AVS视频解码的错误检测与掩盖方法

研究了视频误码的语法/语义检测、相关性检测方法和错误掩盖方法,分析了AVS的技术特性。在此基础上提出了一种基于AVS的错误两步检测法和基于图像编码帧类型(I,P,B)的自适应错误掩盖方法。实验结果表明,两步检测法能对AVS码流中的错误进行准确定位,自适应错误掩盖方法对图像的恢复效果显著。同时该方法不中断解码器,不影响解码器的实时解码速度。     

联合语义分割与注意力机制的行人再识别模型

受行人姿态变化、光照视角、背景变换等因素的影响,现有行人再识别模型通常对数据集中的行人分成若干块提取图像的局部特征进行辨识以提高识别精度,但存在人体局部特征不匹配、容易丢失非人体部件的上下文线索等问题。构建一种改进的行人再识别模型,通过将人体语义解析网络的局部特征进行对齐,增强行人语义分割模型对图像中行人任意轮廓的建模能力,利用局部注意力网络捕捉非人体部分丢失的语境线索。实验结果表明,该模型在Market-1501、DukeMTMC和CUHK03数据集上的平均精度均值分别达到83.5%、80.8%和92.4%,在DukeMTMC数据集上的Rank-1为90.2%,相比基于注意力机制、行人语义解析和局部对齐网络的行人再识别模型具有更强的鲁棒性和迁移性。     

Petri网到VHDL的翻译器设计与实现

研究了如何用CONPAR语言对Petri网图形进行描述,来获得Petri网模型对应的等效文本文件;然后设计了由Petri网文本文件到VHDL转换的文法规则及对应的语义动作源文件,并由编译工具YACC自动生成Petri网到VHDL转换的语法分析器;语法分析生成的中间代码是一棵抽象语法树,可以自顶向下遍历此抽象语法树,并按照相应的语义规则,通过比较Petri网文本描述和VHDL代码的差别生成VHDL目标代码;由此实现了Petri网到VHDL的翻译器,为基于Petri网的并行控制器的自动硬件实现提供了一种快速有效的方法。     

基于自顶向下算法的维吾尔语句法分析初探

该文通过研究国内外相关的句法分析算法与理论,再结合维吾尔语自身的特点对基于规则的维吾尔语句法分析方法进行讨论,由于维吾尔语作为一种自然语言,具有自然语言所共有的一些规则,发现国外经典的句法分析方法同样适合于维吾尔语的句法分析,本论文主要讨论了自项向下的的自动句法分析方法。     

编译原理中的LR类分析方法的教学研究

编译原理课程的教学不仅要介绍编译的基本原理和技术,还要培养学生的学习兴趣、专业思维和科学研究的方法及能力,文章以LR类分析方法为例,以还原知识的发现过程为主线,重现解决问题的思路与方法,以期培养学生的专业学习兴趣和科研能力。     

LR分析的教学法探讨

LR分析法是编译程序语法分析中最常用且有效的自下而上的分析方法,理论较完善,适用于大多数上下文无关语言的分析。本文主要探讨LR分析的教学方法,采用"启发+关联式"教学法,引导学生理解LR分析的内涵。     

基于最大熵的汉语短语结构识别方法

为提高计算机对汉语信息的处理能力,更好地进行浅层句法分析,提出一种基于最大熵的汉语短语结构识别方法.利用词语之间的互信息知识对句子的短语结构边界进行预测,应用最大熵模型建立原子模板与复合模板,选择有效的特征构成特征集,实现对句子短语结构的识别.实例证明,基于互信息的最大熵模型能取得较好的精确率和召回率.