检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2014年第1期50卷 145-148页

作者：达吾勒.阿布都哈依尔古丽拉.阿东别克新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046

以基于隐马尔可夫模型和统计语言模型的研究作为基础,着重研究联机手写哈萨克文的切分技术、连体段分类和特征参数的独特提取技术。系统先将提取延迟笔划后的连体段主笔划作为HMM识别器的输入,再根据被识别的主笔划的编号和延迟笔划标... 详细信息

以基于隐马尔可夫模型和统计语言模型的研究作为基础,着重研究联机手写哈萨克文的切分技术、连体段分类和特征参数的独特提取技术。系统先将提取延迟笔划后的连体段主笔划作为HMM识别器的输入,再根据被识别的主笔划的编号和延迟笔划标记从连体段分类词典中查找,找到对应的连体段识别结果。通过去除连体段延迟笔画的方法可以有效地减少需建立的模型数目,进而提高识别速度和避免由字符切分所带来的问题。

关键词：哈萨克文联机手写隐马尔可夫模型连体段连体段分类 Hidden Markov Model(HMM)

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自然语料缺乏的民族语言连续语音识别

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计算机工程 2012年第12期38卷 129-131,135页

作者：武晓敏达瓦·伊德木草吾守尔·斯拉木新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046

以维吾尔语为例研究自然语料缺乏的民族语言连续语音识别方法。采用HTK通过人工标注的少量语料生成种子模型,引导大语音数据构建声学模型,利用palmkit工具生成统计语言模型,以Julius工具实现连续语音识别。实验用64个维语母语者自由发话... 详细信息

以维吾尔语为例研究自然语料缺乏的民族语言连续语音识别方法。采用HTK通过人工标注的少量语料生成种子模型,引导大语音数据构建声学模型,利用palmkit工具生成统计语言模型,以Julius工具实现连续语音识别。实验用64个维语母语者自由发话的6 400个短句语音建立单音素声学模型,由100 MB文本、6万词词典生成基于词类的3-gram语言模型,测试结果表明,该方法的识别率为72.5%,比单用HTK提高4.2个百分点。

关键词：连续语音识别种子模型声学模型语言模型维吾尔语

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基于HMM和GMM的维吾尔语联机手写体识别研究

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计算机工程与应用 2014年第11期50卷 202-205,222页

作者：许辉热依曼.吐尔逊吾守尔.斯拉木新疆大学多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

给出了一个基于HMM和GMM双引擎识别模型的维吾尔语联机手写体整词识别系统。在GMM部分,系统提取了8-方向特征,生成8-方向特征样式图像、定位空间采样点以及提取模糊的方向特征。在对模型精细化迭代训练之后,得到GMM模型文件。HMM部分,... 详细信息

给出了一个基于HMM和GMM双引擎识别模型的维吾尔语联机手写体整词识别系统。在GMM部分,系统提取了8-方向特征,生成8-方向特征样式图像、定位空间采样点以及提取模糊的方向特征。在对模型精细化迭代训练之后,得到GMM模型文件。HMM部分,系统采用了笔段特征的方法来获取笔段分段点特征序列,在对模型进行精细化迭代训练后,得到HMM模型文件。将GMM模型文件和HMM模型文件分别打包封装再进行联合封装成字典。在第一期的实验中,系统的识别率达到97%,第二期的实验中,系统的识别率高达99%。

关键词：维吾尔文手写体隐Markov模型(HMM) 高斯混合模型(GMM)

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基于Gist和IPCA算法的多文种离线手写签名识别

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计算机工程与科学 2022年第11期44卷 2048-2055页

作者：韩辉麦合甫热提吾尔尼沙·买买提朱亚俐库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学教务处新疆乌鲁木齐830046

由于离线手写签名图像有效的笔画部分普遍比较稀疏,存在大量的无效白色背景,目前常用的特征描述方法会使得得到的特征数据存在大量冗余,影响识别准确率。识别准确率的提高,需要依赖大量的训练数据和提取多个特征并进行融合,但这样又会... 详细信息

由于离线手写签名图像有效的笔画部分普遍比较稀疏,存在大量的无效白色背景,目前常用的特征描述方法会使得得到的特征数据存在大量冗余,影响识别准确率。识别准确率的提高,需要依赖大量的训练数据和提取多个特征并进行融合,但这样又会因特征数据过多和维度过大而造成计算困难,影响识别效率。为此,提出了一种基于Gist和IPCA算法的多文种离线手写签名识别方法,利用Gist特征聚焦图像的整体布局和笔画部分,同时利用IPCA算法的批处理能力来提高识别效果和运行效率。使用中、英、维3种语言的实验数据集,并使用SVM分类器进行识别实验。结果显示,3个数据集上的识别准确率分别为97.97%,98.43%和97.19%,3种数据混合后的识别准确率为97.70%。经过对比分析可知,提出的方法与之前的相关方法相比明显较优。

关键词：多文种手写签名识别 Gist特征 IPCA算法 SVM

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带标记音节的双向维汉神经机器翻译方法

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计算机工程与应用 2021年第4期57卷 161-168页

作者：艾山·吾买尔斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提西热艾力·海热拉刘文其吐尔根·依布拉音汪烈军瓦依提·阿不力孜新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术实验室乌鲁木齐830046 新疆大学软件学院乌鲁木齐830091

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,... 详细信息

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。

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LTP和HOG纹理特征融合的中亚文档图像文种识别

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山东大学学报（工学版） 2021年第2期51卷 115-121页

作者：吴正健木特力甫·马木提吾尔尼沙·买买提阿力木江·艾沙库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学图书馆新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

针对中亚地区存在一些相似度较高的文种,提出一种基于具有旋转不变性的统一局部三值模式(rotation invariant uniform local ternary pattern, riu2-LTP)和方向梯度直方图(histogram of oriented gradients, HOG)特征交叉融合的文档图... 详细信息

针对中亚地区存在一些相似度较高的文种,提出一种基于具有旋转不变性的统一局部三值模式(rotation invariant uniform local ternary pattern, riu2-LTP)和方向梯度直方图(histogram of oriented gradients, HOG)特征交叉融合的文档图像文种方法。使用SVM分类器对包含10个文种共10 000张图片的数据库进行试验;为了提高多文种识别效果,采用贝叶斯优化SVM的超参数。对文档图像提取了半径为1,采样点为8的riu2-LTP;重新对数据库提取HOG;采用交叉融合方法将20维riu2-LTP特征与36维HOG特征分别依次融入到新的特征集。试验表明,本研究方法平均查准率达到99%,相较于单一LTP、riu2-LTP和HOG方法有更好性能。

关键词： LTP HOG 特征融合贝叶斯优化文种识别

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基于深度卷积网络的非接触式掌纹识别与验证

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东北师大学报（自然科学版） 2022年第4期54卷 93-99页

作者：许赫庭木特力甫·马木提阿力木江·艾沙努尔毕亚·亚地卡尔库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学图书馆新疆乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

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... 详细信息

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.

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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基于多粒度与自修复融合的人脸表情识别

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计算机工程与设计 2023年第2期44卷 473-479页

作者：王俊峰木特力甫·马木提阿力木江·艾沙努尔毕亚·亚地卡尔库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学图书馆新疆乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

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... 详细信息

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。

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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维吾尔文Bigram文本特征提取

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计算机工程与应用 2015年第3期51卷 216-221,228页

作者：阿力木江.艾沙库尔班.吾布力吐尔根.依布拉音新疆大学网络与信息技术中心乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

文本特征表示是在文本自动分类中最重要的一个环节。在基于向量空间模型(VSM)的文本表示中特征单元粒度的选择直接影响到文本分类的效果。在维吾尔文文本分类中,对于单词特征不能更好地表征文本内容特征的问题,在分析了维吾尔文Bigram... 详细信息

文本特征表示是在文本自动分类中最重要的一个环节。在基于向量空间模型(VSM)的文本表示中特征单元粒度的选择直接影响到文本分类的效果。在维吾尔文文本分类中,对于单词特征不能更好地表征文本内容特征的问题,在分析了维吾尔文Bigram对文本分类作用的基础上,构造了一个新的统计量CHIMI,并在此基础上提出了一种维吾尔语Bigram特征提取算法。将抽取到的Bigram作为文本特征,采用支持向量机(SVM)算法对维吾尔文文本进行了分类实验。实验结果表明,与以词为特征的文本分类相比,Bigram作为文本特征能够提高维吾尔文文本分类的准确率和召回率并且通过实验验证了该算法的有效性。

关键词： Bigram文本特征 χ2统计量互信息维吾尔语

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基于字符归一化双投影互相关性匹配识别算法

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计算机应用 2013年第3期33卷 645-647,716页

作者：万金娥袁保社谷朝米尔沙力江.沙吾提新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学数学与系统科学学院乌鲁木齐830046

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... 详细信息

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。

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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