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题名基于联合多样性密度的汉语方言辨识
被引量：6
- 1
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作者
顾明亮
张世形
张浩
张宁
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机构
江苏师范大学物理与电子工程学院
江苏师范大学语言科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第10期161-166,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61040053)
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ12_0977)
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文摘
为了解决汉语方言模型设计较为单一的问题,提高方言辨识的效率,提出了一种基于联合多样性密度的汉语方言辨识方法。多样性密度算法是多示例学习中的一种经典算法,联合多样性密度算法是对其的改进应用。该方法首先将方言进行预分类为多个小类,然后将各小类方言进行多示例包生成,并通过期望最大多样性密度算法进行多示例学习,得到的多个多样性密度点作为方言的多示例模型,最后提出平均最近距离算法进行模式分类。该方法在训练模型时得到的方言模型更为全面、完整,在模式分类时考虑了未知包中每个示例的影响,提高了辨识系统的效率。
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关键词
汉语方言辨识
多示例学习
多样性密度
K近邻
平均最近距离
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Keywords
Chinese dialect identification
multi-instance learning
diverse density
k-means
average recent distance
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进多样性密度的性别识别
- 2
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作者
顾明亮
张世形
鲍薇
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机构
江苏师范大学物理与电子工程学院
江苏师范大学语言科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第7期149-153,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61040053)
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ12_0977
No.CXLX12_0976)
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文摘
为了避免大量计算来获取分类器阈值,提高性别识别的效率,提出了一种基于改进多样性密度的性别识别方法。该方法将男、女性训练语音包进行双类别多次标记,通过期望最大多样性密度算法进行多示例学习,得到两个多样性密度点,组成双点语言模型,提出示例近邻分类算法,选取多个示例进行模式分类。该方法综合考虑了男、女性语音样本对未知语音包的影响,不必进行阈值设定,减小了野点示例的影响,最终提高了系统的识别效率。
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关键词
多示例学习
性别识别
期望最大化多样性密度
示例近邻
K近邻
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Keywords
multi-instance learning
gender identification
instances-nearest neighbour
k-nearest neighbour
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于特征提取和多示例学习的图像区域标注
被引量：13
- 3
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作者
张滢
齐美彬
周云
蒋建国
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2014年第8期909-914,共6页
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基金
国家自然科学基金(61174170
61004103
+1 种基金
61100127)
教育部博士点基金(20100111110005)资助项目
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文摘
随着web2.0的不断发展,在Flickr等图像共享网站中越来越多的用户在上传图像的同时提供了标注,因此如何确定这些已有的标注在图像中的相关性区域成了一个热门的研究问题。提出了一种基于图像低层视觉特征和多示例学习方法的图像区域标注方法,文中的方法首先对图像进行分割,对分割后的图像区域提取低层视觉特征作为它的区域特征,最后通过多示例学习问题的多样性密度算法思想来对图像进行区域标注。实验中对已被标注的大量数据集进行分析,正确率达到了85%,与已有的图像区域标注方法相比,在区域标注的正确率上有着明显的改善。
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关键词
图像标注
区域标注
特征提取
多示例学习
多样性密度算法
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Keywords
image tag
region labeling
feature extraction
multiple-instance learning
diverse density algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于多示例学习的对象图像推荐算法
- 4
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作者
李展
彭进业
温超
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机构
西北大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第20期280-281,284,共3页
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基金
教育部新世纪优秀人才基金资助项目(NCET-07-0693)
陕西省教育厅科研基金资助项目(2010JK849)
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文摘
用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能。为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法。将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统余弦相似性进行组合,从而实现推荐。实验结果表明,该算法提高了推荐性能。
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关键词
对象图像推荐
协同推荐
多示例学习
多样性密度函数
组合推荐
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Keywords
object image recommendation
collaborative recommendation
multi-instance learning
diversity density function
combination recommendation
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于时变多示例学习的性别识别
- 5
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作者
顾明亮
张宁
张世形
鲍薇
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机构
江苏师范大学物理与电子工程学院
江苏师范大学语言科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第11期4027-4031,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61040053)
江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目(CXZZ11_0903
+1 种基金
CXZZ12_0977
CX-LX12_0976)
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文摘
为了提高性别识别(gender identification)的识别率,提出了一种基于时变多示例学习(multi-instance learning)的性别识别方法。该方法将语音段作为多示例包,语音的声学特征矢量经过K均值(K-means)聚类生成包中示例。将男、女性语音包标记成不同类别后,利用EM-DD(expectation maximization diverse density)算法求解出男、女性语音的多密度点,提出了Bags-K近邻分类算法进行识别。实验结果表明,性别识别系统平均识别率可达97%。
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关键词
多示例学习
性别识别
期望最大多样性密度
K均值
包-K近邻
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Keywords
multi-instance learning gender identificatiom EM-DD K-means bags-kNN
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多示例学习的高分辨率遥感影像面向对象分类
- 6
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作者
阿里木.赛买提
杜培军
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机构
国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室(中国矿业大学)
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出处
《遥感信息》
CSCD
2012年第3期60-66,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(40871195)
江苏省自然科学基金(BK2010182)
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文摘
多示例学习以示例组成的包作为训练样本,学习的目的是预测新包的类型。从分类角度上,处理问题的策略类似于以均质对象为基本处理单元的面向对象影像分类。针对两者之间理论和方法相似性,将多样性密度多示例学习算法与面向对象方法相结合用于高分辨率遥感图像分类。以图像分割方法获取均值对象作为示例,利用多样性密度算法对样本包进行学习获取最大多样性密度示例,最后根据相似性最大准则对单示例包或是经聚类算法得到的新包进行类别标记,以获取最终分类结果。通过与SVM分类器的比较,发现多样性密度算法的平均分类精度都在70%以上,最高可达96%左右,且对小样本问题学习能力更强,结果表明多示例学习在遥感图像分类中有着广泛应用前景。
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关键词
多示例学习
多样性密度
分类
支持向量机
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Keywords
multiple instance learning
diverse density
classification
SVM
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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