融合查询扩展和动态匹配的集外词检测

目前关键词检测面临的一个主要挑战是集外词问题。由于集外词发音的不确定性导致其检测性能与集内词相差很多。对此,本文提出了一种融合查询扩展和动态匹配的方法来改善集外词检测的性能。首先比较了基于联合多元模型的查询扩展和基于最小编辑距离的动态匹配。考虑到二者潜在的互补性,采用两种融合方法：一种方法是结果融合,分别应用查询扩展和动态匹配并行的检测集外词,然后合并检测结果;另一种是置信度融合,融合最小编辑距离和发音得分构成混合置信度进行集外词的检出与确认。实验结果表明,第二种融合方法的效果更好,系统的品质因数相对提升了19.8%。     

自然场景文本检测与识别的深度学习方法

许多自然场景图像中都包含丰富的文本,它们对于场景理解有着重要的作用。随着移动互联网技术的飞速发展,许多新的应用场景都需要利用这些文本信息,例如招牌识别和自动驾驶等。因此,自然场景文本的分析与处理也越来越成为计算机视觉领域的研究热点之一,该任务主要包括文本检测与识别。传统的文本检测和识别方法依赖于人工设计的特征和规则,且模型设计复杂、效率低、泛化性能差。随着深度学习的发展,自然场景文本检测、自然场景文本识别以及端到端的自然场景文本检测与识别都取得了突破性的进展,其性能和效率都得到了显著提高。本文介绍了该领域相关的研究背景,对基于深度学习的自然场景文本检测、识别以及端到端自然场景文本检测与识别的方法进行整理分类、归纳和总结,阐述了各类方法的基本思想和优缺点。并针对隶属于不同类别下的方法,进一步论述和分析这些主要模型的算法流程、适用场景和技术发展路线。此外,列举说明了部分主流公开数据集,对比了各个模型方法在代表性数据集上的性能情况。最后总结了目前不同场景数据下的自然场景文本检测、识别及端到端自然场景文本检测与识别算法的局限性以及未来的挑战和发展趋势。     

一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法

为了提高经典目标检测算法对自然场景文本定位的准确性,以及克服传统字符检测模型由于笔画间存在非连通性引起的汉字错误分割问题,提出了一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法。采用经典的EAST算法对场景图像中的文字进行检测。对初检的文字框进行调整使其更紧凑和更完整地包含文字,主要由提取各连通笔画成分、汉字分割和文字形状逼近三部分组成。矫正文字区域和识别文字内容。实验结果表明,提出的算法在保持平均帧率为3.1 帧/s的同时,对ICDAR2015、ICDAR2017-MLT和MSRA-TD500三个多方向数据集上文本定位任务中的F-score分别达到83.5%、72.8%和81.1%;消融实验验证了算法中各模块的有效性。在ICDAR2015数据集上的检测和识别综合评估任务中的性能也验证了该方法相比一些最新方法取得了更好的性能。     

基于特征空间轨迹匹配方式的语音关键词检测法

语音关键词识别是近年来颇受重视的一个研究领域,文章基于特征空间轨迹的时间规整化原理,提出了一种高性能的关键词检测法,并探讨了轨迹等分长度对该算法检测性能的影响。实验结果表明,基于特征空间轨迹匹配方式的关键词检测法的检测性能接近于人工检测,具有一定的实用性。     

基于隐马尔可夫模型的自动人脸识别方法

基于DCT系数的伪二维隐马尔可夫人脸模型(P2D HMM)由于更好的利用了人脸图像 的二维统计特性,所以与基于KLT系数的一维隐马尔可夫人脸模型相比,识别效果更好,但是结构复 杂、运算量大。一维隐马尔可夫模型(1D HMM)表现二维人脸存在不足,但训练识别比较简单。综合 考虑二者的优缺点,结合支持向量机(SVM)对静态数据识别效率明显的长处,建立了SVM和HMM 的混合人脸识别模型。采用独立分量分析(ICA)的方法提取人脸区域的特征,作为SVM的输入。在 ORL人脸库中,测试基于SVM/HMM的人脸识别方法,实验结果表明该方法在获得与P2D HMM相应 的识别率的前提下,结构简单,运算量小。     

汽车覆盖件模具研合蓝油图研究

针对汽车覆盖件的模具研合蓝油图进行了研究,通过制定合理的模具研合蓝油图,可以有效缩短模具研合周期为原周期的2/3;对提升覆盖件零件质量、外观面品有较大提高。     

近程反导舰炮武器系统闭环校射研究

为了满足抗击反舰导弹的要求,近程反导舰炮武器系统必须大大提高射击精度,闭环校射是提高射击精度的有效途径。为了保证闭环校射的效果,必须获得精确的脱靶量测量值,建立有效的脱靶量预测模型。研究了适合近程反导舰炮武器系统的脱靶量测量方法。从闭环校射角度出发对射击误差进行了分类,利用tf时刻脱靶量将机动误差和外部误差引起的脱靶量进行了分离,利用近程反导舰炮武器的弹道特性,从测量获得的脱靶量中求出tf时刻脱靶量。最后,利用最小二乘滤波建立了脱靶量预测模型并进行了仿真计算。