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基于空间关系的维吾尔文图像关键词检索
1
作者
徐学斌
阿里木江·阿布迪日依木
+2 位作者
朱亚俐
阿力木江·艾沙
库尔班·吾布力
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第2期497-503,共7页
为提高维吾尔文档图像的检索效率,提出一种基于字符空间关系的关键词检索方法。通过对文档图像进行单词切分,提取切分后单词图像的字符空间位置特征,将提取的特征根据单词的连体段数目存储为多个特征文件,根据输入关键词图像的特征寻找...
为提高维吾尔文档图像的检索效率,提出一种基于字符空间关系的关键词检索方法。通过对文档图像进行单词切分,提取切分后单词图像的字符空间位置特征,将提取的特征根据单词的连体段数目存储为多个特征文件,根据输入关键词图像的特征寻找对应的特征文件进行查询。从115张印刷体维吾尔文档图像切分后的24460张单词集中选取10张有丰富含义的关键词图像在单词库中进行检索实验,平均准确率为96.47%,平均召回率达到了93.74%,平均每张单词的查询耗时为0.25 s,验证了该方法在维吾尔文档图像检索中的有效性。
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关键词
维吾尔语
单词切分
关键词检索
连体段
空间关系
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职称材料
一种基于IMM的分布式扩展目标跟踪算法
被引量：
4
2
作者
蒋婉月
干润禾
+2 位作者
夏威
李会勇
李明
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024年第5期957-969,共13页
随着传感器分辨率的提高,将目标视为一个质点可能导致大量信息的丢失,传统点目标跟踪模型不再适用。而扩展目标跟踪算法不仅考虑了目标的运动状态(如位置、速度和加速度),还考虑了目标的扩展状态(如形状、大小和方向等),可获得更准确且...
随着传感器分辨率的提高,将目标视为一个质点可能导致大量信息的丢失,传统点目标跟踪模型不再适用。而扩展目标跟踪算法不仅考虑了目标的运动状态(如位置、速度和加速度),还考虑了目标的扩展状态(如形状、大小和方向等),可获得更准确且完整的目标状态估计。近年来,利用随机矩阵跟踪扩展目标的方法颇受欢迎。实际场景中扩展目标运动复杂多变,可能导致其运动状态和扩展发生突变。多模型算法,如交互多模型(Interactive Multiple Model,IMM)算法,是一种有效的机动目标跟踪方法。本文考虑利用传感器网络以分布式算法实现机动扩展目标的跟踪问题。本文提出了一种基于扩散策略的分布式机动扩展目标跟踪算法,其中,采用随机矩阵法对扩展目标进行建模。该算法拓展了IMM框架,以描述不同扩展特性的扩展目标在不同过程噪声下的运动特性,并进一步研究了一种减小通信量的分布式局部扩散策略。具体地说,在该算法中,每个节点基于IMM框架跟踪机动扩展目标,并采用加权Kullback-Leibler平均实现IMM框架中的数据融合。此外,应用本文所提出的局部扩散策略,每个节点仅与邻居节点交换部分中间估计值,以实现较低通信负担的有效的分布式扩展目标跟踪。仿真实验结果表明,本文所提的基于局部扩散策略的分布式机动扩展目标跟踪算法能够有效地跟踪机动扩展目标,且具有相对较低的网络通信负担。
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关键词
扩展目标跟踪
分布式融合
交互多模型
随机矩阵
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职称材料
题名
基于空间关系的维吾尔文图像关键词检索
1
作者
徐学斌
阿里木江·阿布迪日依木
朱亚俐
阿力木江·艾沙
库尔班·吾布力
机构
新疆大学
信息科学
与工程
学院
(
网络空间
安全
学院
)
新疆
维吾尔自治区科技项目服务中心项目服务部
新疆大学
教师工作部
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第2期497-503,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61563052、61862021、61363064)。
文摘
为提高维吾尔文档图像的检索效率,提出一种基于字符空间关系的关键词检索方法。通过对文档图像进行单词切分,提取切分后单词图像的字符空间位置特征,将提取的特征根据单词的连体段数目存储为多个特征文件,根据输入关键词图像的特征寻找对应的特征文件进行查询。从115张印刷体维吾尔文档图像切分后的24460张单词集中选取10张有丰富含义的关键词图像在单词库中进行检索实验,平均准确率为96.47%,平均召回率达到了93.74%,平均每张单词的查询耗时为0.25 s,验证了该方法在维吾尔文档图像检索中的有效性。
关键词
维吾尔语
单词切分
关键词检索
连体段
空间关系
Keywords
Uyghur language
word segmentation
keyword retrieval
conjoined section
spatial relationship
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于IMM的分布式扩展目标跟踪算法
被引量：
4
2
作者
蒋婉月
干润禾
夏威
李会勇
李明
机构
电子科技
大学
信息
与通信
工程
学院
新疆大学
信息科学
与工程
学院
(
网络空间
安全
学院
)
电子科技
大学
长三角研究院(衢州)
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024年第5期957-969,共13页
基金
国家自然科学基金(61871104,62231006)
衢州市大科创项目基金(2022D013)
文摘
随着传感器分辨率的提高,将目标视为一个质点可能导致大量信息的丢失,传统点目标跟踪模型不再适用。而扩展目标跟踪算法不仅考虑了目标的运动状态(如位置、速度和加速度),还考虑了目标的扩展状态(如形状、大小和方向等),可获得更准确且完整的目标状态估计。近年来,利用随机矩阵跟踪扩展目标的方法颇受欢迎。实际场景中扩展目标运动复杂多变,可能导致其运动状态和扩展发生突变。多模型算法,如交互多模型(Interactive Multiple Model,IMM)算法,是一种有效的机动目标跟踪方法。本文考虑利用传感器网络以分布式算法实现机动扩展目标的跟踪问题。本文提出了一种基于扩散策略的分布式机动扩展目标跟踪算法,其中,采用随机矩阵法对扩展目标进行建模。该算法拓展了IMM框架,以描述不同扩展特性的扩展目标在不同过程噪声下的运动特性,并进一步研究了一种减小通信量的分布式局部扩散策略。具体地说,在该算法中,每个节点基于IMM框架跟踪机动扩展目标,并采用加权Kullback-Leibler平均实现IMM框架中的数据融合。此外,应用本文所提出的局部扩散策略,每个节点仅与邻居节点交换部分中间估计值,以实现较低通信负担的有效的分布式扩展目标跟踪。仿真实验结果表明,本文所提的基于局部扩散策略的分布式机动扩展目标跟踪算法能够有效地跟踪机动扩展目标,且具有相对较低的网络通信负担。
关键词
扩展目标跟踪
分布式融合
交互多模型
随机矩阵
Keywords
extended object tracking
distributed fusion
interactive multiple model
random matrix
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间关系的维吾尔文图像关键词检索
徐学斌
阿里木江·阿布迪日依木
朱亚俐
阿力木江·艾沙
库尔班·吾布力
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
0
在线阅读
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职称材料
2
一种基于IMM的分布式扩展目标跟踪算法
蒋婉月
干润禾
夏威
李会勇
李明
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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