基于WebGIS的维吾尔文天气信息服务 被引量：3

1

作者 郑江华 阿地力肉孜 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期288-290,共3页

针对维吾尔语用户对基于地理信息技术的服务需求,提出一种基于WebGIS的维吾尔文天气信息服务系统。以天气信息服务为应用领域,集成Google Maps API地图服务组件与实时Yahoo Weather RSS天气信息,利用网页自定义字体技术解决维吾尔文的... 针对维吾尔语用户对基于地理信息技术的服务需求,提出一种基于WebGIS的维吾尔文天气信息服务系统。以天气信息服务为应用领域,集成Google Maps API地图服务组件与实时Yahoo Weather RSS天气信息,利用网页自定义字体技术解决维吾尔文的表达问题,使用VS2005开发工具实现系统。应用结果表明,该系统能提供多种内置工具,实现维吾尔文天气信息的实时查询。 展开更多

关键词 地理信息系统 封装 信息查询 天气信息

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高并发汉英信息抽取系统的设计与实现 被引量：4

2

作者 张少迪 艾山·吾买尔 +1 位作者 郑炅 石刚 《现代电子技术》 北大核心 2019年第16期104-107,111,共5页

随着大数据时代的来临,如何从海量数据中抽取出最有效的信息成为人们最迫切的需要。为了能够在大数据的环境下更好更快地进行汉英文本的信息抽取,文中采用Python编程语言,Django+uWSGI+Nginx框架,基于TextRank的图排序算法实现汉英文本... 随着大数据时代的来临,如何从海量数据中抽取出最有效的信息成为人们最迫切的需要。为了能够在大数据的环境下更好更快地进行汉英文本的信息抽取,文中采用Python编程语言,Django+uWSGI+Nginx框架,基于TextRank的图排序算法实现汉英文本信息抽取系统。该系统包含文本关键词提取,文本关键短语提取以及文本摘要提取。测试结果表明,该系统能够实现大规模数据的高并发稳定调用,在兼顾抽取质量的同时,还能实现超高效率的信息抽取,具有很好的实际应用价值。 展开更多

关键词 大数据 高并发 信息抽取 TextRank uWSGI NGINX DJANGO

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场景文字识别技术研究综述 被引量：20

3

作者 王德青 吾守尔·斯拉木 许苗苗 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第18期1-15,共15页

对文字检测和识别技术进行了全面的介绍。介绍了自然场景文字识别技术的研究背景、应用领域、技术难点等;介绍了场景文字识别的预处理技术及流程,介绍了近年来出现的基于深度学习的通用检测网络、维吾尔文和中英文的深度学习文字检测网... 对文字检测和识别技术进行了全面的介绍。介绍了自然场景文字识别技术的研究背景、应用领域、技术难点等;介绍了场景文字识别的预处理技术及流程,介绍了近年来出现的基于深度学习的通用检测网络、维吾尔文和中英文的深度学习文字检测网络、场景文字识别深度学习网络、端到端场景文字检测与识别深度学习网络,并总结了各类网络的结构特点、优势、局限性、应用场景以及实现成本,接着进行了综合分析;最后介绍了公开数据集,并探讨了场景文字识别技术的发展趋势及可能的研究方向。 展开更多

关键词 场景文字检测 文本识别 深度学习 端到端检测识别

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基于改进Conformer的新闻领域端到端语音识别 被引量：4

4

作者 张济民 早克热·卡德尔 +2 位作者 艾山·吾买尔 申云飞 汪烈军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期156-164,共9页

目前,开源的中文语音识别数据集大多面向通用领域,缺少面向新闻领域的开源语音识别语料库,因此该文构建了面向新闻领域的中文语音识别数据集CH_NEWS_ASR,并使用ESPNET-0.9.6框架的RNN、Transformer和Conformer等模型对数据集的有效性进... 目前,开源的中文语音识别数据集大多面向通用领域,缺少面向新闻领域的开源语音识别语料库,因此该文构建了面向新闻领域的中文语音识别数据集CH_NEWS_ASR,并使用ESPNET-0.9.6框架的RNN、Transformer和Conformer等模型对数据集的有效性进行了验证,实验表明,该文所构建的语料在最好的模型上CER为4.8%,SER为39.4%。由于新闻联播主持人说话语速相对较快,该文构建的数据集文本平均长度为28个字符,是Aishell_1数据集文本平均长度的2倍;且以往的研究中训练目标函数通常为基于字或词水平,缺乏明确的句子水平关系,因此该文提出了一个句子层级的一致性模块,与Conformer模型结合,直接减少源语音和目标文本的表示差异,在开源的Aishell_1数据集上其CER降低0.4%,SER降低2%;在CH_NEWS_ASR数据集上其CER降低0.9%,SER降低3%,实验结果表明,该方法在不增加模型参数量的前提下能有效提升语音识别的质量。 展开更多

关键词 端到端语音识别 CONFORMER 句子层级一致性

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基于MHSA和GCN的方面级情感分析模型

5

作者 杨乾 艾山·吾买尔 +1 位作者 孙伟伟 古文霞 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期69-74,共6页

针对目前大多数现有的基于图卷积网络的模型只考虑了特定方面和上下文之间的交互关系,忽略了方面之间的交互情感特征的问题,本文提出了一种利用预训练BERT和多头自注意力机制(MHSA)结合图卷积网络的模型(MHSAGCN-BERT).用方面词与上下... 针对目前大多数现有的基于图卷积网络的模型只考虑了特定方面和上下文之间的交互关系,忽略了方面之间的交互情感特征的问题,本文提出了一种利用预训练BERT和多头自注意力机制(MHSA)结合图卷积网络的模型(MHSAGCN-BERT).用方面词与上下文的句法依赖和方面之间的相互情感关系来推导出特定方面的情感极性,以此增强模型学习特征能力.在Restaurant14、Restaurant15、Restaurant16公开数据集上进行了实验,结果表明,本文模型与其他方面级情感分析模型相比有较明显的提升. 展开更多

关键词 方面级情感分析 多头自注意力机制 图卷积网络 方面交互 句法依赖树

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基于字符归一化双投影互相关性匹配识别算法 被引量：8

6

作者 万金娥 袁保社 +1 位作者 谷朝 米尔沙力江.沙吾提 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第3期645-647,716,共4页

针对印刷体维吾尔文文字识别系统中的字符识别正确率较低这一难点问题,采用对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行和列投影图,结合三级分类,将目标字符与对应分类中的字符的双投影图逐一归一化并进行相关性均值计算的方法,取均值最大... 针对印刷体维吾尔文文字识别系统中的字符识别正确率较低这一难点问题,采用对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行和列投影图,结合三级分类,将目标字符与对应分类中的字符的双投影图逐一归一化并进行相关性均值计算的方法,取均值最大的字符作为最佳匹配识别结果,实现了对维文字符的识别。实验证明这种基于字符归一化双投影互相关性匹配识别算法方法抗干扰性强,简单易行,匹配精度高,使得印刷体维吾尔文字字符识别的正确率有了进一步提高。 展开更多

关键词 印刷体维吾尔文 双积分投影图 投影图归一化 互相关性 模板匹配识别

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带标记音节的双向维汉神经机器翻译方法 被引量：3

7

作者 艾山·吾买尔 斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提 +4 位作者 西热艾力·海热拉 刘文其 吐尔根·依布拉音 汪烈军 瓦依提·阿不力孜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期161-168,共8页

近年来,基于神经网络的机器翻译成为机器翻译领域的主流方法,但是在低资源翻译领域中仍存在平行语料不足和数据稀疏的挑战。针对维-汉平行语料不足和维吾尔语形态复杂所导致的数据稀疏问题,从维吾尔语的音节特点出发,将单词切分成音节,... 近年来,基于神经网络的机器翻译成为机器翻译领域的主流方法,但是在低资源翻译领域中仍存在平行语料不足和数据稀疏的挑战。针对维-汉平行语料不足和维吾尔语形态复杂所导致的数据稀疏问题,从维吾尔语的音节特点出发,将单词切分成音节,同时融入BME(Begin,Middle,End)标记思想,提出一种基于带标记音节的神经网络机器翻译方法。与使用单词粒度和BPE粒度的两类神经网络机器翻译方法对比,该方法在维-汉机器翻译任务中分别提升7.39与3.04个BLEU值,在汉-维机器翻译任务中分别提升5.82与3.09个BLEU值,可见在平行语料不足的条件下,该方法有效地提升了维-汉机器翻译的质量。 展开更多

关键词 神经机器翻译 数据稀疏 音节粒度 维汉神经机器翻译

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基于CRF和半监督学习的维吾尔文命名实体识别 被引量：14

8

作者 王路路 艾山·吾买尔 +2 位作者 买合木提·买买提 卡哈尔江·阿比的热西提 吐尔根·依布拉音 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期16-26,33,共12页

目前,维吾尔文命名实体识别研究主要集中在单类实体,且没有引入半监督学习方法,从而无法利用未标注语料的无监督语义和结构信息。该文以条件随机场为基本框架,提出了一种基于半监督学习的维吾尔文命名实体识别方法。通过引入词法特征、... 目前,维吾尔文命名实体识别研究主要集中在单类实体,且没有引入半监督学习方法,从而无法利用未标注语料的无监督语义和结构信息。该文以条件随机场为基本框架,提出了一种基于半监督学习的维吾尔文命名实体识别方法。通过引入词法特征、词典特征、以及基于词向量的无监督学习特征,对比不同特征对识别的影响,并对模型进行优化。实验表明,CRF模型融合多种特征时维吾尔文命名实体识别的F值达到87.43%,说明词法特征和无监督学习特征的有机结合,可以大大减少人工选取特征的工作量,同时也可提高维吾尔文命名实体识别的性能;CRF模型相比于神经网络模型,更适合用于实际应用中。 展开更多

关键词 维吾尔文命名实体识别 条件随机场 半监督学习

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融合词性特征的中文句子相似度计算方法 被引量：7

9

作者 吴浩 艾山·吾买尔 +2 位作者 卡哈尔江·阿比的热西提 王路路 吐尔根·依布拉音 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第1期150-155,共6页

为解决近年来使用依存分析等语法信息计算句子相似度存在的手工标注代价较大、自动标注准确率低影响性能等问题,结合现有的句子相似度算法,提出两种方法融合词性特征计算句子相似度。在高精度的自动词性标注基础上,方法一通过词性信息... 为解决近年来使用依存分析等语法信息计算句子相似度存在的手工标注代价较大、自动标注准确率低影响性能等问题,结合现有的句子相似度算法,提出两种方法融合词性特征计算句子相似度。在高精度的自动词性标注基础上,方法一通过词性信息调整不同词性的单词对句子相似度的影响,方法二使用词性信息选择句子中较为关键的单词进行计算。对比实验中,方法一在实验任务中取得了最高的准确率,方法二具有较优的准确率和较快计算速度,实验结果表明了两种方法的有效性。 展开更多

关键词 句子相似度 词性 权重 词向量 语义

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结合单词-字符引导注意力网络的中文旅游文本命名实体识别 被引量：6

10

作者 西尔艾力·色提 艾山·吾买尔 +3 位作者 王路路 吐尔根·依布拉音 马喆康 买合木提·买买提 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期39-45,共7页

传统基于词向量表示的命名实体识别方法通常忽略了字符语义信息、字符间的位置信息,以及字符和单词间的关联关系。提出一种基于单词-字符引导注意力网络(WCGAN)的中文旅游命名实体识别方法,利用单词引导注意力网络获取单词间的序列信息... 传统基于词向量表示的命名实体识别方法通常忽略了字符语义信息、字符间的位置信息,以及字符和单词间的关联关系。提出一种基于单词-字符引导注意力网络(WCGAN)的中文旅游命名实体识别方法,利用单词引导注意力网络获取单词间的序列信息和关键单词信息,采用字符引导注意力网络捕获字符语义信息和字符间的位置信息,增强单词和字符间的关联性与互补性,从而实现中文旅游文本中命名实体的识别。实验结果表明,WCGAN方法在ResumeNER和TourismNER基准数据集上的F值分别为93.491%和92.860%,相比Bi-LSTM+CRF、Char-Dense等方法识别效果更好。 展开更多

关键词 命名实体识别 字符引导注意力网络 单词引导注意力网络 字符语义 信息互补 位置信息

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亚词及单词深度维汉机器翻译模型对比 被引量：6

11

作者 张胜刚 艾山·吾买尔 +1 位作者 吐尔根·依布拉音 买合木提·买买提 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第8期2326-2330,共5页

针对基于神经网络的维汉机器翻译中的集外词问题和随着网络层数的加深训练和优化模型会变得更加困难这两个问题,在对相关工作研究后,提出基于深层神经网络的亚词及单词的维汉机器翻译模型。在翻译单元上将基于词的翻译单元替换为基于词... 针对基于神经网络的维汉机器翻译中的集外词问题和随着网络层数的加深训练和优化模型会变得更加困难这两个问题,在对相关工作研究后,提出基于深层神经网络的亚词及单词的维汉机器翻译模型。在翻译单元上将基于词的翻译单元替换为基于词和亚词的混合翻译单元,将基于GRU的神经非线性单元替换为基于ALU的非线性单元,缓解训练和优化模型的难度并提高译文质量。通过实验发现该模型相比基准系统提高了近13个BLEU值,该研究对形态丰富黏着语言与汉语的机器翻译具有借鉴意义。 展开更多

关键词 维汉机器翻译 深层神经网络 亚词切分 集外词问题 BLEU值

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基于Bi-LSTM-CRF模型的维吾尔语词干提取的研究 被引量：6

12

作者 古丽尼格尔·阿不都外力 吐尔根·依布拉音 +1 位作者 卡哈尔江·阿比的热西提 王路路 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第8期60-66,共7页

词干提取是维吾尔语自然语言处理中的基础性研究,其提取质量直接影响其他任务的性能。但目前维吾尔语词干提取研究存在过度切分、不切分和歧义切分等问题,这些问题导致词干提取质量不高,对后续任务的性能影响较大。因此该文提出了基于Bi... 词干提取是维吾尔语自然语言处理中的基础性研究,其提取质量直接影响其他任务的性能。但目前维吾尔语词干提取研究存在过度切分、不切分和歧义切分等问题,这些问题导致词干提取质量不高,对后续任务的性能影响较大。因此该文提出了基于Bi-LSTM-CRF的维吾尔语词干提取模型,将字符作为最小切分单位,选取维吾尔语字符特征、音类特征以及语音特征为候选特征,结合模型进行实验。实验表明,该文提出的Bi-LSTM-CRF模型在维吾尔语词干提取任务上,F1值达到了88%,在融入手工提取的候选特征之后,F1值提高了1.8个点,有效提高了词干提取的准确性,缓解了上述问题带来的影响。 展开更多

关键词 维吾尔语 词干提取 Bi-LSTM-CRF

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基于深度神经网络的维吾尔文命名实体识别研究 被引量：11

13

作者 王路路 艾山.吾买尔 +2 位作者 吐尔根.依布拉音 买合木提.买买提 卡哈尔江.阿比的热西提 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期64-70,共7页

现有的维吾尔文命名实体识别主要采用基于条件随机场的统计学习方法,但依赖于人工提取的特征工程和领域知识。针对该问题,该文提出了一种基于深度神经网络的学习方法,并引入不同的特征向量表示。首先利用大规模未标注语料训练的词向量... 现有的维吾尔文命名实体识别主要采用基于条件随机场的统计学习方法,但依赖于人工提取的特征工程和领域知识。针对该问题,该文提出了一种基于深度神经网络的学习方法,并引入不同的特征向量表示。首先利用大规模未标注语料训练的词向量模型获取每个单词具有语义信息的词向量;其次,利用Bi-LSTM提取单词的字符级向量;然后,利用直接串联法或注意力机制处理词向量和字符级向量,进一步获取联合向量表示;最后,用BiLSTM-CRF深度神经网络模型进行命名实体标注。实验结果表明,以基于注意力机制的联合向量表示作为输入的Bi-LSTM-CRF方法在维吾尔文命名实体识别上F值达到90.13%。 展开更多

关键词 维吾尔文命名实体识别 长短时记忆网络 条件随机场 注意力机制

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基于条件随机场的维吾尔文机构名识别 被引量：6

14

作者 买合木提.买买提 王路路 +2 位作者 吐尔根.依布拉音 艾山.吾买尔 卡哈尔江.阿比的热西提 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期273-278,共6页

为缓解目前维吾尔文机构名识别方法依赖于人工编写规则、识别效率低的问题,提出一种基于条件随机场模型(CRF)的维吾尔文机构名识别方法。根据维吾尔语的语言特性,结合词、词性、音节、机构名特征词表、地名词表等特征,实现维吾尔文机构... 为缓解目前维吾尔文机构名识别方法依赖于人工编写规则、识别效率低的问题,提出一种基于条件随机场模型(CRF)的维吾尔文机构名识别方法。根据维吾尔语的语言特性,结合词、词性、音节、机构名特征词表、地名词表等特征,实现维吾尔文机构名识别。实验结果表明,相比于基于规则的方法和隐马尔科夫模型(HMM),该方法不依赖于人工编写规则,识别的准确率和召回率较高。 展开更多

关键词 命名实体 机构名识别 维吾尔语 条件随机场 黏着语

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一种集成深度学习模型的旅游问句文本分类算法 被引量：4

15

作者 马喆康 迪力亚尔·帕尔哈提 +3 位作者 早克热·卡德尔 吐尔根·依布拉音 西尔艾力·色提 艾山·吾买尔 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期70-76,共7页

为提高旅游问句文本中关键特征的利用率,提出一种集成词级卷积神经网络(WL-CNN)与句级双向长短期记忆(SL-Bi-LSTM)网络的旅游问句文本分类算法。利用WL-CNN和SL-Bi-LSTM分别学习词序列子空间向量和句序列深层语义信息,通过多头注意力机... 为提高旅游问句文本中关键特征的利用率,提出一种集成词级卷积神经网络(WL-CNN)与句级双向长短期记忆(SL-Bi-LSTM)网络的旅游问句文本分类算法。利用WL-CNN和SL-Bi-LSTM分别学习词序列子空间向量和句序列深层语义信息,通过多头注意力机制将两种深度学习模型进行集成以实现旅游问句文本的语法和语义信息互补,并通过SoftMax分类器得到最终的旅游问句文本分类结果。实验结果表明,与基于传统深度学习模型的旅游问句文本分类算法相比,该算法在准确率和损失率上分别取得了0.9866和0.1277的最优结果,具有更好的分类效果。 展开更多

关键词 子空间结构信息 深层语义信息 多头注意力机制 卷积神经网络 双向长短期记忆网络

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维吾尔语-汉语量词短语的神经机器翻译 被引量：3

16

作者 阿依古丽·哈力克 卡哈尔江·阿比的热西提 +1 位作者 艾山·吾买尔 吐尔根·依布拉音 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2649-2653,共5页

针对语料不足引起的维吾尔语-汉语量词短语翻译性能不佳及歧义量词的翻译结果乱等问题,提出基于多编码器多解码器的维吾尔语-汉语量词短语神经机器翻译方法。将汉语语料进行自动处理和筛选,收集包含量词的维吾尔语-汉语量词短语语料,使... 针对语料不足引起的维吾尔语-汉语量词短语翻译性能不佳及歧义量词的翻译结果乱等问题,提出基于多编码器多解码器的维吾尔语-汉语量词短语神经机器翻译方法。将汉语语料进行自动处理和筛选,收集包含量词的维吾尔语-汉语量词短语语料,使用多编码器多解码器结构,搭建具有更强生成能力的多编码器多解码器维汉神经机器翻译模型。计算BLEU值得到了36.41,并通过对比实验结果,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 维汉神经机器翻译 歧义量词 神经网络 多编码器 多解码器

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基于PChart算法的哈萨克语句法分析 被引量：4

17

作者 尚文清 古丽拉·阿东别克 +1 位作者 牛娜 于智娟 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第3期832-836,共5页

为研究哈萨克语的句法分析,研究自然语言处理的统计方法的句法分析。根据概率上下无关文法模型和Chart算法的特点,将概率引入Chart算法,提出一种PChart算法。利用PChart算法对哈萨克语进行句法分析,解决句法分析中哈萨克文法的获取和歧... 为研究哈萨克语的句法分析,研究自然语言处理的统计方法的句法分析。根据概率上下无关文法模型和Chart算法的特点,将概率引入Chart算法,提出一种PChart算法。利用PChart算法对哈萨克语进行句法分析,解决句法分析中哈萨克文法的获取和歧义消解问题,实现一个基于PChart算法的哈萨克语句法分析器,识别正确的哈萨克语句子。实验结果表明,该分析器在准确率、召回率等方面的性能都有所提高。 展开更多

关键词 句法分析 自然语言处理 CHART 哈萨克语 统计 概率上下无关文法

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基于深度卷积网络的非接触式掌纹识别与验证 被引量：3

18

作者 许赫庭 木特力甫·马木提 +2 位作者 阿力木江·艾沙 努尔毕亚·亚地卡尔 库尔班·吾布力 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第4期93-99,共7页

针对非接触式掌纹图像存在手姿态、光照等干扰因素的问题,提出了使用深度卷积网络来提取非接触式掌纹特征的识别方法,对不同网络提取非接触式掌纹特征的性能进行了验证.为了提高实用性,避免非接触式掌纹验证前的ROI提取操作,提出了基于S... 针对非接触式掌纹图像存在手姿态、光照等干扰因素的问题,提出了使用深度卷积网络来提取非接触式掌纹特征的识别方法,对不同网络提取非接触式掌纹特征的性能进行了验证.为了提高实用性,避免非接触式掌纹验证前的ROI提取操作,提出了基于Siamese Network的非接触式掌纹验证方法.选用了ResNet、DenseNet、MobileNetV2和RegNet 4个卷积神经网络模型,在IITD、Tongji和MPD 3个非接触式掌纹数据集上做了非接触式掌纹识别的评估实验,在IITD数据集上进行了训练和验证.MobileNetV2在IITD数据集上的收敛速度最快,RegNet在Tongji、MPD两个数据集上的收敛速度明显快于另外3个网络.RegNet在3个数据集上的识别率均最高,且较传统方法有所提高.实验结果表明,用深度卷积网络提取非接触式掌纹特征的方法有更好的识别结果.基于Siamese Network的非接触式掌纹验证方法对自然场景下的掌纹图像有较好的验证结果,且对光照和手姿态具有一定的鲁棒性. 展开更多

关键词 卷积神经网络 掌纹识别 掌纹验证 非接触式 迁移学习 Siamese Network

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基于智能手机的维吾尔语语音控制系统的开发 被引量：2

19

作者 米尔阿迪力江·麦麦提 吾守尔·斯拉木 +2 位作者 努尔麦麦提·尤鲁瓦斯 热依曼·吐尔逊 艾尼宛尔·托乎提 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第6期220-223,305,共5页

以实现维吾尔语命令词识别为目的,重点研究维吾尔语命令词识别系统在Android平台下的开发与实现过程,介绍系统开发难点、核心技术及系统典型的几个功能。系统主要由Android开发包、Eclipse集成开发环境和API接口进行开发,并且通过自动... 以实现维吾尔语命令词识别为目的,重点研究维吾尔语命令词识别系统在Android平台下的开发与实现过程,介绍系统开发难点、核心技术及系统典型的几个功能。系统主要由Android开发包、Eclipse集成开发环境和API接口进行开发,并且通过自动选型规则来实现维汉英多种文字的正确显示及处理等问题,针对广大用户的不同说话方式,重新构建维吾尔语语音语法文件,解决各地不同方言问题。在一般实验室环境下做实验得到了90.56%的正确识别率和85.00%的成功执行率等测试结果,表明维吾尔语非特定人命令词识别研究中语法文件的结构及构建对系统有不同的影响。 展开更多

关键词 ANDROID平台 维吾尔语 关键词识别 槽语法 命令词识别

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基于多粒度与自修复融合的人脸表情识别 被引量：2

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作者 王俊峰 木特力甫·马木提 +2 位作者 阿力木江·艾沙 努尔毕亚·亚地卡尔 库尔班·吾布力 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第2期473-479,共7页

为有效提取和融合表情多粒度特征信息,降低自然场景人脸表情数据集存在不确定性和错误数据等因素致使准确率难以满足现实需求的问题,基于深度卷积神经网络提出多粒度与自修复融合的表情识别模型。采用拼图生成器生成不同粒度图像,利用... 为有效提取和融合表情多粒度特征信息,降低自然场景人脸表情数据集存在不确定性和错误数据等因素致使准确率难以满足现实需求的问题,基于深度卷积神经网络提出多粒度与自修复融合的表情识别模型。采用拼图生成器生成不同粒度图像,利用渐进式的训练过程学习不同粒度图像之间互补的特征信息,采用自修复方法避免网络过度拟合错误样本图像,对错误样本进行重新标注。在AffectNet数据集和RAF-DB数据集上准确率分别达到了63.94%和87.10%,实验结果表明,该模型具有较高的准确率和良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 多粒度 渐进式训练 自修复 拼图生成器 表情识别

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