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云计算技术在应用开发界引发了巨大的变化。从目前最领先的云计算技术入手,以云输入为例,研究输入法的联想实现,首次实现基于云计算的维吾尔文云输入法,弥补了该领域的空缺。在输入法的设计和实现过程中引入Ajax技术,JavaScript技术和XML数据库技术来解决相关数据的访问、存储和处理问题。 相似文献
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为了提高联机手写维吾尔文字母的正确识别率,根据维吾尔文字母的手写特点,提出了中心距离特征CDF(Center Distance Feature)、并基于CDF进行了一系列识别实验。在实验中,该文采集了400个人的手写字母样本,利用CDF的三种不同的实施方案(CDF-2,CDF-4,CDF-8)分别对维吾尔文字的32个母独立形态和128个所有形态进行了识别实验,并对实验结果进行了分析。实验结果表明,CDF是一种非常适合于维吾尔文字母识别的特征,有待于进一步改进和优化。 相似文献
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针对图像局部特征的词袋模型(Bag-of-Word,BOW)检索研究中聚类中心的不确定性和计算复杂性问题,提出一种由不同种类的距离进行相似程度测量的检索和由匹配点数来检索的方法。这种方法首先需要改进文档图像的SURF特征,有效降低特征提取复杂度;其次,对FAST+SURF特征实现FLANN双向匹配与KD-Tree+BBF匹配,在不同变换条件下验证特征鲁棒性;最后,基于这两种检索方法对已收集整理好的各类维吾尔文文档图像数据库进行检索。实验结果表明:基于距离的相似性度量复杂度次于基于匹配数目的检索,而且两种检索策略都能满足快速、精确查找需求。 相似文献
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针对传统分类算法对维吾尔文文本分类准确率不高的问题,提出了一种基于深度置信网络的维吾尔文短信文本分类模型。深度学习模拟人脑的多层次结构,对数据从低层到高层逐渐地进行特征提取,深层挖掘数据集的分布规律,从而提高分类准确性。通过逐层无监督的方法完成深度置信网络的初始化,并结合softmax回归分类器实现文本的分类。最后在收集的维吾尔文短信数据集上进行实验论证。实验结果表明,相比KNN、SVM和决策树算法,深度置信网络具有更好的分类效果,准确率更高。 相似文献
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介绍了一种基于PDA和手机上的维吾尔文字母输入方法,确定了数字键盘上维吾尔文字母键盘布局,采用键位加数字选择的方法完成维吾尔文字符的输入。 相似文献
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从维吾尔文的特征和书写规则出发对维吾尔文联机手写单词识别技术进行了探索性研究,并提出一种新的思路:不是直接把单词切分成字母,而是先把单词分割成连体段,然后再分割成字母。这样,可以提高字母切分和字母识别的准确率。按照该思路,提出一种连体段分割算法:根据通过研究维吾尔文的特征和书写规则找出来的一些规则把一个个的笔画,组合成连体段。实验证明了该连体段分割思路和算法的可行性。 相似文献