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为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能,提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展,实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中,在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理,对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段,利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化,从而实现对噪声的有效抑制,保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试,结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像,并实现较高的识别正确率。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2015,(20)
针对传统电台音频检索效率低,监播浪费人力资源的问题,设计一套基于音频检索的电台广告监播系统。利用音频分段式检索,对广告音频进行特征提取和特征匹配以及音频分类,从已播节目中提取广告音频片段,完成对广告的监播;同时,结合节目归档管理系统完成精品节目的归档管理,实现了便捷、高效的电台广告和节目音频检索与管理。 相似文献
5.
双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。 相似文献
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孟庆博 《计算机光盘软件与应用》2015,(1)
现阶段国内最先进的一个查询搜索技术就是互联网视听节目监管系统,该系统具有将各类媒体信息进行综合分析的功能,所以必须要具备适用于多种形式的模态信息分析工作,它能够将各种格式以及形式的信息监听形式综合为一体有利于多互联网上的音频网站以及数据资料进行自动识别与分类,通过这些手段来实现网络管理的智能化,提高公共网络健康安全的全民监督,以提高对公共信息网络的管理效率,提供合理、有效的技术手段。 相似文献