基于多特征因子融合的中文短文本实体消歧

现有中文短文本实体消歧模型在消歧过程中大多只考虑指称上下文与候选实体描述的语义匹配特征,对同一查询文本中候选实体间的共现特征以及候选实体与实体指称类别相似特征等有效的消歧特征考虑不足。针对这些问题,本文首先利用预训练语言模型获得指称上下文与候选实体描述的语义匹配特征;然后,针对实体嵌入和指称类别嵌入提出共现特征与类别特征;最后,通过融合上述特征实现基于多特征因子融合实体消歧模型。实验结果表明本文提出的共现特征及类别特征在实现实体消歧中的可行性和有效性,以及本文提出的基于多特征因子融合的实体消歧方法能够取得更好的消歧效果。     

融合多特征图及实体影响力的领域实体消歧

实体消歧作为自然语言处理的关键问题,旨在将文本中出现的歧义实体指称映射到知识库中的目标实体。针对现有方法存在仅实现单实体指称消歧、忽略了实体影响力及候选实体间相似度对消歧结果的影响以及冗余图节点增加图计算复杂性等问题,提出了一种融合多特征图及实体影响力的领域实体消歧方法,以金融领域为例,提取CN-Dbpedia中金融类别相关关键词三元组,构建金融领域知识库;针对金融活动类文本,提取待消歧实体指称,融合字符串及语义的相似特征,筛选出候选实体,利用知识库三元组信息获取候选实体间2-hop内的关系,同时计算候选实体间相似度作为边权值,进而将多特征信息充分融合到图模型当中,完成多特征图构建;采用动态决策策略,利用PageRank算法,并结合实体影响力计算多特征图中候选实体的综合评分,进而获得可信度较高的消歧结果。实验结果验证了提出方法在特定领域实体消歧的精确度及效率。     

YOLOv5定位多特征融合的车标识别

为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘,设计一组二维Gabor滤波器对边缘检测后的车标图像进行滤波处理并提取出对应的车标图像特征向量,通过计算待测车标图像特征与标准比对库中特征向量的欧几里德距离,取距离最小者对应的标签索引作为分类识别结果,该方案的最佳识别正确率为96.91%。采用随机森林算法进行分类后的最佳识别正确率可达99.33%。该方案的车标定位与识别最佳整体正确率超过了YOLOv5s网络直接一步到位识别车标的方案,且相较于传统图像处理方法有明显提升。     

利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法

随着摄像终端的增多以及自动视频分析需求量的增大,针对视频序列中存在突然运动、遮挡、运动模糊等干扰因素时传统视觉目标跟踪方法很难获得鲁棒性高、精确稳定的目标跟踪的问题,提出了利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法。首先,基于非线性动力学预测进行混沌建模,利用混沌映射的梯度优化函数来搜索状态空间以找到参考轨迹;然后设计了一种用于视觉跟踪的混沌粒子滤波器,并改进运动表观模型,引入颜色、纹理和深度的特征完善滤波器的性能;最后,将多特征混沌粒子滤波器与其他视觉目标跟踪方法应用于VOT17和TB 数据集进行对比分析,以论证该方法的准确性。结果表明,提出的多特征混沌粒子滤波方法显著减少了粒子数量、搜索空间和滤波器发散,其精度高出其他方法约10%,在突然运动、遮挡和运动模糊等情况下整体性能优于其他几种对比方法。     

Multi-target tracking method based on the adaptive fragment and multi-feature fusion

In order to solve the problems of occlusion, appearance change and similar targets in multi-target tracking, this paper proposes a multi-target tracking method with the particle filter based on the adaptive fragment and multi-feature fusion. First, we divide each target into a few fragments adaptively according to its gray projection and describe each fragment with the color histogram and histogram of oriented gradient(HOG) feature, of which similarity can be obtained by adopting the weighted Bhattacharyya Coefficient. Then, we obtain particle sets of each target by FCM clustering. The optimal state estimation of each target is calculated through particles state in the subgroup. Finally, the weighting factor of each fragment is updated according to the reliability which is calculated by considering particles space information. Experimental results show that the proposed method can track the targets in many complex circumstances accurately and robustly.     

基于ARM11 的单目视觉车距监测系统

驾驶员行车时易出现视觉疲劳和失速现象,此时难以判断安全车间距,易导致车辆追尾事故．针对这一问题,以ARM11器件SAMSUNGS3C6410为核心搭建了安全车距监测系统;结合车辆的形态和纹理等特征,采用多特征融合技术完成复杂环境下的车辆识别,并根据单目视觉测距原理完成摄像机多角度下的车距检测．实验结果表明,该系统能有效监测前车车距,测量准确、可靠性高且满足实时性要求．     

一种红外多目标跟踪算法

提出了一种红外多目标的跟踪算法,算法将融合后的红外目标特征值作为特征匹配值,结合卡尔曼滤波算法,给出目标在下一时刻的预测位置,得出以预测位置为中心的搜索区域,计算搜索区域内所有目标的特征匹配值,匹配值最接近的即为需要跟踪的目标。实验结果表明,该算法简单,实时性好,能够较好剔除虚假点,并能对目标稳定跟踪。     

多特征融合的手掌静脉匹配算法研究

针对相关系数法在手掌静脉图像匹配中无法解决平移与旋转的问题,提出了一种基于多特征融合的改进算法。首先,在匹配前,用文中提出的改进的图像校正算法校正图像,它可以改进相关系数法对于仅发生平移图像的匹配通过率;再利用基于细节的点的特征点匹配与基于全局的不变矩匹配的融合决策来弥补相关系数法对旋转图像匹配通过率偏低的不足。实验结果证明,本算法能提高系统的通过率,降低误识率。     

基于多特征融合的红外图像分类研究

针对传统红外图像目标分类方法准确率低的问题,提出了一种用结合多特征融合的粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法来优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的方法。该方法采用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)和局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)两类特征描述红外图像中目标的轮廓特征和局部纹理,从不同的方面展现红外图像的特点,在图像的特征表达上具有一定的互补性。在特征提取后对样本数据进行凸包算法计算,得到一些具有代表性的样本数据,从而提高分类计算效率;在分类模型训练时,采用PSO算法优化SVM,寻找SVM的最优惩罚因子和核参数,从而提高分类模型的准确率。实验结果表明,多特征融合的分类模型的准确率比单一特征的分类模型提高近10%,且经PSO优化的SVM最终模型的分类准确率高达99%。     

多特征融合的高分辨率遥感图像海陆分离

为解决目前大多数海陆分离方法仅利用单一特征对图像进行处理,从而导致误分割或存在大量孤立区域,造成后续处理工作难度大或无法开展的问题,提出一种联合灰度、梯度和纹理等多特征的海陆分离方法。针对不同的陆地类型选用不同的特征进行分离,配合形态学处理,基本实现海陆分离;再采用像素标记与纹理聚类策略对结果进行优化,去除孤立区域,得到最终的海陆分离结果;最后利用直方图统计法将陆地屏蔽。此方法的陆地检测率与正确检测率都在99%以上,计算时间仅为其他方法的一半。实验结果表明,该方法与常用的海陆分离方法相比能够快速准确地实现海陆分离并将陆地屏蔽,有利于后续处理的进行。