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融合词典特征的Bi-LSTM-WCRF中文人名识别被引量：7: 1; 作者成于思施云涛《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期69-76,共8页; 受限于标注语料的领域和规模以及类别不均衡,中文人名识别性能偏低。相比人名识别训练语料,人名词典获取较为容易,利用词典提升人名识别性能有待进一步研究。该文提取人名词典特征,融入到双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型中,在损失函数... 展开更多; 关键词人名识别双向长短期记忆网络加权条件随机场词典特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于动作子空间和权重条件随机场的行为识别被引量：2: 2; 作者王智文蒋联源 +4 位作者王宇航欧阳浩张灿龙黄镇谨王鹏涛《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期412-418,共7页; 针对单目视频中的人类行为识别,提出了基于动作子空间与权重条件随机场的行为识别方法。该方法结合了基于特征提取的核主分量分析(KPCA)与基于运动建模的权重条件随机场(WCRF)模型。探讨了通过非线性降维行为空间的基本结构,并在运动轨... 展开更多; 关键词人类行为识别人体轮廓提取与表示核主分量分析非线性降维权重条件随机场; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于空间约束加权条件稀疏表示高光谱图像分类被引量：2: 3; 作者陈善学屈龙瑶胡灿《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期442-449,共8页; 为了充分利用稀疏表示分类信息和高光谱图像的空间信息,提出结合马尔可夫随机场的加权条件稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法对稀疏表示分解后的残差向量建立条件稀疏表示模型,在计算残差向量的类别归属时引入频段方差信息;利用光谱... 展开更多; 关键词图像处理高光谱图像分类加权条件稀疏表示马尔可夫随机场; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合自适应空间与CRF的遥感影像变化检测: 4; 作者杨景玉吴磊 +1 位作者王阳萍杜晓刚《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1592-1596,共5页; 提出了一种结合自适应空间与条件随机场(CRF)的新框架用于高分辨率遥感影像变化检测,解决了两幅影像配准误差造成的噪声和条件随机场产生的过平滑问题。通过加权自适应空间(WAS)获取差异图像消除了因配准误差造成的部分噪声,采用基于形... 展开更多; 关键词高分辨率遥感影像变化检测加权自适应空间形态学重构条件随机场光谱-空间约束; 在线阅读下载PDF 职称材料

全卷积网络结合改进的条件随机场-循环神经网络用于SAR图像场景分类被引量：8: 5; 作者汤浩何楚《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3436-3441,共6页; 传统合成孔径雷达(SAR)图像基于粗分割像素块提取相关特征,后接支持向量机(SVM)和马尔可夫随机场(MRF)或条件随机场(CRF)进行分类,该方法存在同一像素块内部不同类别像素的误差,而且只考虑邻近区域未充分用到全局信息和结构信息。故考... 展开更多; 关键词全卷积网络条件随机场-循环神经网络全局信息全图距离权重; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合词典特征的Bi-LSTM-WCRF中文人名识别被引量：7: 1; 作者成于思施云涛; 机构东南大学土木工程学院苏宁科技集团云计算研发中心; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期69-76,共8页; 基金国家自然科学基金(71601047) 中国博士后科学基金(2015M581706); 文摘受限于标注语料的领域和规模以及类别不均衡,中文人名识别性能偏低。相比人名识别训练语料,人名词典获取较为容易,利用词典提升人名识别性能有待进一步研究。该文提取人名词典特征,融入到双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型中,在损失函数中提高人名标签权重,设计加权条件随机场(WCRF)。从人名词典中获取姓和名相关的特征信息,Bi-LSTM网络捕获句子中上下文信息,WCRF提高人名识别的召回率。在《人民日报》语料和工程法律领域语料上进行实验,结果表明:在领域测试语料上,与基于隐马尔可夫模型的方法相比,人名识别的F1值提高18.34%,与传统Bi-LSTM-CRF模型相比,召回率提高15.53%,F1提高8.83%。WCRF还可以应用到其他类别不均衡的序列标注或分类问题中。; 关键词人名识别双向长短期记忆网络加权条件随机场词典特征; Keywords person name recognition bi-directional long short-term memory netwoork weighted conditional random field dictionary features; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于动作子空间和权重条件随机场的行为识别被引量：2: 2; 作者王智文蒋联源王宇航欧阳浩张灿龙黄镇谨王鹏涛; 机构广西科技大学计算机科学与通信工程学院广西信息科学实验中心桂林航天工业学院汽车与交通工程学院广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西科技大学电气与信息工程学院; 出处《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期412-418,共7页; 基金国家自然科学基金(61462008 61365009) +2 种基金 2014GXNSFAA118368 2016GXNSFBA380081); 文摘针对单目视频中的人类行为识别,提出了基于动作子空间与权重条件随机场的行为识别方法。该方法结合了基于特征提取的核主分量分析(KPCA)与基于运动建模的权重条件随机场(WCRF)模型。探讨了通过非线性降维行为空间的基本结构,并在运动轨迹投影过程中保留清晰的时间顺序,使人体轮廓数据表示更紧凑。WCRF通过多种交互途径对时间序列建模,从而提高了信息共享的联合精确度,具有超越生成模型的优势(如放宽观察之间独立性的假设,有效地将重叠的特征和远距离依存关系合并起来的能力)。实验结果表明,该行为识别方法不仅能够准确地识别随时间、区域内外人员变化的人类行为,而且对噪声和其他因素鲁棒性强。; 关键词人类行为识别人体轮廓提取与表示核主分量分析非线性降维权重条件随机场; Keywords human activities recognizing human silhouette extraction and representation kernel principalcomponent analysis （KPCA） nonlinear dimensionality reduction weighted conditional random field （wcrf）; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于空间约束加权条件稀疏表示高光谱图像分类被引量：2: 3; 作者陈善学屈龙瑶胡灿; 机构重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期442-449,共8页; 基金国家自然科学基金(61102062 671116) 重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400416)资助课题; 文摘为了充分利用稀疏表示分类信息和高光谱图像的空间信息,提出结合马尔可夫随机场的加权条件稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法对稀疏表示分解后的残差向量建立条件稀疏表示模型,在计算残差向量的类别归属时引入频段方差信息;利用光谱信息散度从信息熵的角度挖掘重构光谱中的类别鉴定信息;在期望最大化算法模型中,将条件稀疏模型与光谱信息散度模型相结合,使算法具备迭代自更新的能力;将马尔可夫随机场引入加权条件稀疏表示算法,在算法时间复杂度不变的情况下,对高光谱图像的空间信息予以提取。仿真结果表明,该算法能够有效地提高分类精度,且在不同试验数据下具备良好的稳定性。; 关键词图像处理高光谱图像分类加权条件稀疏表示马尔可夫随机场; Keywords image processing hyperspectral image classification weighted conditional sparse representation Markov random field （MRF）; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合自适应空间与CRF的遥感影像变化检测: 4; 作者杨景玉吴磊王阳萍杜晓刚; 机构兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心甘肃省轨道交通装备系统动力学与可靠性重点实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1592-1596,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(41761082,61862038,61861024) 甘肃省科技计划资助项目(18JR3RA104) +1 种基金甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室资助项目。; 文摘提出了一种结合自适应空间与条件随机场(CRF)的新框架用于高分辨率遥感影像变化检测,解决了两幅影像配准误差造成的噪声和条件随机场产生的过平滑问题。通过加权自适应空间(WAS)获取差异图像消除了因配准误差造成的部分噪声,采用基于形态学重构的FCM聚类方法(MFCM)构建CRF一阶势减少了斑点噪声;引入带光谱-空间约束的模型改进CRF二阶势,进一步提高了算法的抗噪性能并可防止过平滑现象。与现有方法相比,该算法的检测精度、虚检率和漏检率都得到明显改进,同时较好地保留了边缘信息。; 关键词高分辨率遥感影像变化检测加权自适应空间形态学重构条件随机场光谱-空间约束; Keywords high resolution remote sensing image change detection weighted adaptive space morphological reconstruc-tion conditional random field spectral-spatial constraint; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名全卷积网络结合改进的条件随机场-循环神经网络用于SAR图像场景分类被引量：8: 5; 作者汤浩何楚; 机构武汉大学电子信息学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3436-3441,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61331016 41371342)~~; 文摘传统合成孔径雷达(SAR)图像基于粗分割像素块提取相关特征,后接支持向量机(SVM)和马尔可夫随机场(MRF)或条件随机场(CRF)进行分类,该方法存在同一像素块内部不同类别像素的误差,而且只考虑邻近区域未充分用到全局信息和结构信息。故考虑基于像素点引入全卷积网络(FCN),以ESAR卫星图像为样本,基于像素点级别构建卷积网络进行训练,得到各像素的初始类别分类概率。为了考虑全局像素类别的影响后接CRF-循环神经网络(CRF-RNN),利用FCN得到的初始概率,结合CRF结构得到全局像素类别转移结果,之后进行RNN的迭代进一步优化实验结果。由于基于像素点和考虑了全局信息与结构信息,克服了传统分类的部分缺点,使正确率较传统SVM或CRF方法平均提高了约6.5个百分点。由于CRF-RNN的距离权重是用高斯核人为拟合的,不能随实际训练样本来改变和确定,故存在一定误差,针对该问题提出可训练的全图距离权重卷积网络来改进CRF-RNN,最终实验结果表明改进后方法的正确率较未改进的CRF-RNN又提高了1.04个百分点。; 关键词全卷积网络条件随机场-循环神经网络全局信息全图距离权重; Keywords Fully Convolutional Network （FCN） conditional random field-Recurrent Neural Network （CRF-RNN） global information full image distance weight; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融合词典特征的Bi-LSTM-WCRF中文人名识别	成于思施云涛	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于动作子空间和权重条件随机场的行为识别	王智文蒋联源王宇航欧阳浩张灿龙黄镇谨王鹏涛	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于空间约束加权条件稀疏表示高光谱图像分类	陈善学屈龙瑶胡灿	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	结合自适应空间与CRF的遥感影像变化检测	杨景玉吴磊王阳萍杜晓刚	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	全卷积网络结合改进的条件随机场-循环神经网络用于SAR图像场景分类	汤浩何楚	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2016	8	在线阅读下载PDF 职称材料