基于加权贝叶斯的脱机手写阿文单词识别

针对手写阿拉伯单词书写连笔,且相似词较多的特点,该文提出一种新的脱机手写文字识别算法。该算法以固定组件为成分拆分阿拉伯单词,构建自组件特征至单词类别的加权贝叶斯推理模型。算法结合单词组件分割、多级混合式组件识别、组件加权系数估计等,计算单词类别的后验概率并得到单词识别结果。在IFN/ENIT库上的实验,获得了90.03%的单词识别率,证实组件分解对笔画连写具有鲁棒性,组件识别能提高相似词的辨别能力,而且该算法所需训练类别少,易向大词汇量识别扩展。     

A Statistical Framework for Online Arabic Character Recognition

The widely-used PDAs, touch screens, tablet-PCs are alternatives to keyboards with the advantages of being more friendly, easy, and natural. A framework for Arabic online character recognition is developed. The framework integrates the different phases of online Arabic text recognition. The used data poses several challenges such as delayed strokes handling, connectivity problems, variability, and style change of text. We process the delayed strokes at the different phases differently to improve the overall performance. This work includes feature extraction of many features, including several novel statistical features. Experimental results on challenging online Arabic characters show encouraging results.     

矢量量化与神经网络相结合的说话人识别系统

介绍了说话人识别系统的基本概念,在分析了传统VQ模型与神经网络模型的基础上,提出了一种VQ与神经网络相结合的说话人识别系统模型。通过提取出的特征参数(MFFC),建立系统模型,实验证明了该模型性能随着时间的变化有较好的稳定性。     

基于SVM混合网络的车牌字符识别研究

本文提出了一种基于SVM混合网络的车牌字符识别方法。首先根据国内车牌字符的排列特点依次构造汉字识别子网、英文识别子网、英文与数字识别子网以及数字识别子网。然后针对英文字符和阿拉伯数字的字体结构具有连通性这一特点．采用形态学方法进行滤波处理．以减少噪声干扰。预处理后提取字符的小波包系数和矩做为特征量，最后在各个识别子网中采用SVM识别方法对车牌中的汉字、英文字符以及阿拉伯数字进行了识别。实验结果表明，该方法效果良好。     

Arabic Word Recognition by Classifiers and Context

Given the number and variety of methods used for handwriting recognition, it has been shown that there is no single method that can be called the "best". In recent years, the combination of different classifiers and the use of contextual information have become major areas of interest in improving recognition results. This paper addresses a case study on the combination of multiple classifiers and the integration of syntactic level information for the recognition of handwritten Arabic literal amounts. To the best of our knowledge, this is the first time either of these methods has been applied to Arabic word recognition. Using three individual classifiers with high level global features, we performed word recognition experiments. A parallel combination method was tested for all possible configuration cases of the three chosen classifiers. A syntactic analyzer makes a final decision on the candidate words generated by the best configuration scheme. The effectiveness of contextual knowledge integration in our application is confirmed by the obtained results.     

人脸识别技术的研究

对人脸识别的几个关键技术进行了深入研究,提出了一种快速的基于眼睛像素特征的人脸检测方法：一种有效的基于SVD分解的特征提取方法和一种基于特征差别的SVM人脸识别方法．改进的基于SVD分解的特征提取方法能在一定程度上削弱光照和表情的影响,从而更好地抽取人脸的差别特征．基于特征差别的SVM方法将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题,克服了传统SVM方法在解决多分类问题上的缺陷．实验表明该人脸检测方法有较高的正确检测率,提出的特征提取方法能有效地减弱光照和表情对人脸特征的负面影响,使得识别率有较大提高,基于特征差别的SVM方法有更好的概括能力和更高的正确识别率．     

基于SVM的步态识别方法综述

步态识别是非接触式生物特征识别领域的前沿课题,通过对人体行走方式的识别以确定个体的身份,在智能视频监控领域有较高的研究价值.步态分类是步态识别过程中的重要任务和关键步骤.首先概述了步态识别过程及分类方法,然后重点对基于支持向量机的步态分类方法进行了综述,分析了基于该方法的最新研究进展,对每个具体研究方法的优缺点进行了对比.最后,指出目前步态识别在实际应用中存在的局限性,并对该领域发展方向进行了展望.     

Skip-Gram模型融合词向量投影的微博新词发现

随着微博等社交网络的普及,新词源源不断涌现,分词系统经常将新词错误切分为单字.新词发现已经成为中文自然语言处理领域的研究热点.现有新词识别方法依赖大规模语料统计数据,对低频新词识别能力差.本文提出一种扩展Skip-gram模型和词向量投影方法,将两者结合后能缓解自然语言处理中常见的数据稀疏问题,有效识别低频新词,进而提高分词系统的准确率和召回率.     

Printed Arabic character recognition using HMM

The Arabic Language has a very rich vocabulary. More than 200 million people speak this language as their native speaking, and over 1 billion people use it in several religion-related activities. In this paper a new technique is presented for recognizing printed Arabic characters. After a word is segmented, each character/word is entirely transformed into a feature vector. The features of printed Arabic characters include strokes and bays in various directions, endpoints, intersection points, loops, dots and zigzags. The word skeleton is decomposed into a number of links in orthographic order, and then it is transferred into a sequence of symbols using vector quantization. Single hidden Markov model has been used for recognizing the printed Arabic characters. Experimental results show that the high recognition rate depends on the number of states in each sample.     

基于混合特征提取的人脸情感识别研究

为了提高特征提取环节对表情识别率的影响,文中采用活动外观模型（AAM）提取整体形变信息,对眉毛及眼睛区域采用Gabor小波变换提取纹理信息,对嘴巴区域采用模板匹配法获取嘴部纹理信息,然后对提取的各个特征采用离散的隐马尔科夫模型得出6种表情概率,在识别阶段根据每个特征对6种表情的贡献权值分别进行特征加权融合,最后选择最大概率的表情作为表情识别结果。通过对10位女性6种表情图像进行训练实验,该方法有着良好的识别率。     

基于支持向量机的数字调制信号识别

针对神经网络分类器容易陷入局部最小值和不适用于小样本的缺点,提出一种应用零中心瞬时特征提取法提取分类特征,采用支持向量机分类器进行数字调制信号识别的方法。与传统的神经网络方法相比,该方法具有更好的泛化推广能力。实验仿真结果表明,该调制识别方法在小样本下具有较高的识别率。     

多级PSO神经网络在手写体字符识别中的应用

提出一种用于手写体字符识别的三级神经网络模型，各子神经网络均用粒子群优化算法(PSO)训练。在该模型中，各个神经网络与不同的图像特征提取方法相结合；识别时，三个神经网络先串联再并联。该模型充分有效地利用了各种特征信息，从实验结果看，也达到了较好的辨识目的。文中主要讨论手写字符图像的特征提取、粒子群优化算法及其在网络训练上的应用，最后分析了识别结果并与采用改进BP训练算法的综合识别效果进行了比较。     

用于手写数字识别的改进模糊支持向量机

针对训练样本在训练过程中的不同作用和支持向量机在推广到多类问题时存在不可分区域,可构造两类模糊支持向量机,其分别克服了过学习问题和减少了不可分区域.构造两类问题和多类问题综合的改进模糊支持向量机并用于手写数字识别,训练时,其利用数据与其类中心的相对距离定义隶属函数,测试时,利用S.Abe定义的隶属函数判别其类别,实验结果表明,该学习机具有比传统支持向量机和模糊支持向量机更高的精度.     

基于二次特征选择和支持向量机的面部表情识别

提出了一种旨在减少支持向量机的训练量和提高特征有效性的表情识别算法。使用排序PCA LDA得到最优表情向量;使用模糊核聚类进行有效数据集约简,构建二叉决策树训练支持向量机。在JAFFE数据库上的识别结果优于其它几种算法,在保证识别率的同时缩短了训练时间。     

融合全局词语边界特征的中文命名实体识别方法

目前在中文命名实体识别的任务中经常采用有监督的字序列标注模型。我们在实际应用中发现,基于字序列标注模型的中文命名实体识别模型对于词语边界的识别错误是影响识别效果的主要因素之一,边界错误平均占错误结果中的47.5%。该文通过在平均感知机模型中引入全局的词语边界特征,使得人名、地名、机构名识别的F值平均提升了0.04并降低了边界错误占错误结果的比例。     

基于粗糙集和多通道词向量的中文文本情感特征分析

粗糙集是一种能够有效处理不精确、不完备和不确定信息的数学工具,粗糙集的属性约简可以在保持文本情感分类能力不变的情况下对文本情感词特征进行约简。针对情感词特征空间维数过高、情感词特征表示缺少语义信息的问题,该文提出了RS-WvGv中文文本情感词特征表示方法。利用粗糙集决策表对整个语料库进行情感词特征建模,采用Johnson粗糙集属性约简算法对决策表进行化简,保留最小的文本情感词特征属性集,之后再对该集合中的所有情感特征词进行词嵌入表示,最后用逻辑回归分类器验证RS-WvGv方法的有效性。另外,该文还定义了情感词特征属性集覆盖力,用于表示文本情感词特征属性集合对语料库的覆盖能力。最后,在实验对比的过程中,用统计检验进一步验证了该方法的有效性。     

基于自适应中文分词和近似SVM的文本分类算法

中文分词的难点在于处理歧义和识别未登录词,传统字典的匹配算法很大程度上是依靠字典的代表性而无法有效地识别新词,特别是对于各种行业领域的知识管理。基于二元统计模型的分词算法能很好地适应不同的语料信息,且时间和精度都能满足文本知识管理的应用需要。近似支持向量机是将问题归结成仅含线性等式约束的二次规划问题,该算法的时间复杂度和空间复杂度比传统SVM算法的均有降低。在利用自适应分词算法进行分词的基础上,再利用近似支持向量机进行文本分类。实验表明,该方法能够自动适应行业领域的知识管理,且满足文本知识管理对训练时间敏感和需要处理大量文本的苛刻环境要求,从而具备较大的实用价值。     

人脸特征提取与识别技术研究

人脸识别是模式识别和人工智能领域的一个研究热点,近年来,特征提取与识别作为人脸识别系统的关键环节得到了更为广泛和深入的研究.本文首先简要回顾了人脸识别技术的研究背景及发展历程,对目前人脸特征提取与识别的主要方法进行了分类总结.通过对各种特征提取与识别方法的分析与比较,总结了当前存在的技术困难,并展望了今后的研究趋势.     

机动车车牌识别中SVM的应用

支持向量机是一类新型机器学习方法,成功应用于各个领域,算法在分类性能上优于其它学习算法。该文在字符特征提取基础上,将支持向量机理论应用于车牌识别系统,提高识别率和识别速度,具有很好的推广价值。     

基于支持向量机方法的人脸识别研究

采用 SVM方法进行人脸识别研究 ,将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合 SVM处理的二分类问题 ,克服了传统 SVM方法在解决多分类问题上的一些缺陷 .实验以手工与自动两种预处理方式在 FERET和 Bio ID人脸库上完成 ,并与 PCA方法进行了对比 ,结果表明本文的 SVM方法比 PCA方法有更好的概括能力和更高的正确识别率 ,使得今后建立一个基于 SVM方法的人脸自动检测和识别系统成为可能