA v2.0数据集上,相比于主流的深度学习方法,所提方法的ACC@1有所提高。实验证明引入图卷积神经网络和多注意力池化模块的集成算法能有效提升自动问答模型的性能。 相似文献
997.
998.
LDA主题模型在提取特征时缺乏对词语关联及相关词对的理解,这会影响情感极性分类的准确率。针对这一问题,文中提出一种在LDA主题模型中引入特征情感词对抽取方法的新模型,以改善特征情感词对的抽取效果。利用依存句法分析设计特征情感词对的识别方法,随后将识别方法作为约束条件引入LDA模型对特征情感词对进行抽取。通过吉布斯采样进行参数计算,给出了模型的生成过程。最后利用随机森林分类方法对文本进行情感极性分类。为验证文中模型的有效性,将其和另外两种模型一起进行实验,当主题个数为20时,文中所提模型分类的准确率、召回率、F值分别为81.54%、83.13%和82.33%,显著高于另外两种模型。 相似文献
999.
该文提出一种基于句法规则和HowNet词典的商品评论细粒度观点分析方法,主要包括三个模块: 评价对象抽取、评价对象—评价词对抽取、评价对象总体观点得分计算。具体思路为: 首先,结合词性标注和频繁项集方法构建一个初始的评价对象词典,便于重用和修正商品的总体评价维度;其次,基于爬取的电商评论文本真实数据设计了评价对象—评价词对抽取规则;最后,借助HowNet词典分别计算不同评价维度的观点综合得分,进而对比同一商品不同品牌在各个维度下的总体观点评价,该方法在商品评论语料集上验证了有效性。 相似文献
1000.