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基于相似度特征和深度学习的脱机手写汉字评价与身份验证研究

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基于相似度特征和深度学习的脱机手写汉字评价与身份验证研究

作者：付博雅燕山大学

学位级别：硕士

手写汉字识别一直是模式识别领域的研究热点和难点,但目前算法的识别率有一定局限,书写潦草是影响算法效率的重要原因之一,工整度评价可以减少书写潦草对识别率的影响,但针对脱机手写汉字的工整度评价问题,目前并无确切的定量评价方法,... 详细信息

手写汉字识别一直是模式识别领域的研究热点和难点,但目前算法的识别率有一定局限,书写潦草是影响算法效率的重要原因之一,工整度评价可以减少书写潦草对识别率的影响,但针对脱机手写汉字的工整度评价问题,目前并无确切的定量评价方法,评价标准也不统一。此外,手写汉字在一定程度上能够反映出书写者个体差异,但由于脱机手写汉字样本缺乏书写方向、书写力度等动态信息,导致基于手写汉字的身份验证难度大大增加。针对这些问题,本文利用多种相似度特征和神经网络分类识别算法,研究了脱机手写汉字的工整度评价方法,并基于相似度特征对书写者身份进行了识别验证。完成的主要工作如下:(1)针对本文测试需要,采集书写差异较大的测试者的手写汉字图像,建立工整度评价手写汉字测试集,并从中随机选取部分汉字构建身份验证汉字测试集。为了提高工整度评价和身份验证准确率,对手写汉字图像进行预处理,包括汉字图像剪裁、灰度化和二值化、滤波去噪、汉字图像标准化和汉字图像骨架提取等。(2)提取手写汉字图像与标准模板汉字图像之间的三种相似度特征,包括相关系数、Tversky指数和余弦相似度。其中用于余弦相似度计算所需的特征,分别采用了同心圆分割、纹理特征、网格特征和图像投影四种不同的方法进行提取。通过分析处理相似度特征完成了手写汉字工整度的定量评价,并将算法评价结果与人的评价结果进行比较。结果表明,基于相似度对手写汉字工整度进行评价的结果与人工评价一致。(3)以业务办理常用语“同意办理”为测试汉字,提取手写汉字的多种相似度特征,并与身份验证数据集中的汉字模板进行对比,利用BP神经网络分类器完成书写者的身份验证。结果表明,基于手写汉字相似度特征进行身份验证的准确率高于85%。同时,提出采用表征学习和度量学习的方法对手写汉字进行特征提取,采用Res Net-50网络提取了手写汉字特征图,并将特征图转化为2048维特征向量。通过SVM分类器对提取的特征进行分类,随着惩罚因子a的增大,识别准确率可以达到90%以上。本文利用相似度特征提出的脱机手写汉字工整度定量评价和身份验证方法,算法简单可靠,工整度评价结果与人工评价结果一致,书写者身份验证准确率高于85%。利用深度学习方法,基于脱机手写汉字进行身份验证的准确率高于90%。工整度评价方案能够有效提高汉字书写规范程度和识别准确率,提出的基于脱机手写汉字的身份验证方法,在业务办理常用语的小数据集上取得了较好的识别效果。

关键词：脱机手写汉字相似度特征工整度评价身份验证深度学习

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搜索引擎广告用户行为预测与特征分析

计算机应用研究 2013年第5期30卷 1413-1418页

作者：王海雷贺一骏俞学宁张铭北京大学光华管理学院北京100871 中国民生银行博士后工作站北京100031 北京大学信息科学技术学院北京100871 中国民生银行科研培训学院北京100084

介绍了搜索引擎广告系统的基本运作模式。通过对广告四元组的特征提取、特征值平滑等操作,将广告记录解析成为训练数据,并将数据分为训练集和测试集,使用支持向量机算法并利用训练集训练出的模型将测试集分类,从而预测出用户的行为。通... 详细信息

介绍了搜索引擎广告系统的基本运作模式。通过对广告四元组的特征提取、特征值平滑等操作,将广告记录解析成为训练数据,并将数据分为训练集和测试集,使用支持向量机算法并利用训练集训练出的模型将测试集分类,从而预测出用户的行为。通过对特征的分析,得出对用户行为预测准确率影响最大的特征是点击率。实验证明,在使用该模型中所有特征的情况下,分类的准确率能够达到83.17%。

关键词：搜索广告支持向量机点击率准确率广告质量特征相似度特征

基于触发词和依存句法的金融关系抽取方法研究

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基于触发词和依存句法的金融关系抽取方法研究

作者：柏传洋北京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网的普及和发展,当今正处在一个信息爆炸的时代,文本数据作为信息的主要记录载体呈指数爆炸增长,铺天盖地的繁杂信息影响了知识的获取,因此如何从非结构化的信息中提取出有用的结构化信息显得尤为迫切和需要。关系抽取任务作为... 详细信息

随着互联网的普及和发展,当今正处在一个信息爆炸的时代,文本数据作为信息的主要记录载体呈指数爆炸增长,铺天盖地的繁杂信息影响了知识的获取,因此如何从非结构化的信息中提取出有用的结构化信息显得尤为迫切和需要。关系抽取任务作为信息抽取中的关键,实现从非结构化的文本中抽取出“头实体-关系-尾实体”三元组知识,用于知识图谱的构建和辅助信息的检索,为未来专业领域的业务应用提供了知识支撑。随着金融科技化与数字化发展,金融知识愈发宝贵,知识利用的需求愈发迫切,因此金融领域的关系抽取的实现十分重要。本研究从金融文本特点分析和金融本体的构建出发,针对性的提出了融合外部知识语义相似度特征的关系抽取方法,结合关系触发词表创新设计了无监督的语义匹配任务以及相似特征的提取方法,在聚类和可视化应用上提升了金融领域编码的效果,在少样本场景下的金融关系抽取的效果提升显著。为了解决金融关系抽取中关系重叠的问题,本研究采用句法结构建模的方式,设计了基于硬软结合的依存句法树剪枝策略,有效去除了长句中的冗余信息,并首次提出将实体类型和句法类型融入异构图卷积神经网络(HGCN)中,有效融合了结构、语义等多维度信息,该关系抽取算法在金融领域数据集上提升了约一个百分点F1值。本研究将算法研究转化为应用成果,实现金融关系抽取算法系统设计、金融知识图谱的构建流程及其智能问答应用功能设计,进一步探索了金融应用价值。

关键词：金融关系抽取相似度特征依存句法异构图卷积神经网络知识图谱

顾及物候不确定性的多时相极化SAR农作物分类研究

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顾及物候不确定性的多时相极化SAR农作物分类研究

作者：丁丽珍中南大学

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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种主动遥感技术,可全天时、全天候持续监测农作物生长变化,已成为作物分类识别的重要手段。农作物是一种随时间动态变化的地物,具有独特的物候特性,不同作物类型的生长周期、生长发育... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种主动遥感技术,可全天时、全天候持续监测农作物生长变化,已成为作物分类识别的重要手段。农作物是一种随时间动态变化的地物,具有独特的物候特性,不同作物类型的生长周期、生长发育演变规律都不相同。基于此,农作物物候信息和极化SAR时变特性被广泛应用于改进农作物分类。其中,基于时序匹配的极化SAR分类方法被越来越多的学者关注,其能够较好解决大范围农田场景下,农作物物候不确定性带来的分类错误。物候不确定性是指同一作物类型的不同地块,受不同的田间管理方式的影响,具有不同步的物候序列。时序匹配算法可根据形状特性重新对齐不同步的时变特征曲线,以此改善物候不确定干扰,根据时变特征曲线的形状差异区分作物类型。然而,现有基于时序匹配的极化SAR分类方法往往存在相似度特征类型单一、未考虑相似度序列信息的问题,限制了作物分类精度。鉴于此,本文以时序匹配算法为基础,研究物候不确定场景下更先进的极化SAR农作物分类方法。本文的主要研究内容和创新如下:(1)分析了典型农作物的时序散射特性响应机理和物候发展规律,从时间维度上剖析了不同农作物类型散射特性差异的原因,为后续相似度特征及分类方法研究提供了理论基础。首先,基于欧空局“Agri SAR 2009”项目数据产品,提取极化SAR散射特征数据集。然后,结合农作物的物候信息,分析了作物散射机制演变规律和实验区不同农作物散射特性的差异。结果表明,后向散射强度、Freeman分解以及H/Aα分解参数的时序特征曲线在不同的农作物类别上会呈现出独特的变化形态,极化特征可以从不同的角度描述作物间时序散射特性的差异,通过联合多种特征可以提升对作物类型的区分能力。(2)提出了一种联合极化统计和时变散射特性的双分支时序匹配方法,使得时序匹配能够更准确地描述农作物物候序列的相似程度,并定义多种相似性测度,有效提高相似度特征对作物类别的区分能力。首先,提出了双分支时序匹配方法,有效减少曲线匹配误差。双分支时序匹配包括传统的时间加权动态时间规整(Time-weighted Dynamic Time Warping,TWDTW)算法和基于Wishart距离的TWDTW(Wishart Distance-based TWDTW,WD-TWDTW)算法,其中TWDTW算法的目标是匹配形状相似的时变特征曲线,WD-TWDTW算法的重点是寻找相似的极化统计特征。通过两者的组合充分利用极化信息,更全面地描述农作物物候序列的相似程度。然后,定义了一种联合相似性测度,提高了相似度特征对作物类型的区分能力。相似性测度包括基于TWDTW算法的形状相似度和特征相似度,以及基于WD-TWDTW算法的极化相似度,能够从生长趋势、生长状态和统计分布三个方面描述农作物类别间的差异。使用Flevoland实验区时序Radarsat-2全极化数据验证方法的有效性,结果表明相对于传统基于形状相似度的方法,本文方法的整体分类精度提升12%以上。(3)提出了一种基于时序匹配相似度特征的时间卷积极化SAR农作物分类方法,充分利用时间序列信息,并借助于卷积网络挖掘更深层次的农作物物候特性,有效地提高作物类型的分离程度。首先,基于双分支时序匹配方法,提出了相似度序列特征,具有刻画不同物候期下农作物类别间生长差异的能力。然后,提出了一种基于相似度序列特征的二维时间卷积神经网络(2D-Temporal Convolutional Neural Network,2D-TCNN)分类方法,具有捕获局部时序动态变化信息的优势。基于相似度序列的2D-TCNN方法可借助于卷积网络强大的特征提取能力,突出有利特征、有利物候期的贡献,挖掘更深层次的物候特征,进一步提高对作物类型的区分能力。使用Flevoland实验区时序Radarsat-2全极化数据进行方法验证,结果表明本文方法取得了最高的分类精度,并且在样本数量较少时更加有效。对比传统的基于时序极化SAR特征的TCNN分类方法,本文方法的macro-F1分数提升3%以上,证明了相似度序列特征用于分类的有效性。图37幅,表10个,参考文献98篇

关键词：时序极化SAR 农作物分类时序匹配相似度特征物候不确定性

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基于特征提取和最小二乘的直扩信号盲估计

基于特征提取和最小二乘的直扩信号盲估计

作者：强幸子重庆邮电大学

学位级别：硕士

直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)是扩频通信技术的主要方式之一。在合作通信中,接收方可利用事先已知的扩频序列对接收信号进行解扩得到信息序列。在非合作通信中,需要对未知的扩频序列进行估计,从而达到通信监测... 详细信息

直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)是扩频通信技术的主要方式之一。在合作通信中,接收方可利用事先已知的扩频序列对接收信号进行解扩得到信息序列。在非合作通信中,需要对未知的扩频序列进行估计,从而达到通信监测和电子干扰的目的。因此,DSSS信号盲估计研究得到了人们广泛的关注。本文针对DSSS信号扩频序列和信息序列盲估计问题进行了研究。主要工作包括以下几个方面:1.针对奇异值分解盲估计短码直接序列扩频(Short Code-Direct Sequence Spread Spectrum,SC-DSSS)信号序列时,接收信号起点位置变化引起估计性能不稳定的问题,研究了一种对奇异向量进行线性变换的SC-DSSS信号序列盲估计方法。该方法首先对接收信号以单倍(或双倍)扩频周期进行分段构造信号矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,再对大小较为接近的两个奇异值所对应的右奇异向量做线性变换,从而得到信息序列估计值,并从对应的左奇异向量中提取扩频序列估计值。2.针对单用户非周期长码直接序列扩频(Non-Periodic Long Code-Direct Sequence Spread Spectrum,NPLC-DSSS)信号周期特性被严重破坏,扩频序列难以估计的问题,研究了基于相似度函数的NPLC-DSSS信号扩频序列盲估计方法。该方法首先利用已知的扩频周期和信息码元宽度构造单个扩频周期内的信息码库,然后对NPLC-DSSS信号以单倍扩频周期进行分段,通过滑动改变起始位置,并对经过与信息码库匹配后的两两扩频周期内的信号进行相似度分析用以估计信息码同步位置。再对同步且完成信息码匹配后的NPLC-DSSS信号以单倍扩频周期分段构造矩阵,并对该矩阵进行特征分解,最大左奇异向量即为扩频序列估计值。3.针对同步多用户NPLC-DSSS信号扩频序列难以估计的问题,研究了一种改进的最小二乘算法对同步多用户NPLC-DSSS信号扩频序列进行估计。该方法首先将同步多用户NPLC-DSSS信号等效为含有缺失数据的同步多用户SC-DSSS信号,然后构造缺失数据矩阵。利用迭代最小二乘算法对该矩阵进行分解,并利用嵌套迭代的方法对缺失部分进行补偿,直至迭代过程收敛,即可得到各路扩频序列估计值。

关键词：扩展频谱技术直接序列扩频奇异值分解相似度特征缺失数据矩阵

基于机载LiDAR数据的建筑物震害识别特征参数研究

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国际地震动态 2019年第4期40卷 42-44页

作者：窦爱霞中国地震局地质研究所北京100029

地震导致的建筑物破坏是人员伤亡和经济损失的主要因素,房屋破坏程度调查是灾害损失评估的重要依据。国内外多次地震应急遥感应用实践证明,高分辨率卫星和航空遥感已成为灾害监测的重要手段。激光雷达(Light Detection and Ranging,LiD... 详细信息

地震导致的建筑物破坏是人员伤亡和经济损失的主要因素,房屋破坏程度调查是灾害损失评估的重要依据。国内外多次地震应急遥感应用实践证明,高分辨率卫星和航空遥感已成为灾害监测的重要手段。激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)是一种新兴的主动遥感技术,可快速获取高精度地面高程信息,能够监测地震造成的地表变形、滑坡、堰塞湖等地震次生灾害和地表破裂以及道路、建筑物等的损坏。

关键词：机载LiDAR 建筑物震害定量评估延尺系数相似度特征

基于多特征融合的汉英口语翻译自动评分方法研究

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现代科学仪器 2021年第2期38卷 258-261页

作者：王婧锦陕西中医药大学外语学院陕西咸阳712046

汉英口语翻译自动评分不仅仅可以提高评分的效率,同时也可以确保评分的公正客观性。本文提取了汉英口语翻译自动评分的相似度特征、句法特征和语音特征,得到了用于自动评分的11个特征。以某大学英语专业口语翻译课程考试所采集的语音信... 详细信息

汉英口语翻译自动评分不仅仅可以提高评分的效率,同时也可以确保评分的公正客观性。本文提取了汉英口语翻译自动评分的相似度特征、句法特征和语音特征,得到了用于自动评分的11个特征。以某大学英语专业口语翻译课程考试所采集的语音信号为例,最终获得了包含8个特征的汉英口语翻译自动评分模型。结果表明,在去除特征之后,汉英口语翻译自动评分系统的性能得到了一定程度的改善。本论文的研究对汉英口语翻译自动评分研究具有一定的参考机制。

关键词：多特征融合自动评分相似度特征句法特征语音特征

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基于词向量和条件随机场的领域术语识别方法

计算机应用 2016年第11期36卷 3146-3151页

作者：冯艳红于红孙庚赵禹锦大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023 辽宁省海洋信息技术重点实验室(大连海洋大学) 辽宁大连116023 大连海洋大学经济管理学院辽宁大连116023

针对基于统计特征的领域术语识别方法忽略了术语的语义和领域特性,从而影响识别结果这一问题,提出一种基于词向量和条件随机场(CRF)的领域术语识别方法。该方法利用词向量具有较强的语义表达能力、词语与领域术语之间的相似度具有较强... 详细信息

针对基于统计特征的领域术语识别方法忽略了术语的语义和领域特性,从而影响识别结果这一问题,提出一种基于词向量和条件随机场(CRF)的领域术语识别方法。该方法利用词向量具有较强的语义表达能力、词语与领域术语之间的相似度具有较强的领域表达能力这一特点,在统计特征的基础上,增加了词语的词向量与领域术语的词向量之间的相似度特征,构成基于词向量的特征向量,并采用CRF方法综合这些特征实现了领域术语识别。最后在领域语料库和Sogou CA语料库上进行实验,识别结果的准确率、召回率和F测度分别达到了0.985 5、0.943 9和0.964 3,表明所提的领域术语识别方法取得了较好的效果。

关键词：词向量条件随机场术语识别相似度特征

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基于区域划分的图像融合技术研究

基于区域划分的图像融合技术研究

作者：王蕙中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

图像融合是多传感器信息融合的一个分支,近些年来在军事目标识别、医学病理诊断、城市规划管理等方面有着越来越广泛的应用。图像融合的方法有很多种,本文主要针对基于区域划分的融合技术进行研究。论文首先介绍了图像融合的基本理论,... 详细信息

图像融合是多传感器信息融合的一个分支,近些年来在军事目标识别、医学病理诊断、城市规划管理等方面有着越来越广泛的应用。图像融合的方法有很多种,本文主要针对基于区域划分的融合技术进行研究。论文首先介绍了图像融合的基本理论,就它的概念、步骤、层次以及常用的方法的特点进行讨论。对图像分割的基本理论进行了研究,并重点研究了基于边缘和基于区域的两种方法。基于区域分割图像的融合是在像素级的层面上进行的,传统基于区域划分的图像融合技术使用平均梯度指标进行图像清晰度判断,不能准确衡量图像局部清晰程度,运算速度慢。拉普拉斯能量（EOL）能够更好的对区域的清晰度进行判断,运算过程仅涉及“和运算”,运算效率高。本文使用EOL参数替代传统的平均梯度,提高了图像融合质量,缩短了算法运行时间。对比实验验证了算法的有效性。此外,将改进算法应用于红外与微光图像的融合,也取得了良好的效果。基于相似度的区域划分融合算法根据源图像间的相似性特征从照度、对比度和结构三部分进行融合,这些特征反映了原图像间的冗余或互补关系。传统算法中的结构特征参数使用了相关系数,无法真正体现图像间的结构信息。本文使用小波相似度替换传统的相关系数相似度,能够真正反映图像边缘结构信息,并引入视觉理论采用CSF曲线对小波系数进行加权,计算相似度参数并进行区域划分,取得了优于传统相似度方法的融合效果。

关键词：图像融合区域划分拉普拉斯能量相似度特征小波分解 HVS