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智慧教育的快与慢

中小学信息技术教育 2024年第10期 1-1页

作者：刘峡壁北京理工大学计算机学院

ChatGPT系统的横空出世,点燃了人们对AI技术的兴奋与担忧,好像我们距离AI代替人的时代已不远。在教育领域,智慧教育也因此更加深入人心,人们盼望智慧教育工具能有效提高教育的效率与质量。运用得当,这一目标当然是可以达到的。但人工智... 详细信息

ChatGPT系统的横空出世,点燃了人们对AI技术的兴奋与担忧,好像我们距离AI代替人的时代已不远。在教育领域,智慧教育也因此更加深入人心,人们盼望智慧教育工具能有效提高教育的效率与质量。运用得当,这一目标当然是可以达到的。但人工智能技术在教育中如何用?怎样用?还需要有一个慎重的思考、实践与证伪过程,尤其是在当前人们对AI还存在诸多认识上的误区,因而普遍焦虑的时代背景下,更要注意快与慢的辩证关系。

关键词：智慧教育人工智能技术效率与质量 AI技术辩证关系快与慢

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用于手写体汉字识别的汉字结构模型

北京理工大学学报 2003年第3期23卷 322-326页

作者：刘峡壁贾云得北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系北京100081

针对手写体汉字识别问题,选取笔段和笔划作为基元,分析手写体汉字的组成规律和变形规律,提出了两种汉字结构模型:笔段中心点模型和笔划关系矩阵模型,以及基于模型的分类依据和识别方法.根据所提出的模型,采用两级分类方案构造汉字识别系... 详细信息

针对手写体汉字识别问题,选取笔段和笔划作为基元,分析手写体汉字的组成规律和变形规律,提出了两种汉字结构模型:笔段中心点模型和笔划关系矩阵模型,以及基于模型的分类依据和识别方法.根据所提出的模型,采用两级分类方案构造汉字识别系统,粗分类采用笔段中心点法,细分类采用笔划关系矩阵法.实验表明模型是有效可行的.

关键词：手写体汉字识别结构模型笔段中心点笔划关系矩阵

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图像中多语种文本提取的高斯混合建模方法

计算机研究与发展 2007年第11期44卷 1920-1926页

作者：付慧刘峡壁贾云得北京林业大学信息学院北京100083 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

建立了相邻字符区域的高斯混合模型,用于区分字符与非字符.在此基础上,提出了一种从图像中提取多语种文本的方法.首先对输入图像进行二值化,并执行形态学闭运算,使二值图像中每个字符成为一个单独的连通成分.然后根据各连通成分重心的Vo... 详细信息

建立了相邻字符区域的高斯混合模型,用于区分字符与非字符.在此基础上,提出了一种从图像中提取多语种文本的方法.首先对输入图像进行二值化,并执行形态学闭运算,使二值图像中每个字符成为一个单独的连通成分.然后根据各连通成分重心的Voronoi区域,形成连通成分之间的邻接关系;最后在贝叶斯框架下,基于相邻字符区域的高斯混合模型计算相应的伪概率,以此为判据将每个连通成分标注为字符或非字符.利用所提出的文本提取方法,进行了复杂中英文文本的提取实验,获得大于97%的准确率和大于80%的召回率,证实了方法的有效性.

关键词：高斯混合模型文本提取二值图像多语种建模方法 Voronoi区域字符区域连通成分

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基于最大-最小相似度学习方法的文本提取

软件学报 2008年第3期19卷 621-629页

作者：付慧刘峡壁贾云得北京理工大学计算机科学与技术学院智能信息技术北京市重点实验室

应用最大-最小相似度(maximum-minimum similarity,简称MMS)学习方法,对基于高斯混合模型的文本区域提取方法中的有关参数进行优化.该学习方法通过最大化正样本相似度和最小化反样本相似度获得最佳分类能力.根据这种判别学习思想,建立... 详细信息

应用最大-最小相似度(maximum-minimum similarity,简称MMS)学习方法,对基于高斯混合模型的文本区域提取方法中的有关参数进行优化.该学习方法通过最大化正样本相似度和最小化反样本相似度获得最佳分类能力.根据这种判别学习思想,建立了相应的目标函数,并利用最速梯度下降法寻找目标函数最小值,以得到文本区域提取方法的最优参数集合.文本区域提取实验结果表明:在用期望最大化(expectation maximization,简称EM)算法获得参数的极大似然估计值后,使用最大-最小相似度学习方法,使文本提取综合性能明显提高,开放实验的召回率和准确率分别达到98.55%和93.56%.在实验中,最大-最小相似度学习方法的表现还优于常用的判别学习方法——最小分类错误(minimum classification error,简称MCE)学习方法.

关键词：文本提取高斯混合模型判别学习最大-最小相似度学习最小分类错误学习

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用于文本区域提取的边缘像素聚类方法

计算机辅助设计与图形学学报 2006年第5期18卷 729-734页

作者：付慧刘峡壁贾云得北京理工大学计算机科学与工程系北京100081

根据边缘点的位置和颜色信息采取逐步松弛的聚类方法将图像分割成像素子集,应用文本区域边缘的分布特征提取初始文本区,并进行边界扩展得到完整的文本区域;同时给出了一种文本区域二值化方法,减少了在文本颜色极性未知时的二值图像个数... 详细信息

根据边缘点的位置和颜色信息采取逐步松弛的聚类方法将图像分割成像素子集,应用文本区域边缘的分布特征提取初始文本区,并进行边界扩展得到完整的文本区域;同时给出了一种文本区域二值化方法,减少了在文本颜色极性未知时的二值图像个数,可提高字符分割等后续处理的计算效率.实验结果表明,该方法对文本区域提取是有效的,提取完整率达99%.

关键词：文本区域提取图像检索光学字符识别聚类图像二值化

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一种视觉词软直方图的图像表示方法

软件学报 2012年第7期23卷 1787-1795页

作者：王彦杰刘峡壁贾云得北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室 91635部队

基于视觉词的统计建模和判别学习,提出一种视觉词软直方图的图像表示方法.假设属于同一视觉词的图像局部特征服从高斯混合分布,利用最大-最小后验伪概率判别学习方法从样本中估计该分布,计算局部特征与视觉词的相似度.累加图像中每个视... 详细信息

基于视觉词的统计建模和判别学习,提出一种视觉词软直方图的图像表示方法.假设属于同一视觉词的图像局部特征服从高斯混合分布,利用最大-最小后验伪概率判别学习方法从样本中估计该分布,计算局部特征与视觉词的相似度.累加图像中每个视觉词与对应局部特征的相似度,在全部视觉词集合上进行结果的归一化,得到图像的视觉词软直方图.讨论了两种具体实现方法:一种是基于分类的软直方图方法,该方法根据相似度最大原则建立局部特征与视觉词的对应关系;另一种是完全软直方图方法,该方法将每个局部特征匹配到所有视觉词.在数据库Caltech-4和PASCAL VOC 2006上的实验结果表明,该方法是有效的.

关键词：视觉词软直方图图像表示高斯混合模型判别学习

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汉字笔段形成规律及其提取方法

计算机学报 2004年第3期27卷 389-395页

作者：刘峡壁贾云得北京理工大学计算机科学与工程系北京100081

该文从点阵图像行 (列 )连通像素段出发 ,研究汉字图像的笔段构成 ,发现汉字点阵图像仅由阶梯型笔段和平行长笔段两种类型的笔段构成 ,并归纳出阶梯型笔段和平行长笔段的形成规律 .以笔段形成规律为基础提出了汉字笔段的提取方法 ,该方... 详细信息

该文从点阵图像行 (列 )连通像素段出发 ,研究汉字图像的笔段构成 ,发现汉字点阵图像仅由阶梯型笔段和平行长笔段两种类型的笔段构成 ,并归纳出阶梯型笔段和平行长笔段的形成规律 .以笔段形成规律为基础提出了汉字笔段的提取方法 ,该方法将像素级汉字图像转变为以笔段为单位的图像 ,有利于汉字识别、汉字细化及汉字字体的自动生成 .最后该文给出了印刷体和手写体汉字笔段提取的实验结果 .

关键词：汉字图像识别汉字笔段形成规律汉字笔段提取方法数学形态学法汉字识别

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一种字符图像线段提取及细化算法

中国图象图形学报（A辑） 2005年第1期10卷 48-53页

作者：刘峡壁贾云得北京理工大学计算机科学与工程系北京100081

为了对字符图像进行稳定有效的细化和线段特征提取,提出了一种同时完成字符图像线段提取和细化的算法。在定义字符图像的线段区域、交点区域和子段区域,同时指出待细化字符图像是线段区域的集合的基础上,该算法首先基于图像行(列)连通... 详细信息

为了对字符图像进行稳定有效的细化和线段特征提取,提出了一种同时完成字符图像线段提取和细化的算法。在定义字符图像的线段区域、交点区域和子段区域,同时指出待细化字符图像是线段区域的集合的基础上,该算法首先基于图像行(列)连通像素段来提取字符图像中所有的交点区域和子段区域,然后对属于同一线段区域的所有子段区域和交点区域进行合并,最后用Bernstein-Bezier多项式方法拟合每个线段区域的骨架。该算法的鲁棒性分析及实验结果表明,该算法可取得稳定有效的细化及线段提取效果。

关键词：字符基于图像细化算法线段交点特征提取鲁棒性分析集合区域实验结果