Fourier-Mellin变换不同时相遥感影像自动配准研究

多时相遥感影像配准是变化检测的关键步骤。由于不同时相的遥感影像差异,且在传感器参数未知情况下,很难完成其自动配准。基于傅里叶-梅林变换（Fourier-Mellin Transform,FMT）影像配准其实就是基于傅里叶变换和对数极变换的全局相位相关。这种方法在进行频域计算时找到了配准的变换参数,并且对噪声和遮挡等很鲁棒。提出了一种基于Fourier-Mellin算法的改进配准方法。Fourier-Mellin变换由于旋转的频谱混叠和旋转变换中插值误差而产生错误。为了得到更好的配准结果,通过加窗和滤波来提高峰值、减少频谱混叠、增加鲁棒性。     

一种融合实体语义知识的实体集合扩展方法

实体集合扩展是开放式信息抽取的一个重要问题,该问题研究如何从一个语义类的若干实体(称为种子)出发,得到该类别的更多实体。现有实体集合扩展方法主要使用上下文模板或种子在语料中的分布信息进行抽取,其缺点是无法解决种子的歧义问题,而该问题会影响方法的有效性。在该文中,作者提出了一种融合实体语义知识的实体集合扩展方法,通过引入语义知识来解决种子歧义性问题。新方法通过使用Wikipedia实现了语义知识的引入,并把基于语义知识的扩展方法和基于模板的扩展方法相融合。实验表明,与单纯基于上下文方法相比,该文方法在准确率上提升了18.5%,召回率上提升了6.8%,MAP值上提升了22.8%。     

基于条件随机场的藏语自动分词方法研究与实现

藏语自动分词是藏语信息处理的基础性关键问题,而紧缩词识别是藏语分词中的重点和难点。目前公开的紧缩词识别方法都是基于规则的方法,需要词库支持。该文提出了一种基于条件随机场的紧缩词识别方法,并在此基础上实现了基于条件随机场的藏语自动分词系统。实验结果表明,基于条件随机场的紧缩词识别方法快速、有效,而且可以方便地与分词模块相结合,显著提高了藏语分词的效果。     

一种新的基于多尺度似然比检验的SAR图像分割方法*

提出的图像分割新算法利用当图像分辨率改变时,不同目标斑点模式变化方式的不同以及相邻图像尺度间的Markov性,推导得出了多尺度似然比的表达式;该方法同时考虑了多尺度自回归（MAR）模型产生的残差信息和较粗尺度图像的灰度信息,增强了区分度,分割结果更精确;考虑了被分类像素的邻域特性,使其对噪声不敏感,具有稳健性。实验结果表明分割效果是显著的。     

视频信息伪装技术综述*

介绍了视频信息伪装技术的一般原理,分析了其特点,阐述了所采用的一些主要方法,并对视频信息伪装的攻击手段进行了探讨;最后指出了目前视频信息伪装技术值得进一步研究的问题。     

建筑物场景宽基线图像的准稠密匹配

室外建筑物纹理通常重复而且单一,在进行宽基线图像匹配时,得到的初始种子点匹配数量通常比较少,而且在匹配和扩散时存在匹配多义性问题,使得应用传统的宽基线准稠密匹配算法不能得到满意的结果。针对这一问题,提出了一种针对室外建筑物的宽基线图像准稠密匹配算法。算法从高斯差分空间提取最大稳定极值区域,以获取数量更多的初始种子点匹配;在仿射传递过程中,采用自适应支持加权计算匹配分数,去除匹配多义性问题。实验表明,提出的算法能获得比较满意的准稠密匹配结果。     

人机互助的交互式口语翻译方法

基于短语的统计翻译模型是目前机器翻译领域广泛使用的模型之一。但是,由于在解码时采用短语精确匹配的策略,造成了严重的数据稀疏问题,短语表中的大量短语无法得到充分利用。为此,该文提出了人机互助的交互式翻译方法。对于翻译短语表中找不到的短语,首先通过模糊匹配的方法,在短语表中寻找与其相似的短语。然后利用组合分类器,判断哪些相似短语可能提高句子的翻译质量。最后,通过人机交互的方法,选择可能提高翻译质量且保持原句语义的短语。在口语语料上的实验结果证明,这种方法可以有效地提高翻译系统的译文质量。     

基于多模型融合的人名翻译系统

该文提出了一种基于加权有限状态转化器(WFST)的多模型融合人名翻译框架。该框架以两个基于字符的转换模型和两个基于发音的转换模型为核心,通过加权有限状态转换器将多模型进行融合实现对人名的翻译。与单个模型相比,该文提出的方法的优势在于通过从各种信息源得到的数据价值的最大化。实验结果表明,基于多模型融合方法的人名翻译的错误率比单一模型的人名翻译的错误率降低了7.14%。     

基于层叠CRFs模型的句子褒贬度分析研究

本文研究句子的褒贬度分析问题。针对传统的基于分类的句子褒贬度分析方法不能考虑上下文信息的问题,以及基于单层模型的句子褒贬度分类方法中的由于标记冗余引起的分类精度不高问题,本文提出了基于层叠式CRFs模型的句子褒贬度分析方法。该方法利用多个CRFs模型从粗到细分步地判断句子的褒贬类别及其褒贬强度,其中层叠式框架可以考虑句子褒贬类别与褒贬强度类别之间的层级冗余关系,而CRFs模型可以利用上下文信息对于句子褒贬类别和强度的影响。该方法在有效识别句子褒贬度的同时,提高了句子褒贬强度判别的准确度。实验证明相对于传统分类方法和单层CRFs模型,本文的方法取得了良好的效果。     

基于条件互信息的多维时间序列图模型

在多维时间序列的图模型中引入信息论方法, 提出了多维时间序列中各分量之间直接线性联系存在性的互信息检验．定义了线性条件互信息图, 图中的结点表示多维时间序列的分量, 结点间的边表示各分量之间存在的直接线性相依关系．提出了分量之间条件线性联系存在性的信息论检验方法．图中边的存在性用基于线性条件互信息的统计量检验, 统计量的显著性用置换检验决定．应用到实例中的结果表明本文的方法能迅速准确的捕捉各分量之间的直接线性联系.