基于时空的弱点状运动目标检测技术

如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。     

基于动态注意力和多角度匹配的答案选择模型

针对当前主流神经网络在处理答案选择任务时无法同时满足句子的充分表示以及句子间信息充分交互的问题,提出了基于动态注意力和多角度匹配（DAMPM）的答案选择模型。首先,调用预训练语言模型的嵌入（ELMo）获得包含简单语义信息的词向量;接着,在注意力层采用过滤机制有效地去除句子中的噪声,从而更好地得到问句和答案句的句子表征;其次,在匹配层同时引入多种匹配策略来完成句子向量之间的信息交互;然后,利用双向长短期记忆（BiLSTM）网络对匹配层输出的句子向量进行拼接;最后,通过分类器来计算拼接向量的相似度大小,从而得到问句和答案句之间的语义关联。在文本检索会议问答（TRECQA）数据集上的实验结果表明,与基于比较聚合框架的基线模型中的动态滑动注意力网络（DCAN）方法相比,DAMPM在平均准确率均值（MAP）和平均倒数排名（MRR）两个性能指标上均提高了1.6个百分点。在维基百科问答（WikiQA）数据集上的实验结果表明,DAMPM相较DCAN在两个性能指标上分别提高了0.7个百分点和0.8个百分点。所提DAMPM相较于基线模型中的方法整体上有更好的性能表现。     

维吾尔语三音节词韵律特征声学分析

本文从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了以开音节和闭音节结尾的333个三音节词的韵律参数,包括元音时长、音高和音强进行了统计分析,归纳了其元音时长、音高和音强分布模式,探讨了维吾尔语三音节词的韵律节奏模式与三音节词重音之间的关系问题,其目的是为了提高语音合成的自然度即更好的为自然语言处理服务。本项研究对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的韵律研究具有较高的参考价值。     

基于超分辨率与在线检测DSST的红外小目标跟踪

红外小目标的相关研究在军事领域的制导、预警和边防间谍无人机检测中极其重要。针对红外小目标的跟踪研究,本文提出了一种基于超分辨率增强与在线检测DSST(Discriminative Scale Space Tracker)的小目标跟踪算法。首先,基于融入红外图像特征的超分辨率重建算法对原始图像进行更新,增强了弱小目标,然后,增强的图像被用作基于在线检测DSST算法的输入,得到响应映射,估计目标位置。实验结果表明,与几种最新算法相比,该算法在准确性方面表现出色。     

基于规则的维吾尔人名汉文机器翻译算法研究

人名机器翻译传统的方法是依赖于预先建立的对照词库.这种方法的缺点是,因为不断出现新的人名而建立丰富、全面的对照词库是不可能的. 研究了维吾尔人名汉文音译规则:读音规则,并在此基础上提出了一种新的基于规则的维吾尔人名汉文机器翻译方法.实验结果表明,该方法不需要建立两种语言的对照词库,完全不用考虑会出现的新的人名,算法实现简单,准确度高,完全克服了传统方法的缺点.     

基于文图转换的维吾尔文彩信技术研究与实现

以维吾尔文MMS(Multimedia Messaging Service)技术研究为背景,结合维吾尔文的书写特点和风格,通过调研现有手机MMS技术方案,分析了开发维吾尔文彩信业务的技术难点,研究了一种基于文图转换的维吾尔文彩信技术实施方案,提供了一种文图转换算法,并通过研究MMS消息封装,SMIL语言对消息的组装,生成了维吾尔文MMS,在Nokia 5100模拟器中验证了本研究方案的有效性和可行性。     

基于基线邻域Harris角点膨胀的维吾尔图像文字区域检测

针对序列图像中的维吾尔文字区域检测问题,提出了一种Harris角点和基线特征相结合的有效方法:首先,将输入的彩色图像灰度化,然后对图像进行Harris角点检测,根据角点分布进一步确定文字基线位置,再对基线位置上的角点进行形态学膨胀操作,最终实现了文本区域的定位。在较大规模的序列图像情况下进行了文本区域检测试验,给出了实验结果与同类算法的对比分析,论证了本算法的有效性和可行性。     

维吾尔语双音节词元音格局研究

从高自然度语音合成与高精度语音识别技术研究的实际应用需求出发,采用实验语音学的方法研究了维吾尔语双音节词中的元音格局。为此,从"维吾尔语语音声学参数库"中选取了包括维吾尔语元音的双音节词,并分别对词首音节和词尾音节中的元音共振峰频率值进行统计分析,利用Joos方法比较详细地归纳出了维吾尔语词首和词尾音节元音格局以及它们之间的区别,绘制出了维吾尔语双音节词元音的共振峰模式。首次用实际实验数据验证了维吾尔语元音舌位特点符合传统"口耳之学"结论。研究结果对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的语音研究及应用开发具有较高的参考价值。     

维吾尔语意见挖掘关系抽取研究

在分析维吾尔语词性规则和语法特征的基础上,以维吾尔语评论性语句为研究语料,提出了一种基于Bootstrapping算法的意见挖掘关系抽取方法.在每一次迭代过程中,根据改进的评分公式选取最优模式抽取主题词-意见词对;迭代结束后,对于主题-意见词对为空的评论语句,使用最近匹配算法抽取主题-意见词对;用并联模式和否定模式对抽取的主题-意见词对进行扩展和修正.关系抽取的最终目标是为每一个评论性语句建立一个或多个二元组＜主题词,意见词＞,并使主题词和意见词一一对应.实验结果表明了该方法在关系抽取上的有效性.