基于加权相似度的相关性排序算法的研究

通过研究当前搜索引擎检索信息的不足之处发现,要想提高查准率必须提高相似度,相似度越高,查准率就越高.主要研究语句相关度的相关知识,通过元数据的检索,计算检索的相似度.在此基础上,进一步结合论文元数据之间关系的相互对比,对各个元数据赋予一定权值,提出通过加权的方法进一步提高相似度的方法,经验证结果达到期望要求.     

基于特征融合的主观题智能阅卷算法研究

为了实现主观题智能阅卷,本文提出了一个基于多特征融合的主观题智能阅卷算法.首先,分别设计两种算法:关键词相似度算法和语义相似度算法,计算学生答案和标准答案之间的关键词相似度和语义相似度;然后,以题目的 题型和科目作为特征值,分别计算出两相似度的权值,并利用权值计算出学生答案的得分实验表明,本文提出的算法,能有效主观题智能阅卷算法的准确性,具有较好的应用前景.     

基于多特征融合的主观题智能阅卷算法研究

为了实现在线考试主观题智能阅卷，本文提出了一个基于多特征融合的主观题智能阅卷算法，首先，分别设计两种算法：关键词相似度算法和语义相似度算法，计算学生答案和标准答案之间的关键词相似度和语义相似度；然后，利用题目的题型和科目作为特征值，分别计算出关键词相似度的权值和语义相似度的权值，并利用两权值计算出学生答案的最终得分；最后，以某在线学习平台历年考试数据作为数据集，对该主观题智能阅卷算法进行训练和实验。实验表明，本文提出的基于多特征融合的主观题智能阅卷算法，能有效主观题智能阅卷算法的准确性，具有较好的应用前景。     

图像相似度计算算法分析

针对灰度直方图提取算法在计算图像相似度时,受颜色分布等外界因素干扰较大的问题,提出基于特征点匹配的SIFT算法。其可通过构建尺度空间提取特征关键点,求解匹配度来弥补传统算法在计算图像相似度时的局限性。实验结果表明,相比于传统算法,SIFT算法能够通过匹配更多的特征点,从而更好地计算图像的相似度;对于一组相似图片,通过SIFT算法能提取出308个特征点,图片相似度可达63%。     

本体映射过程中的综合相似度计算

论文以相似度计算为基本思想提出一种综合相似度的映射算法.该算法首先利用wordnet进行语言层面上的相似度计算,在进行语言层面上相似度计算的同时考虑概念自身的微观结构(概念的密度和深度).引入密度制约参数和深度制约参数.然后基于概念实例计算概念相似度,给出了本体的综合相似度计算方法.最后采用学术领域内的SWRC本体和医...     

基于TF-IDF和word2Vec的中文文本自动摘要模型

随着互联网时代的数据爆炸,在短文本信息数量迅速增长的环境下,为了更好地进行中文本摘要模型的计算,本文针对短文本的文本特征提取和相似度计算进行了深入研究。本文将优化的TF-IDF模型和Word2Vec模型结合起来,进而提出一种兼顾短文本统计特征和语义特征的合并加权Word2Vec和TF-IDF的文本特征提取算法,将文本进行向量化表示;随后,在文本的相似度算法中,基于短文本的特征,选取了余弦相似度算法,对短文本间相似度值进行了有效计算。实验结果表明,使用TF-IDF和Word2Vec结合模型与传统单个模型相比,生成出的文摘准确性更高,质量更好。     

基于姿态估计与特征相似度的行人重识别算法

针对行人重识别场景复杂引起的局部特征不对齐，以及在背景杂乱情况下难以提取出具有不变性行人特征的问题，提出一种基于人体姿态估计算法和相似度矩阵引导的多尺度融合网络。网络引入姿态估计算法构造对齐的行人特征，通过多分支结构将低层局部特征和高层全局特征进行融合提升网络的表征能力；此外特征相似度矩阵将全局特征分割出相似度引导的背景、前景分支，再利用区域级的三元损失函数，提取出对复杂背景鲁棒的行人特征。在Market-1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03和MSMT17四个主流数据集上的实验结果表明，本文提出的方法均能达到甚至超过当前主流算法的水平。在最具挑战的MSMT17数据集中，与目前精度领先的算法相比，首次命中精度提高了1.4个百分点，平均精度均值提高了3.4个百分点。     

一种简易的模糊匹配算法的实现

本文设计了一种用于多种搜索应用的基于字串特征和相似度的模糊匹配算法，阐述了该算法的设计原理，并用C语言给出了算法的代码。该算法可以根据用户指定的相似度来控制模糊程度，从而得到可控的模糊匹配结果。     

红外回扫补偿系统图像退化评价方法的研究

为了解决回扫补偿型红外成像系统图像退化程度在线评价问题,采用了基于红外图像梯度相似度的质量评价方法。在结构相似度算法思想的基础上,针对回扫补偿型红外成像系统的特点,提取出能有效度量图像失真变化程度的梯度特征,计算出各子图像块的梯度相似度均值,由此获得整幅图像的梯度相似度。结果表明,对于退化程度相同的图像,测得结构相似度算法的评价数值从0.772下降到0.705,梯度相似度算法的评价数值由0.700下降到0.543。梯度相似度算法对不同退化程度的红外周扫图像的质量变化比常用的结构相似度算法更为灵敏,且不需要平行光管等外部测试设备,这为回扫补偿型红外成像系统在线图像质量评价及优化提供了一种新的方法。     

基于基因本体的语义相似度计算方法研究综述

基因本体是一个被广泛使用的生物数据资源,主要用于描述基因和基因产物的属性,包括分子功能、生物过程和细胞组件三个方面.基于基因本体的术语相似度及基因功能相似度计算对基因功能分析、比较和预测等生物学研究热门领域具有非常重要的意义.本文综述了基于基因本体的语义相似度算法,主要包括基因本体同一分支中的术语相似度计算法和基因本体跨分支术语相似度算法两大部分内容,并对这些方法的优缺点做了一定的分析总结.     

基于PCA与Fisherface互补双特征提取的人耳图像识别

人耳识别目前是一种新的生物特征识别技术,特征提取是模式识别技术中的关键环节,决定着分类结果正确率的高低,单特征提取方法需要在一定的条件下才能取得较高的识别率,但是采用双特征提取却可以克服单特征提取的这一局限性.为了提高分类结果的正确率,提出了一个全新的方法,即基于主成分分析(PCA)与fisherface的互补双特征提取方法,并将其运用于人耳图像识别中,在北京科技大学提供的人耳图像库上的实验结果表明,该方法的人耳识别率明显高于PCA、fisherface、ICA单特征提取的人耳识别率.     

基于Gabor滤波器组的多特征尺度不变特征提取方法

提出了一种多特征尺度不变特征提取方法,简称GIFT(Gabor scale-Invariant Feature Transform).该方法首先利用2D Gabor滤波器组模拟生物视觉感知计算模型进行特征点检测,符合生物视觉感知特性,得到具物理直观性、稳健的特征点.其次采用基于Gabor核函数的特征尺度选择方法对所检测的特征点选择多个特征尺度,得到高可区分性的多特征描述子.最后,通过设计面向多特征尺度的特征匹配策略,提高特征匹配的可靠性.基于标准数据集的对比实验结果表明,GIFT方法在特征匹配率和稳健性上均优于SIFT.     

相似性约束的深度置信网络在SAR图像目标识别的应用

特征提取是合成孔径雷达(SAR)图像目标识别的关键环节。SAR图像中存在的相干斑点和非光滑特性使得传统针对光学图像的特征提取方法变得很难应用。虽然可以采用深度置信网络(DBN)自动地进行特征学习,但是该方法属于无监督学习方法,这使得学习到的特征与具体的任务是无关的。该文提出一种叫做相似性约束的受限玻尔兹曼机模型。该模型在学习过程中通过约束特征向量之间的相似性达到引入监督信息的目的。另外,可以将多个相似性约束的受限玻尔兹曼机堆叠成一种新的深度模型,称其为相似性约束的深度置信网络模型。实验结果表明在SAR图像目标识别应用中,该方法相比主成分分析(PCA)以及原始DBN具有更好的识别性能。     

通信辐射源个体特征提取技术

个体特征选择和提取是辐射源个体识别的关键,直接决定分类识别性能的好坏。由于在实际工程应用中,利用暂态特征进行通信辐射源个体识别难以实现,本文从稳态特征出发,对通信辐射源个体特征提取技术进行了综述,对特征的产生机理、在信号传播过程中所受到的污染以及在实际工程应用中的可行性做了归纳与分析。最后,指出了目前通信辐射源个体特征提取技术存在的问题,展望了个体识别技术未来可能的研究方面。     

基于小波分解及KCN的雷达目标特征提取

讨论了利用一维距离像进行雷达目标识别的特征提取。从缩减表征距离像的特征维数和表征目标所需特征数出发，提出了一种基于小波分解及KCN的目标特征提取方法。为比较不同特征提取方法及所提取特征的性能，引入了Fisher距离来表明各类的类内紧致性和类间分离性。实验结果表明能够有效地进行特征提取。     

基于矩和Gabor变换的手写体汉字识别方法

特征提取是手写体汉字识别的一个研究难点。本文提出了一种基于特征融合的新提取方法,即将Gabor变换和正交矩变换结合起来,用正交Zernike矩提取全局特征,用Gabor变换提取局部特征,然后使用主成分分析的方法进行特征压缩。由此得到的特征向量能从整体上和局部上反映汉字的特征。实验证明该方法是行之有效的。     

Analysis of super-long and sparse feature in pseudo-random sequence based on similarity

Similarity analysis of pseudo-random sequence in wireless communication networks is a research hotspot problem in the domain of information warfare.Based on the difficulties in super-long sequence,extremely sparse feature,and futilities in engineering application for real-time processing exist in similarity analysis of sequence in wireless net-work,a method of similarity analysis of sequence in a certain margin of misacceptance probability was proposed.Firstly,the similarity probability distribution of real-random sequence was theoretically analyzed.Secondly,according to the standard of NIST SP 800-22,the randomness of pseudo-bitstream was analyzed and the validity of pseudo-bitstream was judged.Finally,similarity was analyzed and verified by combining super-long pseudo-random sequence in real wireless communication networks.The results indicate that the lower bound of similarity value is 0.62 when misacceptance prob-ability uncertainty at about 1%.Above conclusion is considerable importance from the significance and theoretical values in network security domains,such as protocol analysis,traffic analysis,intrusion detection and others.     

基于图像尺度空间的几何不变特征点提取算法

图像特征点的提取是实现抗几何攻击数字水印算法的重要步骤，所提取的特征点是否鲁棒，将直接影响抗几何攻击水印的鲁棒性．Harris—Laplace角点检测方法是一种多尺度抗几何攻击角点提取方法，但计算比较复杂．将Harris．Laplace角点检测方法进行改进，把直接分析图像局部灰度值的角点提取方法与图象尺度空间的思想相结合，并兼顾多尺度的不同权值，则既可以保证角点抵抗一般几何攻击的鲁棒性，又减少计算复杂度的，根据此思路提出了加权平均Harris-Laplace角点检测方法来提取特征点．实验结果表明，该算法提取的图像特征点不仅具有很好的抵抗图像裁剪、几何缩放能力，而且计算复杂度明显低于相同重复检测率的Harris—Laplace角点检测算法．     

部分遮挡目标的稳健局部特征点提取方法

部分遮挡目标的特征提取是目标检测中的难点问题。针对这一问题,提出一种基于稳健性度量统计分析的部分遮挡目标稳健局部特征点提取方法,该方法建立在目标图像训练集的局部特征点逐步提纯基础上。它首先对目标在不同条件下获取的图像集分别应用SIFT提取相应局部特征点;然后基于统计分析对局部特征点进行粗提取,再通过计算置信度进一步筛选出较稳健的局部特征点;最后分析局部特征点的空间分布等因素提取出最稳健的局部特征点集。实验结果表明,该方法耗时仅为SIFT检测算法的30%,并且保证了检测精度。     

基于离线标定的全景视频快速拼接算法设计

针对实际条码识别系统中全场景监控和传统图像拼接算法速度慢的问题,提出了一种基于离线标定的快速全景视频拼接算法.在实际应用中多台相机位置固定,采用离线标定计算出图像拼接的单应性矩阵,在实时拼接中直接加载该矩阵进行计算,从而省去了大量的特征提取和配准时间.为了提高图像特征的配准精度,设计了一种改进的SIFT(Scale-I...