检索结果-南通市图书馆

作者：陈治平华中师范大学

学位级别：硕士

如何有效地管理和利用海量的视频媒体数据,一直是一个活跃的研究问题。自动识读视频中的时钟信息能够为管理和利用一些视频媒体数据提供便利。然而,时钟数字作为一种特殊的视频文本,它的分辨率相对较低,颜色和尺寸也多种多样,这使得基... 详细信息

如何有效地管理和利用海量的视频媒体数据,一直是一个活跃的研究问题。自动识读视频中的时钟信息能够为管理和利用一些视频媒体数据提供便利。然而,时钟数字作为一种特殊的视频文本,它的分辨率相对较低,颜色和尺寸也多种多样,这使得基于启发式学习的传统时钟识读算法的泛化能力弱、鲁棒性较差,只适合较为单一视频时钟类型,当视频时钟类型改变时,需要人工调节的阈值参数相对较多。近年来,人类进入人工智能2.0时代,这轮人工智能革命主要是以深度学习技术的发展为基础。相比于机器学习算法,在大量数据的驱动下,深度学习逐渐显示出了其优越的泛化性能和鲁棒性。为此本文将主要研究如何将深度学习相关技术应用于时钟识读问题中,以克服传统时钟识读算法泛化能力弱、鲁棒性差的不足。基于传统启发式算法的时钟识读一般分为两个步骤:定位和识别。不同的是,本文所使用的算法将时钟识读分为:时钟初始区域定位、时钟时间区域定位和时钟时间识别。基于此,本文的研究工作主要分为三个部分:(1)在时钟初始区域定位中,本文提取了秒像素的新特征,并且使用基于卷积神经网络的PRN(Pixel Recongnition Network)进行时钟初始区域定位。相比传统的启发式算法,PRN的泛化能力更好,适用的视频范围也更广泛,在视频时长不超过5s的情况下,它在测试集上的秒像素检准率为0.9895。(2)在时钟时间区域定位中,本文使用基于深度学习的目标定位算法进行时钟时间区域定位。相比于之前的算法逐个去定位时钟时间的每一个字符,本文的算法是直接定位时钟时间区域框,不需要其它额外的图像处理分析步骤,泛化能力更好、鲁棒性更强。实验结果表明,本文的方法能够精准地定位出颜色、大小、背景、位置、各不相同的时钟时间区域,并且在测试集上的avg-iou值达到了 0.9426高于传统方法的0.5813。(3)在时钟时间识别中,本文使用基于卷积神经网络的时钟时间端到端的CTRN(Clock Time Recongition Network)模型对时钟时间进行识别。与之前逐个识别每个时钟时间字符不同,CTRN是一种端到端时钟时间识别网络,直接识别时钟时间区域的当前时间,不需要其它额外的图像分析处理步骤,泛化能力更好、鲁棒性更强。实验结果表明,CTRN在验证集上的时钟时间识别准确率为0.9985,在额外的杂交混合时钟时间数据集上识别准确率为0.9957。

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英文自动文摘的研究与实现

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作者：彭蓉霞华中师范大学

学位级别：硕士

科学技术与互联网的高速发展导致了信息爆炸,人们要么迷失在信息的海洋里,要么花大量的时间去寻找自己所需的信息。在讲效率的今天,自动文摘备受关注,因为它可以帮助人们从海量的信息中提取能表达原文重要内容且简洁精练的一段文字。自... 详细信息

科学技术与互联网的高速发展导致了信息爆炸,人们要么迷失在信息的海洋里,要么花大量的时间去寻找自己所需的信息。在讲效率的今天,自动文摘备受关注,因为它可以帮助人们从海量的信息中提取能表达原文重要内容且简洁精练的一段文字。自动文摘涵盖了很多理论知识以及应用技术,是自然语言处理领域的一个重要研究方向。在自动文摘方法中,相似度计算扮演的角色十分关键。相似度计算是数据挖掘中经常使用的一种技术,一般包括词汇相似度、句子相似度和文献相似度等几种。在文章中,句子与句子、段落与段落之间,彼此存在着一定的联系,利用它们的相似性便可推断出句子或段落在文中的重要性,以此作为判断摘要句的一个重要指标。根据摘要句相似度匹配的结果将其进行排列,并按权值大小顺序输出,最终生成摘要。同时,在对文摘进行质量测评时,也需要用到相似度计算。本文采用的相似度计算方法结合了文摘的特点,在已有算法的基础上提出了基于LDA的一种新的相似度计算方法。结合此种相似度计算方法,进而设计了一种LDA语句递减算法,用于英文自动文摘的生成。对DUC数据进行实验,结果表明该算法有效、并能很好的执行。本文的主要研究内容如下： 1、对国内外自动文摘的研究现状进行了分析,介绍了自动文摘的概念及其分类,研究了自动文摘现有的技术方法及其评价方法,并其进行了总结与分类。 2、综合分析了现有句子相似度的计算方法,并提出了一种基于LDA的文本相似度计算方法。该方法通过LDA建立主题空间模型,在同一主题空间、字、句,文件和语料库被表示为向量,是一种适合文摘的句子相似度计算方法。 3、结合上面提到的文本相似度方法,设计了一种新的英文文本摘要方法：LDA语句递减算法。该方法的思想为：使用上述的相似度计算方法判断每个句子的重要性,移除一个又一个不怎么重要的句子,直到摘要的长度达到极限。

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多通道身份互证机制下的监考事件检测

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作者：孙佳宇华中师范大学

学位级别：硕士

随着教育事业的发展,在校生规模日益扩大,各类考试也越来越多,使得监考工作量不断增大。为了维护考试权威性和人才选拔的公平性,国家每年都要投入大量人力物力用于监考设施完善和监考人员培训。虽然目前已经能够通过读取二代身份证、识... 详细信息

随着教育事业的发展,在校生规模日益扩大,各类考试也越来越多,使得监考工作量不断增大。为了维护考试权威性和人才选拔的公平性,国家每年都要投入大量人力物力用于监考设施完善和监考人员培训。虽然目前已经能够通过读取二代身份证、识别指纹和人脸、验证指静脉、粘贴条形码等途径确认考生身份,但其它大部分环节仍然依靠人工方式完成,人力资源成本较高。此外,人工监考存在无法直接与其它系统共享监考数据,监考人员难以长时间保持注意力和积极性等问题。本文旨在将嵌入式固定位信息采集设备和移动机器人引入考场,在远程服务器的配合下实现多通道身份互证机制下的自动化监考事件检测方案。弥补当前人工监考中存在的不足,提高考生身份核验的效率和准确性,提升监考效果。在一定程度上节约监考的人力物力成本,提升监考智能化水平。具体工作内容如下:1)监考事件检测方案和流程设计。根据目前人工监考的必要环节,本文提出由嵌入式固定位信息采集设备、远程服务器和移动机器人相结合的自动化监考事件检测方案。检测流程分为考前准备阶段考生个人信息采集和考试进行阶段考生行为监测、监考事件响应等。实现流程化考生信息采集,远程服务器统一进行身份核验与数据存储,及时进行异常状况预警和移动机器人调度指令的发送。2)考前准备阶段的监考事件检测。设计嵌入式固定位信息采集设备实现身份证件读取、准考证信息获取、考生照片采集与上传等功能,调用人脸对比接口实现替考行为检测。触摸屏显示传感器数据和监考事件预警信息,通过触摸控制完成人机交互,实现与远程服务器和移动机器人的协同工作。3)考试进行阶段的监考事件检测。提出为考试材料制定二维码形式标签,在固定位设备的配合下实现与考生身份信息的绑定,便于成绩获取和考试材料的中途更换。移动机器人的基本功能设计,运动控制模块加入PID算法增强机器人运动的准确性和稳定性,实现考试材料发放与回收。扩充通信功能,增强机器人ROS系统与非ROS系统之间的通信兼容性。为移动机器人增加音视频功能,由视频采集模块记录巡考中的监考事件,语音播报功能实现提示警示。

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小学数学应用题自动评分方法的研究与实现

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作者：程淼华中师范大学

学位级别：硕士

近年来,人工智能技术在教育领域不断发展,越来越多的学校和培训机构开展在线教育,在在线教育中,随着教育规模的扩增,教学方式的改变,教师的评卷工作量日益繁重,对于学生提交的做题结果,已有的自动评分系统可以对客观题如选择题、填空题... 详细信息

近年来,人工智能技术在教育领域不断发展,越来越多的学校和培训机构开展在线教育,在在线教育中,随着教育规模的扩增,教学方式的改变,教师的评卷工作量日益繁重,对于学生提交的做题结果,已有的自动评分系统可以对客观题如选择题、填空题、判断题等进行准确判别,但对于主观题主要还是依靠人工评分,这极大地限制了在线教育的发展。数学学科主观题自动评分的实现将大大促进智能化教育辅导系统的个性化和智能化程度,从而提高教育服务质量和效果。目前小学数学应用题自动评分仍然面临现有自动评分方法不适合小学数学应用题、现有评分方法准确率低、如何针对一题多解问题的答案进行自动评分等三个层面的技术瓶颈。针对以上三方面的重大需求与挑战,本文基于文本相似度计算方法等理论,在小学数学应用题自动评分方法的研究、一题多解问题的自动评分方面取得了以下创新性成果:第一,提出一种改进的方法用于小学数学应用题自动评分。对于纯文本类型的主观题自动评分,语句相似度计算方法作为基础且关键的技术,它的准确高效性是一个主观题自动评分模型优劣的重要标志,由于本文是以小学数学应用题为研究对象,与纯文本类型的题目相比具有考察数学公式、定理、数学逻辑分析能力等不同特点,采用单纯的语句语义相似度计算方法已经不能满足评分需求,因此本文从相似度计算算法入手,首先介绍了目前广泛应用与主观题自动评分中的语句相似度计算算法、BLEU原理和目前国内外已经开展的对于数学主观题自动评分的研究,分析归纳它们的优缺点,并针对我国小学数学应用题的特点提出了一种改进的基于语义的语句相似度计算的逻辑分析评分方法和基于多特征融合的相似度计算公式,改进的算法和公式不仅考虑了答案的语义信息,还将解题过程中的逻辑序列和关键解题步骤融入相似度计算算中,该方法可以更好的适用于数学主观题的自动评分,其判别精确度也更高。第二,针对一题多解问题提出两种解决方法。对于小学数学应用题而言,应用题经常存在多种解题思路,尤其是对于高年级的应用题,这种情况更加常见。例如解决行程问题时,既可以使用假设法,也可以采用一元二次方程法。即使是同一种解题思路的某一个步骤也可能存在多种方法,因此在阅卷时要考虑到多种标准答案的试题评分过程。在针对一题多解类小学数学代数类应用题进行自动评分之前,我们首先要为同一题目不同学生的答案选择与之相对应的标准答案,对于同一道题目,解题方法不同就会导致解题思路与解题步骤不同,我们可以利用每个解题方法中的关键步骤的不同作为区别不同解题方法的特征。本文提出了两种解决一题多解问题的自动评分方法,分别是模糊匹配法和S2模型法。这样就可以在自动评分过程中即使参考答案并没有给出全部解题方法,也可以准确为学生答案进行评分。第三,设计并实现了基于改进算法的主观题自动评分系统模型。本文构建了一个以改进的基于逻辑分析方法为核心,针对小学数学应用题的主观题自动评分模型,并对评分模型的各板块进行了设计与实现。通过对大量小学数学应用题进行试验,结果表明改进的评分方法和设计的自动评分模型具有一定的可实用性和优越性。综上所述,本文提出了一种改进的基于语义的语句相似度计算的逻辑分析评分方法和基于多特征融合的相似度计算公式,该方法可以更好的适用于数学主观题的自动评分,其判别精确度也更高;提出了模糊匹配法和S2模型验证法两种方法,用于解决一题多解问题的自动评分;设计并实现了主观题自动评分系统模型,验证所提出的方法和算法的实用性有效性。

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基于深度学习的考场人员检测与跟踪

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作者：彭泓力华中师范大学

学位级别：硕士

人类社会发展至今,通过考试进行社会人才选拔是最为重要的能力评估手段。近年来,为了保证公平公正地选拔人才、维护考试的权威性,各级考试中心和相关用人单位向监考领域投入的经费逐年增高,现阶段大多仍采用人工监考和人工巡考的方式,... 详细信息

人类社会发展至今,通过考试进行社会人才选拔是最为重要的能力评估手段。近年来,为了保证公平公正地选拔人才、维护考试的权威性,各级考试中心和相关用人单位向监考领域投入的经费逐年增高,现阶段大多仍采用人工监考和人工巡考的方式,并不能有效避免考场异常情况的发生。为了提高监考水平,许多研究机构和科技公司开始将智能监控技术应用于考试场景,获取了大量的考场视频监控数据,但是对于这些监控数据仍然依靠人工对其进行查阅和分析,枯燥且低效。急需一种自动监考系统来解放人力,在自动监考系统中,对于考场人员行为事件的检测是智能监考系统中最为重要的环节。考场人员行为事件具体指在考场答题期间发生的考场内人员姿态变化、位置变化等事件,本文研究了基于目标追踪技术的考场人员检测与跟踪算法,能够检测并记录考场中的考场人员行为事件,为智能监考系统的实现提供相应技术积累。具体研究工作内容如下:(1)建立相关数据集。依据实际研究需要,搜集记录了考试实况的考试监控视频数据,主要提取开考后至收卷前的视频片段,对于关键图像帧进行人工标注,批量处理成为数据集,为训练模型和测试模型性能提供数据支持。(2)实际考场场景下的监控视频,是一种广角俯视视频监控场景,其特征有二:第一,监控视频自身冗余度高,视频图像中仅前景人员会引发事件;第二,考场中的人员在图像中所占比例较小,难以进行可靠的目标检测。本文对yolo算法进行了改进,加入了前置差分滤波器和检测框不确定性度量代价,有效降低了检测成本,提高检测速度和成功率。(3)针对自动监考的需求,设计了基于深度学习目标检测算法的考场内人员追踪模型,以yolo模型为基础进行特征提取以及目标检测,结合传统滤波处理算法、偶图最大权匹配算法进行目标追踪,不仅能够有效解决因人员互相遮挡带来的漏检问题,提高检测人员行为事件的可靠性,且能够针对考试场景的时限性特点,实现全流程人员事件检测,生成以考场内人员ID为索引的考场人员跟踪记录日志。

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面向创客教育的中学机器人课程设计研究

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作者：朱新麒华中师范大学

学位级别：硕士

开展中小学生机器人教育是培学生创新意识、独立思考问题和解决问题能力的有效途径,机器人教育将逐步在中小学全面展开,对教育机器人的探究实践有助于更好地发挥教育机器人的教育功能。国内已有较多对机器人教育的研究实践,并在硬件开... 详细信息

开展中小学生机器人教育是培学生创新意识、独立思考问题和解决问题能力的有效途径,机器人教育将逐步在中小学全面展开,对教育机器人的探究实践有助于更好地发挥教育机器人的教育功能。国内已有较多对机器人教育的研究实践,并在硬件开发、教学资源开发、教学模式、教学实践研究等方面取得较多成果,但经过对文献及各类机器人课程的梳理发现国内机器人课程仍有很大的可改进空间,如有关机器人技术的本体知识构成了机器人课程的核心或全部内容,教学内容相对单一、机器人课程实践内容多与实际生活相脱离等问题,因此机器人课程方面仍然需要更多的研究以更好地满足机器人课程的需要。本研究尝试将创客教育的理念方法与机器人教育相融合,开展中学机器人课程的设计研究,以期为国内机器人课程的实践研究提供一种思路。本论文包括以下五部分:第一部分为绪论,主要介绍研究的背景与意义、国内外机器人教育和创客教育的研究现状及本研究的研究内容与研究方法。第二部分为概念界定与理论基础,对创客教育、机器人教育、课程设计进行概念界定,简要介绍了泰勒经典课程开发理论等理论,并阐述相关概念及理论对本研究的支撑作用。第三部分为面向创客教育的中学机器人课程设计,通过对国家相关标准的整理、问卷调查及34个样本机器人课程相关资源的梳理分析,对课程的教学目标、教学内容、教学模式和教学评价进行设计,其中教学内容以“智慧生活”为大主题,按照基础、提升、创新三个目标层次设计难易程度不同的3个篇目主题共12个项目,完成项目的硬件结构设计、程序编写调试。第四部分为面向创客教育的中学机器人课程实例,分别对3个篇目中的一个或多个项目根据学生分析、课前准备、学习目标分析结合所设计项目的硬件结构及程序对相应的教学策略涉及到的教学、评价等内容进行详细介绍,并通过访谈的方式了解专家对本研究所设计课程的意见与建议。第五部分为总结与展望,对本研究进行总结,反思研究的不足并展望如何完善本研究从而为之后机器人教育提供借鉴。

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小学数学应用题题目类型的自动识别

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作者：张庆华中师范大学

学位级别：硕士

伴随着信息技术的迅速发展,人工智能技术的应用范围也越来越广泛,生活中各个领域都可窥见一斑。智能解答的研究也受到越来越多研究者的关注与重视,机器解答应用题的研究取得了一定的成果,且研究的广度与深度都不断加强。发现题目特点,... 详细信息

伴随着信息技术的迅速发展,人工智能技术的应用范围也越来越广泛,生活中各个领域都可窥见一斑。智能解答的研究也受到越来越多研究者的关注与重视,机器解答应用题的研究取得了一定的成果,且研究的广度与深度都不断加强。发现题目特点,总结题目规律,是数学解题理论的基本任务。小学数学中应用题是令很多学生最困扰的问题,应用题题目类型繁多,提问方式灵活多变,分析题意找等量关系抑或不等关系是最为关键的步骤。但应用题中许多看似不同的题目却又有很多相同点,其结构特点也有规律可寻,把握其共同特点,进行系统归纳分析,可以总结出通用的解题方法。这里便需要借助分类的思想去解决。分类研究体现在机器学习上是用以体现问题表征是否正确的方法,体现在学习者上,则表明解题者对不同类型题目的概念性知识的理解及运用能力。本文的主要研究对智能解答小学数学应用题起前提性、基础性的作用,题目分类的效果直接关系到机器解答的准确性。首先,论文系统阐述了文本分类的一般过程及分类模型,重点描述分类器如何实现分类的思想理论及核心方法。其次,对小学数学应用题隐含关系题目进行文本预处理及向量化表示,详细解释题目语料的选择,隐含关系类型题目的预处理过程,中文分词、过滤停用词、特征提取和加权及使用多维数组对文本进行向量化表示,使题目文本以分类器更加易于处理的方式来表示,恰当的文本表示形式对分类器进行处理的效率和准确度都有很大的影响。再次,详细分析多分类的方法选择与分类器模型的构建,对题目文本进行分词和过滤停用词得到初始特征集,通过频率统计方法进行特征提取和基于词频的统计方法统计词频,用TF-IDF函数对文本特征进行加权处理,使用VSM空间向量模型对题目文本进行表示,将训练文本特征的空间向量表示模型输入分类器进行训练,得到题目分类的系统分类模型。待测试文本,以训练得到的分类模型为实验模型,将测试题目文本输入系统进行测试,得到分类结果,将每个题目归类到相应的类别当中去。最后,对题目文本的分类结果进行统计分析,运用F-测量指标综合评价应用题题目文本的分类的准确率,与分类效率等因素。

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英语口语APP在教学中的应用研究

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作者：瞿祥文华中师范大学

学位级别：硕士

近年来,信息技术在我国乃至全世界都取得了长足的发展,全世界的教育工作者都努力将信息技术与教育相结合,让更多的信息技术辅助应用于教育,提高教学质量,推动教育水平的增长。在过去的教学实践和经验中发现,传统的中小学英语口语教学过... 详细信息

近年来,信息技术在我国乃至全世界都取得了长足的发展,全世界的教育工作者都努力将信息技术与教育相结合,让更多的信息技术辅助应用于教育,提高教学质量,推动教育水平的增长。在过去的教学实践和经验中发现,传统的中小学英语口语教学过程存在着很多问题,其中最显著的就是我国的学生往往出现“哑巴”英语的现象,不能开口说英语。随着我国社会国际化和开放性的不断发展,我国针对社会发展水平和阶段都对中学英语进行了阶段化的改革,来满足社会对英语人才的需要。教育信息化一直是社会上的人们话题,也是教育工作者一直在研究的话题。本文提出将英语口语APP与英语教学相结合的教学方式。这种教学方式能够提高英语口语的学习效率,为师生交流提高一个良好的平台,对学生的英语学习提供有针对性的指导,增强学生学习英语口语的兴趣和热情。因此本文作者针对将英语口语APP与教学相结合的问题作出了相关研究应用。本文的工作主要包括:1.通过文献分析总结出国内外相关的研究分析和理论基础。2.对相关APP进行体验探究,从技术和理论以及效果等方面对APP进行分析3.设计将”英语流利说”APP与英语课堂相结合的教学方式。4.对使用者进行相关的体验问卷调查,获得效果体验及看法5.通过访谈法对学生和一线英语教师进行咨询谈话,得到相关的访谈数据。通过调查研究,我们可以发现:1.将英语口语APP与英语口语教学相结合的教学模式能够一定程度上改变传统的英语教学方式。2.将英语口语APP与英语口语教学相结合可以在一定程度上提高中学英语口语的效率。3.英语APP可以有效促进学生与老师之间的沟通交流,增强师生之间的互动性。4.英语口语APP在教学应用中也存在着比较明显的不足。由于未成年人的心智发展不够成熟,自制能力较差,所以引入英语口语APP可能会让学生的注意力得到一定程度分散,无法专注于学习。

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条件随机场模型的理论梳理与手势识别应用研究

引用

作者：李琳华中师范大学

学位级别：硕士

近年来,对类人方式的人机交互领域的研究一直方兴未艾。类人交互是计算机与人类互动中所追求的最高阶段,不仅可以让用户在面对计算机时表现更加自然,也能够让计算机的智能程度提升到新的层次。目前,在这种自然的交互形式中对人类的表现... 详细信息

近年来,对类人方式的人机交互领域的研究一直方兴未艾。类人交互是计算机与人类互动中所追求的最高阶段,不仅可以让用户在面对计算机时表现更加自然,也能够让计算机的智能程度提升到新的层次。目前,在这种自然的交互形式中对人类的表现方式有较多研究,如手势、姿态、语言、脸部表情等方面。通过计算机视觉中的图像处理手段,将人的特征信息进行抽取并使用数据描述,再通过模式识别的方法进行目标识别,得出结果。其中,最重要的一个阶段就是识别过程,由于描述人的表现方式的特征信息存在维度高、表征复杂、难以表示完全等特点,所以常采用的方法是通过智能计算模型进行数据匹配——人工选择并构建合适的模型,抽取特征信息训练出模型的最优参数,再将得出的模型用于目标任务。条件随机场模型是近年来机器学习模型的研究热点,本文从条件随机场模型基本理论出发,对其结构形式、概率表示、参数估计、边际推断、模型演变等问题进行详细描述,并以单目摄像头的手势识别为例,介绍条件随机场模型的使用方法。具体的研究内容如下：首先,针对条件随机场模型本身,从类别上看它是一个无向概率图模型,从概率描述上看它是一个判别式模型,其本身的从属就决定了它的特点与应用范围。2001年Lafferty受到了最大熵模型与隐马尔科夫模型的影响,提出了了条件随机场模型,并成功将其应用到了目标识别问题上。随后,条件随机场模型成为了—个灵活的课题,不少研究者对其结构进行了扩展,应用到了更复杂的识别问题上。本文将针对几种不同结构的条件随机场模型,梳理其演变的方向与脉络,对不同结构的模型进行详细的模型表示、参数估计等方面的理论阐述,比较其在数学框架上的继承与延伸,并通过实证研究测试各条件随机场模型的具体识别效果。本文实证研究采用的是针对单目摄像头中的手势动作识别,将手势动作分解为基于帧的连续矢量轨迹,与标准的八方向匹配,描述每一帧的矢量方向,其中帧间矢量的长度作为方向维度上的特征。通过数据处理方法,将上述特征进行维度上的统计与归一化,形成模型的数据样本。以不同结构的条件随机场为模型工具,对手势序列进行识别,比较不同模型的适用范围与识别效果。实验结果表明,本文提出的基于条件随机场的手势动作识别方法是行之有效的,具有较高的识别准确率,为进一步开展此类问题奠定了良好的基础。

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平面几何图像中实体信息的抽取与表示

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作者：赖思超华中师范大学

学位级别：硕士

随着现代教育技术和人工智能技术的迅速发展,对学科题目机器解答的研究再一次变得火热起来。相较于其他学科,数学是一门以数量和关系为基础的学科,研究数学题目的机器解答是研究机器解答技术的一个很好的切入点。本文为了帮助实现平面... 详细信息

随着现代教育技术和人工智能技术的迅速发展,对学科题目机器解答的研究再一次变得火热起来。相较于其他学科,数学是一门以数量和关系为基础的学科,研究数学题目的机器解答是研究机器解答技术的一个很好的切入点。本文为了帮助实现平面几何题目的机器解答,对题目平面几何图像中实体信息的抽取和表示问题进行了研究。针对几何实体检测过程中遇到的图形重叠结构、虚线等情况,根据平面几何图像的特点,有针对地测试了实体检测的相关算法,并提出了多种后期优化处理策略,实现了较为鲁棒的实体检测流程和较高的检测精度。并随后从检测结果中抽取出了几何实体的有用信息,这些信息既可以通过一致化表示作为结果直接展示,帮助学生理解并自主探索题目的解答,又可以和文本信息整合,得到题目更为完整的信息,帮助实现平面几何题目的机器解答。本文研究内容主要包括两个部分。第一个部分是几何实体的检测部分,主要包括图像预处理、几何实体检测和检测优化三个步骤。通过实验分析与比较,本文选取自适应高斯核二值化算法对平面几何图像进行二值化,并对二值化后的图像进行8-连通域标记,以分割出相应的平面几何图形区域和标识字符区域。对于其中的平面几何图形区域,首先利用RANSAC圆检测方法对圆实体进行检测,并在检测后消除图像中圆实体的相关像素点,然后用渐进概率霍夫变换进行线段实体的检测,最后再通过大量的后期优化处理以保证更为鲁棒的检测效果,包括连通域标记优化、虚线的检测与恢复等,得到所有几何实体基于坐标系统的原始信息。第二部分是几何实体信息的抽取与表示部分,主要包括标识字符的OCR、实体信息抽取、实体信息表示三个步骤。其中对标识字符区域的OCR过程使用BP神经网络进行训练识别,并把对应的标识字符结果整合到离当前字符区域中心距离最近的点实体的属性信息中。同时,总结了平面几何图像中有效的实体信息类型,并给出了基于坐标系统的对应抽取方法。最后,根据所抽取到的实体信息使用谓词扩展表示形式、方程系统表示形式、自然语言表示形式三种方式进行一致化表示。本文最终形成了一个鲁棒的几何实体信息抽取与表示的统一框架,并在收集的图像数据集上进行了大量实验,对该框架的合理性与鲁棒性进行了验证。

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