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北京大学学报（自然科学版） 2016年第1期52卷 81-88页

作者：刘颖滨孙燕南荀恩东北京语言大学大数据与语言教育研究所北京100083

提出一种基于三维空间信息的字形匹配方法。首先将字形轮廓Bézier曲线的二维控制点集扩展至三维,然后为三维点集建立高斯混合模型,最后通过最小化高斯混合模型间的欧氏距离(L2)完成匹配。采用三维空间信息可以充分利用字形所蕴含的内... 详细信息

提出一种基于三维空间信息的字形匹配方法。首先将字形轮廓Bézier曲线的二维控制点集扩展至三维,然后为三维点集建立高斯混合模型,最后通过最小化高斯混合模型间的欧氏距离(L2)完成匹配。采用三维空间信息可以充分利用字形所蕴含的内在约束条件。采用高斯混合模型有利于在匹配过程中保持字形整体结构特征和局部书写特征。实验结果表明,该方法提升了汉字单笔画以及整字字形匹配的准确度和美观度,并且具有稳定性高、扩展性强的特点。

关键词：字形匹配高斯混合模型点集匹配三维空间

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平板电脑上语言模型的开发与测试

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作者：沈默清华大学

学位级别：硕士

微软语言模型的开发与设计是微软中国研究开发中心重大项目之一。语言模型是用于手写识别、语音识别等语言文字处理系统中的一个软件模块,其主要作用是缩短手写识别、语音识别等系统的设计周期、降低设计和制作成本,提高识别的可靠性和... 详细信息

微软语言模型的开发与设计是微软中国研究开发中心重大项目之一。语言模型是用于手写识别、语音识别等语言文字处理系统中的一个软件模块,其主要作用是缩短手写识别、语音识别等系统的设计周期、降低设计和制作成本,提高识别的可靠性和准确率。在智能输入技术日益成熟的今天,手写识别仍然存在一些很难解决的问题,如相似字的区分、连笔等问题。语言模型通过对手写识别结果和上下文的语义、语景分析使得以上问题得到了很好的解决。本文以微软平板电脑上的语言模型为研究对象,对微软语言模型的体系结构、工作原理及其开发和测试的关键技术和算法进行了系统、深入的研究,主要完成了以下工作:1.通过借鉴微软智能识别系统开发的成功经验,结合工程实际,系统提出了微软语言模型的总体架构和实现策略。2.对语言模型的工作原理和算法进行了细致的讨论和研究。在此基础上,完成了微软语言模型系统的设计与实现。3.完成了对语言模型的测试。对测试语言模型所采用的测试方法和流程进行了讨论,对测试结果进行了分析。4.研究并实现了API测试的二元组合算法,并将其应用到语言模型项目中,在兼顾测试覆盖率的基础上,使得语言模型API测试中所存在的测试用例数目过多的问题得很好的解决。本文工作的主要贡献如下:1.针对微软平板电脑上手写识别系统所存在的识别率低下等问题,在参与语言模型的开发与测试工作的基础上,进一步完善了语言模型的概念,并且系统地分析了语言模型的设计思路和测试方法,对微软下一代语言模型的开发和设计起到了很好的借鉴作用。2.微软语言模型是微软首次开发成功的用于平板电脑上手写识别系统的预处理模块,该模块不仅能应用于手写识别系统,而且能有效地提高语音识别等其他语言处理系统的识别准确率和可靠性,具有很好的实用价值。

关键词：语言模型字形匹配增量搜索二元组合算法 API测试

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