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如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。 相似文献
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针对当前主流神经网络在处理答案选择任务时无法同时满足句子的充分表示以及句子间信息充分交互的问题,提出了基于动态注意力和多角度匹配(DAMPM)的答案选择模型。首先,调用预训练语言模型的嵌入(ELMo)获得包含简单语义信息的词向量;接着,在注意力层采用过滤机制有效地去除句子中的噪声,从而更好地得到问句和答案句的句子表征;其次,在匹配层同时引入多种匹配策略来完成句子向量之间的信息交互;然后,利用双向长短期记忆(BiLSTM)网络对匹配层输出的句子向量进行拼接;最后,通过分类器来计算拼接向量的相似度大小,从而得到问句和答案句之间的语义关联。在文本检索会议问答(TRECQA)数据集上的实验结果表明,与基于比较聚合框架的基线模型中的动态滑动注意力网络(DCAN)方法相比,DAMPM在平均准确率均值(MAP)和平均倒数排名(MRR)两个性能指标上均提高了1.6个百分点。在维基百科问答(WikiQA)数据集上的实验结果表明,DAMPM相较DCAN在两个性能指标上分别提高了0.7个百分点和0.8个百分点。所提DAMPM相较于基线模型中的方法整体上有更好的性能表现。 相似文献
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基于规则的维吾尔人名汉文机器翻译算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
人名机器翻译传统的方法是依赖于预先建立的对照词库.这种方法的缺点是,因为不断出现新的人名而建立丰富、全面的对照词库是不可能的. 研究了维吾尔人名汉文音译规则:读音规则,并在此基础上提出了一种新的基于规则的维吾尔人名汉文机器翻译方法.实验结果表明,该方法不需要建立两种语言的对照词库,完全不用考虑会出现的新的人名,算法实现简单,准确度高,完全克服了传统方法的缺点. 相似文献
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由于新疆维吾尔木卡姆艺术入选联合国教科文组织"人类口头和非物质遗产代表作",近年来,木卡姆传承中心作为政府申报书中"保护计划"的承诺,在新疆由各地政府部门组织建设。通过调研已经建成的三个木卡姆传承中心,发现其建设模式普遍偏重观赏性。在分析木卡姆艺术的特色及传承背景后,指出木卡姆传承中心建设模式向重民众性和参与性转变是恰当和具有现实意义的观点。 相似文献
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结合维吾尔语的语音特征和语义信息,在大量电话语音语料库的基础上,以建立维吾尔语连续音素识别平台为目标,通过构建隐马尔科夫模型工具HTK(Hidden Markov Model Toolkit)工具实现了维吾尔语连续音素识别算法:首先根据具体技术指标完成了较大规模电话语音语料库的录制和标注工作;确定音素为基元,通过训练获得了每个音素的HMM(Hidden Markov Model)声学模型,随后对输入的语音进行识别,声学模型在不同的高斯混合数目下,得出了识别结果;统计了32个音素的识别率并对它进行分析,为了进一步提高识别率奠定了基础。 相似文献
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基于机器学习的文本分类中,维吾尔文传统分词方法表现出非常明显的不足和局限性。该文使用另外一种维吾尔文自动分词方法dme-TS。dme-TS中,不再以词间空格作为切分标记提取词特征,而是用一种组合统计量(dme)来度量文本中相邻单词之间的关联程度,并以dme度量的弱关联的词间位置作为切分点,提取对学习算法真正有意义的语义词特征。实验结果表明,用dme-TS提取文本特征可以降低特征空间的维度,同时也能有效的提高传统以单词为特征的分类算法的性能。 相似文献