融合查询扩展和动态匹配的集外词检测

目前关键词检测面临的一个主要挑战是集外词问题。由于集外词发音的不确定性导致其检测性能与集内词相差很多。对此,本文提出了一种融合查询扩展和动态匹配的方法来改善集外词检测的性能。首先比较了基于联合多元模型的查询扩展和基于最小编辑距离的动态匹配。考虑到二者潜在的互补性,采用两种融合方法：一种方法是结果融合,分别应用查询扩展和动态匹配并行的检测集外词,然后合并检测结果;另一种是置信度融合,融合最小编辑距离和发音得分构成混合置信度进行集外词的检出与确认。实验结果表明,第二种融合方法的效果更好,系统的品质因数相对提升了19.8%。     

基于局部方差和后验概率分类的快速模板匹配算法

具有旋转不变性的模板匹配算法在工业制造上具有广泛的应用。为解决传统的模板匹配方法在目标旋转、匹配速度上的问题，提出一种基于局部方差和后验概率分类的模板匹配方法。为减少计算量，在匹配中通过局部方差过滤掉部分候选窗口，并在后验概率分类模块中通过对比不同区域稳定特征点对的灰度来计算窗口相关性。使用后验概率分类计算窗口相关度能在预处理过程实现旋转不变性，并保证准确率在95%以上。实验结果表明，该算法在80万像素级的任意角度匹配图像上选择合适的窗口移动步长后，可将匹配时间减少到10 ms以内，相较于现有算法速度更快。     

基于后验概率的图像模糊检测方法

数字图像被动盲取证是指在不依赖任何预签名提取或预嵌入信息的前提下,对图像的真伪和来源进行鉴别和取证。图像在经篡改操作时,为了消除图像在拼接边缘产生的畸变,篡改者通常会采用后处理消除伪造痕迹,其中,模糊操作是最常用的手法之一。提出一种人工模糊痕迹检测方法。将经过模糊操作后图像像素之间存在的高度相关性进行模型化表示;采用EM算法估算出图像中每个像素属于上述模型的后验概率;根据所得后验概率的大小进行模糊操作检测。实验结果表明,该算法能够有效地检测出篡改图像中的人工模糊痕迹,并对不同模糊类型、有损JPEG压缩以及全局缩放操作均具有较好的鲁棒性。     

融合词袋连通图的图像检索特征选择

目的 随着图像检索所依赖的特征愈发精细化,在提高检索精度的同时,也不可避免地产生众多非相关和冗余的特征。针对在大规模图像检索和分类中高维度特征所带来的时间和空间挑战,从减少特征数量这一简单思路出发,提出了一种有效的连通图特征点选择方法,探寻图像检索精度和特征选择间的平衡。方法 基于词袋模型（bag of words,BOW）的图像检索机制,结合最近邻单词交叉核、特征距离和特征尺度等属性,构建包含若干个连通分支和平凡图的像素级特征分离图,利用子图特征点的逆文本频率修正边权值,从各连通分量的节点数量和孤立点最近邻单词相关性两个方面开展特征选择,将问题转化为在保证图像匹配精度情况下,最小化特征分离图的阶。结果 实验采用Oxford和Paris公开数据集,在特征存储容量、时间复杂度集和检索精度等方面进行评估,并对不同特征抽取和选择方法进行了对比。实验结果表明选择后的特征数量和存储容量有效约简50%以上;100 k词典的KD-Tree查询时间减少近58%;相对于其他编码方法和全连接层特征,Oxford数据集检索精度平均提升近7.5%;Paris数据集中检索精度平均高于其他编码方法4%,但检索效果不如全连接层特征。大量实验表明了大连通域的冗余性和孤立点的可选择性。结论 通过构建特征分离图,摒弃大连通域的冗余特征点,保留具有最近邻单词相关性的孤立特征点,最终形成图像的精简特征点集。整体检索效果稳定,其检索精度基本与原始特征点集持平,且部分类别效果优于原始特征和其他方法。同时,选择后特征的重用性好,方便进一步聚合集成。     

融合后验概率校准训练的文本分类算法

用于文本表示的预训练语言模型在各种文本分类任务上实现了较高的准确率,但仍然存在以下问题：一方面,预训练语言模型在计算出所有类别的后验概率后选择后验概率最大的类别作为其最终分类结果,然而在很多场景下,后验概率的质量能比分类结果提供更多的可靠信息;另一方面,预训练语言模型的分类器在为语义相似的文本分配不同标签时会出现性能下降的情况。针对上述两个问题,提出一种后验概率校准结合负例监督的模型PosCal-negative。该模型端到端地在训练过程中动态地对预测概率和经验后验概率之间的差异进行惩罚,并在训练过程中利用带有不同标签的文本来实现对编码器的负例监督,从而为每个类别生成不同的特征向量表示。实验结果表明：PosCal-negative模型在两个中文母婴护理文本分类数据集MATINF-C-AGE和MATINF-C-TOPIC的分类准确率分别达到了91.55%和69.19%,相比ERNIE模型分别提高了1.13个百分点和2.53个百分点。     

一种基于最大类间后验概率的Canny边缘检测算法

在分析了传统的Canny算法的基础上,用自适应滤波器代替原有的高斯滤波器,并利用交叉熵来度量目标和背景间的差异,结合贝叶斯判断理论,将这种类间差异性用原始图像中的像素点判决到目标和背景两类区域的后验概率之间的交叉熵的平均值来表示,通过最大化将像素点判决到不同区域的后验概率来获取最优的高低阈值。实验证明改进的算法具有很好的边缘检测效果。     

融合后验概率和密度的不平衡数据欠采样方法

欠采样是当前解决类不平衡问题的主流方法之一。现有研究表明,高效地处理类别重叠能够有效提升过采样方法的性能。然而,目前对欠采样的研究大多认为由于样本选择策略不当而导致的关键样本丢失是影响欠采样方法性能的主要原因,为此,研究者从不同的角度提出了一系列针对性的方法,但鲜有对欠采样中类别重叠的研究。提出一种融合贝叶斯后验概率和分布密度的欠采样方法（BPDDUS）实现重叠区域样本的检测和清洗,并通过样本的分布信息对清洗后的样本进行欠采样。具体来说,该方法通过贝叶斯后验概率对多数类样本中潜在的噪声和重叠样本进行清洗以增强分类决策边界的清晰度。对清洗后的多数类样本,引入全局分布密度和信息熵来度量样本对不平衡数据分类学习的重要程度并对其分配相应的采样权重。按样本权重欠采样并构建集成分类系统,以提升模型的泛化能力。在43个KEEL数据库数据集上进行的数值实验验证了所提的BPDDUS方法的有效性。     

基于分段动态时间规整的语音样例快速检索

提出了一种融合下界估计和分段动态时间规整的语音样例快速检索方法。该方法针对缺乏合适的训练数据等语音资源较为有限的语言进行快速检索所设计。此方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率;然后,根据限制条件在测试语句中选定候选分段,并计算查询样例和每个候选分段之间实际动态时间规整得分的下界估计,再运用K最近邻搜索算法搜索与查询样例相似度最高的分段;最后,使用虚拟相关反馈技术对检索结果进行修正。实验结果表明：尽管此方法的检索精度略低于直接运用动态时间规整进行检索的检索精度,但其检索速度大大优于后者,且检索结果经过虚拟相关反馈技术修正后,其检索精度也得到有效提升。     

基于改进的最大后验概率矢量量化和最小二乘支持向量机集成算法

针对目前说话人识别系统的效率问题,采用集成算法的策略,提出一种新的说话人识别系统框架。首先,考虑到传统的最大后验概率矢量量化(VQ-MAP)算法中只关注平均矢量而不考虑权重的问题,提出了改进的VQ-MAP算法,使用加权平均向量来代替平均向量;然后,由于支持向量机(SVM)算法相对耗时,故采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)替代SVM算法;最后,在说话人识别系统中,利用改进的VQ-MAP算法所得参数集作为LS-SVM的训练样本。实验结果表明,基于改进的VQ-MAP和LS-SVM的集成算法,与传统的SVM算法相比,在均使用径向基函数(RBF)核函数时,对40人样本数据建模时间上减少接近40%;在阈值为1,测试语音时长为4 s时,与传统的VQ-MAP和SVM算法相比,误识率降低了1.1%,误拒率降低了2.9%,识别率提高了3.9%;在阈值为1,测试语音时长为4 s时,与传统的VQ-MAP和LS-SVM算法相比,误识率降低了3.6%,误拒率降低了2.7%,识别率提高了4.4%。结果表明,集成算法能够有效提高算法识别率,明显减少运算时间,同时降低误识率和误拒率。     

一种最大后验概率条件下的运动目标检测方法

提出一种最大后验概率条件下的运动目标检测方法.首先根据条件随机场模型和马尔可夫随机场模型建立了一个最大后验概率框架.在该框架内融入了连续标记场的时域信息、颜色信息和每个标记场的空域信息.考虑到传统方法融入的特征信息不够,提取目标的准确度不高,在目标模型中充分融入了颜色信息和边缘特征,以便获得更好的检测效果.实验结果表明提出的方法能正确检测到运动目标.     

基于多模板匹配和可信度分析的中文文档图像关键词过滤方法*

针对互联网中文文档图像非法信息过滤提出了一种多模板匹配结合可信度分析的方法。该方法克服了传统OCR速度慢的缺点,同时改善了基于图像特征匹配方法对字体和噪音敏感的特性。通过改变关键词搜索方式有效地减小了计算量,提高了识别速度。实验结果表明了该方法的有效性。