手写中文速记符中音符的动态规划识别方法

本文在分析英文速记识别技术以及中文速记特点的基础上，提出了中文速记符的自动识别策略，并且以“人群速记”体系为研究对象，详细描述了用于识别速记符中297个音符的动态规划识别过程。通过采用局部平滑预处理，以及基于速记符形状特征和结构特征的粗分类措施，大大提高了动态规划识别速度和正确识别率。初步实验表明，对特定人书写的297个人群速记音符用动态规划法进行识别，正确识别率能达到93％以上。     

联机手写中文速记符的自动识别

手写中文速记符的自动识别是文字类识别中的一个比较特殊的课题.实现了一个联机手写中 文速记符识别系统HCSRS(handwritten Chinese shorthand recognition system),并给出了 对速记符中的基本音符、独立略符、连笔符的识别实验结果.该识别系统采用了以声符、韵 符为基元的结构识别策略.为了实现基元的有效切分,提出了一种基于切分-分析-交互结构 及其相应知识库的自调整切分算法STSA(self-tuning segmentation algorithm),从而大大 改     

手写速记符的识别与特征匹配研究

着重介绍了中文笔式人群速记电脑系统中速记符的笔画分类和数据结构及其特征匹配处理的方法,并对速记符的笔画识别的主要算法进行了研究。     

手写中文速记识别及其发展概述

本文概述了手写中文速记计算机识别的基本内容，深入探讨了手写中文速记计算机识别的主要研究课题，并指出了进一步发展的方向。     

计算机速记符教学法

本文论述了一种创新的计算机学习方法－速记符教学法,说明了速记符教学法的概念、特点和创建要求。介绍了操作型速记符号、键盘型速记符号及其它类型速记符号的结构形式。并通过对比的手法,论证了速记符教学法在电脑教材出版印刷及学习方面的优势所在。     

自动速记识别及其发展概况

本文概述了手写速记符计算机自动识别的基本内容，介绍了国内外手写速记符自动识别的现状和取得的成果，提出中文速记自动识别的研究课题、解决途径和进一步发展的方向。     

电脑速记器

研究了速记技术利用电子计算机的途径，对速记键盘和速记写入板作了详细的探讨，表明在创制适合计算机处理的速记方案后，速记计算机将使速记易学易用。     

一种环状编码标记点的设计及解码算法

针对近景摄影测量中对编码标志点的精确定位和准确识别的要求,提出一种环状编码标记点的设计和识别算法。在传统环状编码标记点的基础上添加3个定位符,用于确定标志点的精确位置和增加标志点的数量。解码时先检测定位符坐标及其在标志点中的位置,然后对编码标志点进行透视变换以实现图像校正的目的,最后用提出的基于圆环扫描的方法进行解码。实验结果表明,该算法对任意旋转角度下的编码标志点均能有较好的检测识别效果;当摄像机与标记平面的夹角小于65°时,其识别准确率可达99.3%;在复杂背景情况下的平均识别准确率为97.4%,误识别率为1.25%,识别平均速率为2.15 s/幅。     

专有名词增强的复述生成方法研究

现有的中文复述生成模型在对包含专有名词的原句生成复述句时经常丢失原句中的专有名词,造成复述句的语义偏移,降低复述句的可用性,进而影响其在下游任务中的应用效果。为了解决这类问题,提出专有名词增强的复述生成方法。针对包含单个专有名词的原句构建基于占位符的复述生成模型,通过将训练句对中的专有名词用占位符替换,训练模型对占位符的保留能力;针对包含多个专有名词的原句构建词汇约束的复述生成模型,通过将专有名词列表与原句拼接并进行区分,训练模型对多个专有名词的识别和复制能力,提高复述句对专有名词的保留率。此外,综合考虑语义一致性和表达多样性,提出参考句无关的复述句质量评价指标用来评估生成复述句的质量。以真实对话系统业务中的意图识别冷启动任务为下游任务,对比不同模型生成复述句的质量以及在意图识别任务上的准确率。实验结果表明,词汇约束的复述生成模型能够生成与原句语义一致且表达具有多样性的高质量复述语料,对应语料训练得到的意图识别模型准确率最高,相较于未考虑专有名词的复述模型,意图识别模型的准确率提高了5.38%。     

基于人工神经网络的音符识别研究

针对音符识别准确率不高的问题,提出一种基于人工神经网络的音符识别方法。为提高识别准确率,首先采用归一化和汉明窗方法对音频信号进行预处理,然后采用CQT和MFCC分别提取频域特征和倒频域特征;利用BP神经网络和Softmax回归模型,提出Softmax回归结合BP神经网络音符识别模型,并构建音符识别分类器;最后通过MATLAB R2016a作为仿真软件,在自构音符库的基础上,对音符进行识别。结果表明,在CQT和MFCC共同提取特征和不同样本数量下,本研究构建的音符识别器的识别率都高于93%,且与其他参考文献的识别率相比,本研究算法也具有明显优势。由此说明,本研究构建的音符特征提取与识别方案可行。     

基于汉语单字尾音可切除原则的连接词识别算法

本文指出，如果适当切除单字部分音尾特征，识别率不会明显下降，甚至有所提高，而识别时间明显缩短。分析和实验结果表明：若采用动态时间规正算法（ＤＴＷ），识别时间与特征矢量长度的平方成正比关系。本文对上述现象进行了探讨，并给出了直观解释。实验指出，音尾特征的截除极限为特征矢量总长度的１／３。根据上述实验事实，从假设－检验的认知理论出发，提出一种汉语连接词的识别算法，并在ＤＴＷ模型上得以实现。实验测试集包括２００个特定人发音样本，其中２字词１６２个，３字词２２个，４字词１６个，正确识别率为９１％。该算法对待识词的长度没有限制，并且随待识长度的增加，识别时间只作线性增长。     

基于傅立叶描绘子的步态识别

步态识别作为一种新的生物特征识别技术，通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。利用傅立叶描绘子对步态轮廓图像进行描述，用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析，并采用动态时间规正算法解决不同的步态周期的图像序列之间的比较问题。该算法在CMU数据库上面进行试验取得了较高的正确识别率。     

基于表情符注意力机制的微博情感分析模型

为了对中文微博进行有效的情感极性识别,基于表情符能改变或加强微博文本的情感极性这一认知事实,提出基于表情符注意力机制的微博情感分析神经网络模型。该模型在使用双向循环神经网络模型(BiLSTM)学习文本的特征表示时,利用表情符注意力机制,得到文本结合表情符后新的特征表示,从而实现微博情感识别。实验结果显示,与输入纯文本和表情符的Bi-LSTM模型相比,基于表情符注意力机制的模型准确率提高了4. 06%;与仅输入纯文本的Bi-LSTM模型相比,基于表情符注意力机制的模型准确率提高了6. 35%。     

基于统计数据的微博表情符分析及其在情绪分析中的应用

表情符作为一种新兴的网络语言,受到了越来越多的微博用户的青睐。微博中出现的表情符形象直观地表达了博主的情绪,对情绪分析起着至关重要的作用。首先对大量中文微博中表情符的使用特点、分布情况和情绪表达特点进行了统计分析。然后,人工选取具有代表性且情感倾向明确的表情符作为六类基本情绪的种子表情符。根据目标表情符和六类情绪的种子表情符在微博文本中的共现情况,为其建立六维情绪向量,并将其应用于微博情绪分析。在两个数据集上的实验结果表明,本文建立的表情符情绪向量有效地提高了微博情绪识别的精度。     

联机中文签名鉴定的一种区域相关算法

本文提出了一种用于联机中文签名鉴定的区域相关算法。将签名切分为笔段，以笔段作为签名的特征区域。笔段分割之后，首先根据一些比较简单的表态特征，采用动态规划方法寻求待测签名和参考签名笔段之间的最优对应关系。根据最优对应关系，再同时考虑签名的静态和动态两类特征，采用区域相关算法计算待测签名和参考签名总的匹配距离。在对680个测试签名样本的识别实验中，平均正确识别率为91．0％，初步显示了本方法的可行性。     

集成汉英OCR系统识别中文名片

汉英双语混排识别是构造中文自动文档图像处理系统时常会遇到的一个问题。只有采用一种有效的方法集成现有汉英识别引擎,才可能高质量地识别混排文档。该文应用适当干预和多层次语言判断的汉英OCR系统集成原则,集成OCR系统识别中文名片。实验数据表明,利用该原则构造的系统确实能有效集成汉英识别引擎,在纯中文识别率为89.86%,纯英文识别率为91.20%的情况下,使名片最终总体识别率达到了93.45%,较好地解决了汉英混排名片的识别问题。     

基于光流的动态手势识别

手势识别是人机交互中的重要组成部分，文章针对基于光流PCA（主分量分析）和DTW（动态时间规整）进行命令手势识别。利用块相关算法计算光流，并通过主分量分析得到降维的投影系数，以及手掌区域的质心作为混合特征向量。针对该混合特征向量定义了新的加权距离测度，并用DTW对手势进行匹配。针对9个手势训练和识别，识别率达到92％。     

从美国速记员资格认证看速记的重要性

美国速记员资格认证分为各个地方州认证和联邦政府认证,要求严格,规定详细,突出了速记工作的重要性和速记员职责的特别性。美国速记的历史源远流长,对中国的影响也很深远。了解和学习美国的速记工作有助于中国速记的发展,更好为现代化建设服务。     

基于支持向量机的人耳识别系统研究

介绍了人耳识别的优势以及识别处理过程,然后采用不变矩方法对人耳图像进行特征提取,获得7个不变矩特征向量。重点利用支持向量机算法进行60只人耳图像的分类与识别,达到了100％正确分类率和95％的正确识别率,证明了支持向量机在人耳识别技术中应用的可行性。     

电脑速记公司——用手指追赶声音

“速记”不仅仅是一项技能，在它背后是中国巨大的速记产业市场。而“电脑速记”却赋予了这个“老职业”一个全新的容貌。