结合分块LBP与投影字典对学习的表情识别 被引量：6

1

作者 张哲源 张灵 +1 位作者 陈云华 罗源 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期149-154,共6页

针对字典学习和分类过程所采用的表示系数l1范数稀疏约束求解过程代价过高的问题,同时为获取更有效的表情相关特征来进行字典学习,提出一种结合分块LBP特征与投影字典对学习的表情识别方法。提取图像的分块LBP特征替代原始数据样本,用... 针对字典学习和分类过程所采用的表示系数l1范数稀疏约束求解过程代价过高的问题,同时为获取更有效的表情相关特征来进行字典学习,提出一种结合分块LBP特征与投影字典对学习的表情识别方法。提取图像的分块LBP特征替代原始数据样本,用来训练和测试。学习一个分析字典和一个综合字典,分析字典可求得表示系数,综合字典具备重构能力。利用综合字典和分析字典求出各类别的重构误差进行分类,从而实现人脸表情识别。在JAFFE和CK+数据库上的实验结果表明,与其他方法相比,所提出的方法不仅可以大大降低训练和测试阶段的时间复杂度,而且可以在分类任务中达到更高的识别率。 展开更多

关键词 结构化字典 分块LBP特征 综合字典 分析字典 判别式字典

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基于稀疏表示的采煤机摇臂轴承故障诊断方法研究 被引量：8

2

作者 全保朝 周常飞 汪崇建 《煤矿机械》 北大核心 2020年第1期167-170,共4页

为了有效地对采煤机摇臂轴承进行状态监控和故障分析,对稀疏分解方法字典的选取进行了深入研究。首先对稀疏表示常用分析字典进行分析,并结合采煤机摇臂滚动轴承故障机理及信号特征,选取符合单边衰减冲击响应的Laplace小波作为基原子,... 为了有效地对采煤机摇臂轴承进行状态监控和故障分析,对稀疏分解方法字典的选取进行了深入研究。首先对稀疏表示常用分析字典进行分析,并结合采煤机摇臂滚动轴承故障机理及信号特征,选取符合单边衰减冲击响应的Laplace小波作为基原子,构造一种Laplace小波字典;通过加噪信号仿真分析,验证了基于Laplace小波字典稀疏表示方法的有效性;最后通过实验验证,将该方法应用于采煤机摇臂轴承故障诊断中,能有效提取滚动轴承故障特征。结果表明,该稀疏编码的方法在采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方面具有良好的实用性。 展开更多

关键词 故障诊断 采煤机摇臂轴承 稀疏编码 分析字典 Laplace小波

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基于多重解析字典学习和观测矩阵优化的压缩感知 被引量：7

3

作者 练秋生 王小娜 +1 位作者 石保顺 陈书贞 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1162-1171,共10页

文中提出了一种基于子空间解析字典学习和观测矩阵优化的图像压缩感知算法.该算法根据图像的局部方向特征,将整个图像空间分成多个子空间,并且采用几何共轭梯度算法分别在各个子空间学习解析字典,以实现对不同子空间图像块的最优稀疏表... 文中提出了一种基于子空间解析字典学习和观测矩阵优化的图像压缩感知算法.该算法根据图像的局部方向特征,将整个图像空间分成多个子空间,并且采用几何共轭梯度算法分别在各个子空间学习解析字典,以实现对不同子空间图像块的最优稀疏表示.在图像重构过程中,首先在所有的子空间对每个图像块分别进行估计,然后根据稀疏表示最小误差准则获得每个图像块的最优估计.为了进一步提高图像重构质量,文中通过对不同子空间的图像块进行线性判别分析获得优化观测矩阵.实验表明文中算法可以实现高质量的压缩感知图像重构. 展开更多

关键词 稀疏表示 压缩感知 解析模型 解析字典 观测矩阵优化

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基于解析字典的图像压缩方法 被引量：3

4

作者 冯宗伟 种衍文 +1 位作者 郑炜玲 潘少明 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期262-267,274,共7页

随着高分辨率图像采集技术的发展,采集图像的数据量大幅增加给图像的压缩、存储和传输带来了严重的挑战。近年来,压缩感知理论以能够通过少量观测信号高精度重建原始信号的优势给图像压缩带来了新的思路。目前压缩感知理论的研究主要集... 随着高分辨率图像采集技术的发展,采集图像的数据量大幅增加给图像的压缩、存储和传输带来了严重的挑战。近年来,压缩感知理论以能够通过少量观测信号高精度重建原始信号的优势给图像压缩带来了新的思路。目前压缩感知理论的研究主要集中于综合模型,然而综合模型下图像数据的稀疏表示却存在着计算量大、耗时长的问题。提出了基于解析字典的图像压缩模型。在分析综合模型字典学习方法的基础上介绍了解析模型字典学习的流程,然后详细分析了基于解析字典的图像压缩的总流程。以标准测试库自然图像为数据对模型的重构质量和系统耗时进行了分析,结果表明,本文所提模型在采样率相同的情况下,相对其他模型不仅能够缩短系统的耗时,也提高了图像重构的准确性。 展开更多

关键词 图像分块压缩模型 解析模型 解析字典 图像重构 离线字典学习

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基于Gabor特征与投影字典对学习的人脸识别算法 被引量：2

5

作者 张建明 刘阳春 +1 位作者 吴宏林 李沛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期542-548,共7页

为了提高人脸的识别率及其识别速度,提出了一种基于Gabor特征与投影字典对学习的人脸识别算法。由于Gabor特征对表情、光照和角度等变化具有较强的鲁棒性,首先提取人脸图像多方向多尺度的Gabor局部特征,并将经主成分分析降维后的增广Ga... 为了提高人脸的识别率及其识别速度,提出了一种基于Gabor特征与投影字典对学习的人脸识别算法。由于Gabor特征对表情、光照和角度等变化具有较强的鲁棒性,首先提取人脸图像多方向多尺度的Gabor局部特征,并将经主成分分析降维后的增广Gabor特征作为训练数据,代替原始的训练样本。然后,根据训练数据同时学习综合字典与分析字典,综合字典具有重构能力,分析字典可以快速求出系数矩阵。最后,根据各类别的重构误差进行分类,以达到人脸识别的目的。在扩展的YaleB、ORL和AR人脸数据库上的实验结果表明,提出的算法不仅具有较高的识别率,而且能够有效地提高识别速度。 展开更多

关键词 人脸识别 GABOR特征 综合字典 分析字典

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基于主成分初始化与双字典学习的图像分类方法

6

作者 张玉兰 张家林 余义斌 《五邑大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第2期27-32,57,共7页

为解决字典学习训练测试消耗时间过长、迭代次数多、识别率及计算效率不高的问题,本文提出一种基于主成分初始化的双字典学习方法,将PCA方法引入双字典学习模型,通过对每类样本矩阵奇异值分解,保留样本95%的主成分作为双字典学习的初始... 为解决字典学习训练测试消耗时间过长、迭代次数多、识别率及计算效率不高的问题,本文提出一种基于主成分初始化的双字典学习方法,将PCA方法引入双字典学习模型,通过对每类样本矩阵奇异值分解,保留样本95%的主成分作为双字典学习的初始子字典,以此充分利用已有样本的全局信息,并减少字典学习的迭代次数.在扩展的Yale B、AR数据库和手写数字字符集MNIST库上的分类实验表明,相对其他分类方法,本文方法大大减少了训练和测试时间,并提高了识别率. 展开更多

关键词 主成分初始化 双字典学习 解析字典 合成字典 图像分类

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一种基于局部拓扑与l_(1/2)范数的解析字典分类的人群事件检测

7

作者 禹青 陈恳 +1 位作者 李萌 李斐 《电信科学》 2018年第10期65-71,共7页

所提方案在传统解析字典算法基础上,加入局部拓扑项用以描述数据之间的结构信息,同时用l_(1/2)范数代替l1范数作为稀疏约束,从而提高表示系数的稀疏度。在特征提取上,融合了包含丰富运动信息的相互作用力直方图与包含纹理信息的梯度方... 所提方案在传统解析字典算法基础上,加入局部拓扑项用以描述数据之间的结构信息,同时用l_(1/2)范数代替l1范数作为稀疏约束,从而提高表示系数的稀疏度。在特征提取上,融合了包含丰富运动信息的相互作用力直方图与包含纹理信息的梯度方向直方图,然后用改进的字典对特征数据进行训练,最后通过计算测试样本在该字典下的重构误差来判断测试样本是否为异常样本。在标准行为库UMN(University of Minnesota)数据库上进行的实验证实了算法具有较高的性能。与传统的算法相比,提出的改进的解析字典分类算法在针对人群异常事件中取得了更为有效的检测。 展开更多

关键词 解析字典 局部拓扑项 相互作用力直方图 梯度方向直方图

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面向中文图书评论的情感词典构建方法研究 被引量：24

8

作者 郭顺利 张向先 《现代图书情报技术》 CSSCI 2016年第2期67-74,共8页

【目的】探讨中文图书评论情感词典构建方法,以便进行用户图书评论的情感分析。【方法】参照相关研究将用户情感分为7类,对采集到的语料库进行分词,结合基础情感词典得到中文图书评论的情感词集,选取各类情感种子词;利用改进的SO-PMI算... 【目的】探讨中文图书评论情感词典构建方法,以便进行用户图书评论的情感分析。【方法】参照相关研究将用户情感分为7类,对采集到的语料库进行分词,结合基础情感词典得到中文图书评论的情感词集,选取各类情感种子词;利用改进的SO-PMI算法和同义词词林扩展方法判别词语的情感类别;以实际的图书评论作为语料进行实验验证。【结果】提出一种中文图书评论的情感词典构建方法,其平均准确率、平均召回率及F1的均值分别为0.90、0.83和0.85。【局限】语料库小,样本范围具有一定的局限性。【结论】实验结果表明本文方法具有较高的有效性和可靠性,能够有效地进行用户图书评论的情感分析。 展开更多

关键词 中文图书评论 情感词典 种子词 情感分类 SO-PMI算法

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基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法 被引量：7

9

作者 吴晨 王宏伟 +4 位作者 袁昱纬 王志强 刘宇 程红 全吉成 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期90-102,共13页

利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起来作为融合后图像特征... 利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起来作为融合后图像特征,以减少冗余信息且保留各图像特征自身特点;引入监督信息,提高融合特征的鉴别性;将融合特征与场景类别词向量进行结构对齐,提升对新类别场景的迁移识别效果。在UC-Merced和航拍图像数据集两种遥感场景集上,对相同层次及不同层次的场景图像特征分别进行融合实验。实验结果表明:对于总体分类准确度和运算耗时,所提算法均优于其他零样本分类算法及通用的特征融合算法,证明了方法的有效性。 展开更多

关键词 遥感 图像特征融合 解析字典学习 遥感场景分类 零样本分类 鉴别性 结构对齐

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融合极端学习机的判别性分析字典学习算法 被引量：3

10

作者 王军浩 闫德勤 +1 位作者 刘德山 邢钰佳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第5期137-143,共7页

研究表明,端学习机和判别性字典学习算法在图像分类领域极具有高效和准确的优势。然而,这两种方法也具有各自的缺点,极端学习机对噪声的鲁棒性较差,判别性字典学习算法在分类过程中耗时较长。为统一这种互补性以提高分类性能,文中提出... 研究表明,端学习机和判别性字典学习算法在图像分类领域极具有高效和准确的优势。然而,这两种方法也具有各自的缺点,极端学习机对噪声的鲁棒性较差,判别性字典学习算法在分类过程中耗时较长。为统一这种互补性以提高分类性能,文中提出了一种融合极端学习机的判别性分析字典学习模型。该模型利用迭代优化算法学习最优的判别性分析字典和极端学习机分类器。为验证所提算法的有效性,利用人脸数据集进行分类。实验结果表明,与目前较为流行的字典学习算法和极端学习机相比,所提算法在分类过程中具有更好的效果。 展开更多

关键词 极端学习机 判别性字典学习 分析字典学习

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基于局部保持的遥感场景零样本分类算法 被引量：3

11

作者 吴晨 王宏伟 +4 位作者 王志强 袁昱纬 刘宇 程红 全吉成 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期337-348,共12页

目标域遥感图像特征分布的变化,导致遥感场景零样本分类性能下降,针对该问题,提出一种基于局部保持的遥感场景零样本分类算法。首先,为减少冗余信息,采用解析字典学习方法,将源域中的场景图像特征和类别语义词向量嵌入到同一稀疏编码空... 目标域遥感图像特征分布的变化,导致遥感场景零样本分类性能下降,针对该问题,提出一种基于局部保持的遥感场景零样本分类算法。首先,为减少冗余信息,采用解析字典学习方法,将源域中的场景图像特征和类别语义词向量嵌入到同一稀疏编码空间,并实现两者稀疏系数的强制对齐,以建立图像特征与词向量之间的关系;然后,通过保留图像特征空间中场景图像间的局部近邻关系,增强场景图像对应稀疏系数的鉴别性,以有助于对稀疏系数进行聚类分析;最后,为适应目标域图像特征分布变化,采用k-means算法对目标域场景图像的稀疏系数进行聚类,并以初始中心的类别标签作为对应的聚类簇中场景的类别标签。实验分别采用GoogLeNet和VGGNet图像特征,以数据集UCM作为源域遥感场景集,对目标域场景集RSSCN7进行零样本分类,获得了最高50.67%和53.29%的总体分类准确度,比现有算法各提升了8.06%和9.70%。实验结果表明:该算法能够适应目标域遥感场景图像特征分布的变化,显著提升遥感场景零样本分类效果,具有一定的优越性。 展开更多

关键词 遥感 零样本分类 K-MEANS算法 解析字典学习 图像特征

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基于文本信息抽取的列控车载设备故障发现 被引量：2

12

作者 陈曦 李润梅 +1 位作者 王剑 董舒韵 《智能科学与技术学报》 2021年第2期195-201,共7页

列车运行控制系统车载安全计算机日志文件和地面设备维护工作人员撰写的交接班记录——质量分析工区工作记录单,包含大量反映车载设备运行状态的信息,是车载设备故障发现和诊断的重要依据。对这两类文本数据的利用目前还局限于工作人员... 列车运行控制系统车载安全计算机日志文件和地面设备维护工作人员撰写的交接班记录——质量分析工区工作记录单,包含大量反映车载设备运行状态的信息,是车载设备故障发现和诊断的重要依据。对这两类文本数据的利用目前还局限于工作人员人工记录、查询和解读,存在效率低、主观性强、易遗漏出错等问题。针对以上问题,以车载安全计算机日志文件和质量分析工区工作记录单为研究对象,设计信息抽取方法及故障发现自动化方案,以代替现有人工信息抽取和故障记录的工作方式。分析了车载安全计算机日志文件的数据特点,利用分词、智能信息抽取算法对非结构化的车载设备数据进行处理,并结合历史质量分析工区工作记录单数据进行故障匹配,从而构建故障分析字典,实现基于正则表达式算法的故障语句自动定位。设计实现了故障自动发现软件,验证了故障发现方案的可行性和软件的功能。 展开更多

关键词 车载设备 车载安全计算机日志文件 质量分析工区工作记录单 故障发现 信息抽取 故障分析字典

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基于词向量融合的遥感场景零样本分类算法 被引量：2

13

作者 吴晨 袁昱纬 +3 位作者 王宏伟 刘宇 刘思彤 全吉成 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第12期286-291,共6页

零样本分类算法无须标注要识别的类别样本,因而能大幅度降低实际应用成本,近年来受到广泛关注。遥感场景类别的语义词向量与图像特征空间原型的结构不一致问题,严重影响了遥感场景零样本的分类效果。利用不同词向量间的互补性,文中提出... 零样本分类算法无须标注要识别的类别样本,因而能大幅度降低实际应用成本,近年来受到广泛关注。遥感场景类别的语义词向量与图像特征空间原型的结构不一致问题,严重影响了遥感场景零样本的分类效果。利用不同词向量间的互补性,文中提出一种基于语义词向量融合的遥感场景零样本分类算法,即耦合式解析字典学习(Coupled Analysis Dictionary Learning,CADL)方法。首先,采用稀疏编码效率较高的解析字典学习方法获取各语义词向量的稀疏系数,以减少冗余信息;然后,将对应的稀疏编码系数串接后作为融合语义词向量表示,并将融合语义词向量线性映射到图像特征空间,与图像特征空间场景类别原型表示进行结构对齐,以降低结构差异性;最后,计算得到要识别的场景类别的图像特征原型,并采用最近邻分类器在图像特征空间完成分类。在UCM和AID数据集上对多种语义词向量的融合进行定量实验,同时将RSSCN7数据集作为已知场景类别的数据集来对两幅实际遥感图像进行定性实验。在UCM和AID上的定量实验分别获得了最高总体分类准确度48.40%和60.23%,相比于典型零样本分类方法的总体分类准确度分别提升了4.80%和6.98%。对两幅实际遥感图像的定性实验,同样获得了最佳零样本的分类效果。实验结果表明,多种语义词向量融合,可以获得与图像特征空间原型结构更一致的语义词向量,且显著提升了遥感场景零样本分类的准确度。 展开更多

关键词 遥感场景分类 零样本分类 结构对齐 词向量融合 解析字典学习

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判别分析字典在行为识别中的算法研究 被引量：1

14

作者 程石磊 赵雷 +4 位作者 钮孟洋 廖炳焱 解梅 顾菘 张跃飞 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期767-773,共7页

近年来,字典学习已成功运用到模式识别领域中,但是作为字典学习里的重要分支,分析字典却极少能得到应用,主要原因是分析字典的判别力较弱。该文提出了一种新的具有鲁棒性和判别性的分析字典学习法,该字典学习法从带噪数据中寻求数据的... 近年来,字典学习已成功运用到模式识别领域中,但是作为字典学习里的重要分支,分析字典却极少能得到应用,主要原因是分析字典的判别力较弱。该文提出了一种新的具有鲁棒性和判别性的分析字典学习法,该字典学习法从带噪数据中寻求数据的低秩表达,并联合Fisher准则从恢复出的干净数据中学习分析字典,由于引入了监督学习的机制,因此增强了字典的判别特性。最后将该算法应用于人体行为识别任务中,通过实验验证得出,相比于其他经典的字典学习方法,该方法在行为识别数据集上取得了较好的分类精度。 展开更多

关键词 分析字典学习 FISHER准则 人体行为识别 低秩表达

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基于判别性解析字典与分类器学习的模式分类

15

作者 李巧 陈花竹 +1 位作者 杨春雨 李丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期165-171,共7页

稀疏表示(Sparse Representation,SR)和字典学习(Dictionary Learning,DL)已被广泛用于编码特征数据并有助于模式分类。现有方法通常使用l1/l2范数或每类使用特定字典来强制SR的类判别能力,但由此产生的类判别能力有限。在这项工作中,... 稀疏表示(Sparse Representation,SR)和字典学习(Dictionary Learning,DL)已被广泛用于编码特征数据并有助于模式分类。现有方法通常使用l1/l2范数或每类使用特定字典来强制SR的类判别能力,但由此产生的类判别能力有限。在这项工作中,提出使用训练集作为训练样本的SR的综合字典,因为它为每类数据提供了最自然的特定字典。训练集的类信息可用于增强SR的判别能力:精确块对角线结构,意味着每个数据只能由同类中数据表示。为了使测试阶段容易,在训练集的判别SR的监督下学习解析字典和线性分类器。一旦学习了解析字典和分类器,测试阶段就非常简单并且高效。称之为判别分析字典与分类器学习(Discriminative Analysis Dictionary and Classifier Learning,DADCL)。大量实验表明,该方法具有较好的分类性能。 展开更多

关键词 判别性解析字典 分类器学习 稀疏表示

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简析现代汉语的词汇教学——《学生易误词语辨析词典》编写启示

16

作者 李强 《阿坝师专学报》 2001年第1期35-39,共5页

根据参加《学生易误词语辨析词典》的编写体会和通过对词典中用词错误的类型统计分析 ,发现词语运用中的错误主要还不是语法问题 ,而更多取决于词义 ,但尚未引起教学的足够重视。文章就教材的编写、词汇教学、词义解释等问题进行了思考... 根据参加《学生易误词语辨析词典》的编写体会和通过对词典中用词错误的类型统计分析 ,发现词语运用中的错误主要还不是语法问题 ,而更多取决于词义 ,但尚未引起教学的足够重视。文章就教材的编写、词汇教学、词义解释等问题进行了思考和探讨 ,提出了建议。 展开更多

关键词 统计分析 词汇教学 现代汉语 《学生易误词语辨析词典》 用词错误 教材改革

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面向图像分类的任务驱动型分析字典学习

17

作者 高荣 陈婵娟 魏宪 《陕西科技大学学报》 北大核心 2021年第2期169-175,共7页

近年来,分析字典学习开始逐渐应用于各种分类任务.然而,目前基于分析字典学习的分类方法大部分都只是追求训练阶段的更简单优化和测试阶段的更高速度,对字典的判别性研究较少.针对上述问题,本文构建了一种具有两层结构且受监督的任务驱... 近年来,分析字典学习开始逐渐应用于各种分类任务.然而,目前基于分析字典学习的分类方法大部分都只是追求训练阶段的更简单优化和测试阶段的更高速度,对字典的判别性研究较少.针对上述问题,本文构建了一种具有两层结构且受监督的任务驱动型分析字典学习(Task-driven analysis dictionary learning,TADL)模型,第一层结构中结构化的分析字典学习在降低了计算复杂度的基础上提高了TADL模型的判别性;第二层结构利用迹商准则减小类内散度,增大类间散度,将分类问题转化为低秩约束的判别分析字典问题,从全局的角度出发,增强了本模型的鲁棒性.最后,通过与两个先进分类方法的对比,验证了TADL模型的优势. 展开更多

关键词 图像分类 任务驱动 分析字典 迹商准则 低秩约束

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局部保持“字典对”学习算法及其应用

18

作者 郭艳卿 王久君 郭君 《信息安全研究》 2015年第1期60-66,共7页

字典学习(DL)方法近年来被广泛应用于解决各种计算机视觉领域的问题.现有的大部分字典学习算法均旨在学习一个综合型字典来表示输入信号,并使表示系数或表示误差具有一定的判别能力.这些字典学习算法大都需要对稀疏表示系数采用l_0或者... 字典学习(DL)方法近年来被广泛应用于解决各种计算机视觉领域的问题.现有的大部分字典学习算法均旨在学习一个综合型字典来表示输入信号,并使表示系数或表示误差具有一定的判别能力.这些字典学习算法大都需要对稀疏表示系数采用l_0或者l_1范数的约束,所以学习过程比较耗时。解析型字典学习的提出较为有效地解决了字典学习算法效率低的问题.在分类识别任务中,联合学习一个综合型字典和一个解析型字典正在成为一个热门的研究趋势,这不仅很大程度上降低了学习过程中的计算复杂度,而且在分类识别性能上也能有一定的提升。借鉴了最新提出的"字典对"学习思想,利用训练数据的局部结构信息,提出了局部保持的综合型-解析型"字典对"学习算法.在3个国际公开测试数据库(人脸识别库Extended YaleB、AR和图像分类库Caltech101)上的实验结果表明,局部保持的综合型-解析型"字典对"学习算法在准确率和效率方面都具有很好的性能. 展开更多

关键词 字典学习 综合型-解析型字典对 局部保持 分类 识别

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融合关键词增补与领域本体的共词分析方法研究 被引量：23

19

作者 唐晓波 肖璐 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2013年第11期60-67,共8页

针对传统共词分析中的不足,提出一个新的共词分析过程模型,该模型从两个方面对传统共词分析方法进行改进。首先,自标引关键词不能全面描述论文主题内容,需对其进行增补。选择高频自标引关键词构成增补词典,利用基于增补词典的分词技术... 针对传统共词分析中的不足,提出一个新的共词分析过程模型,该模型从两个方面对传统共词分析方法进行改进。首先,自标引关键词不能全面描述论文主题内容,需对其进行增补。选择高频自标引关键词构成增补词典,利用基于增补词典的分词技术从标题中提取论文候选关键词,按一定规则进行增补。其次,针对共现频次较难准确描述词对相似度,引入领域本体来计算高频关键词对的语义相似度,综合考虑共现频次和语义相似度值得到词对的相关度值。用相关度来描述词对相似度,并作为构建共词矩阵的依据。最后通过实验证明改进方法的有效性。 展开更多

关键词 共词分析 增补词典 领域本体

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一种融合新闻热度和读者态度的情感分析方法 被引量：7

20

作者 唐晓波 叶晨孟 《图书馆学研究》 CSSCI 2017年第10期81-90,共10页

研究旨在探索对互联网新闻文本信息的高效利用。借助自主建立的高频情感词典、领域情感词典,与已有的心理学情感词典作对比,创新性地融合新闻热度和读者态度设计3种情感计算方式:基本权重公式、情感—新闻热度计算公式和情感—读者态度... 研究旨在探索对互联网新闻文本信息的高效利用。借助自主建立的高频情感词典、领域情感词典,与已有的心理学情感词典作对比,创新性地融合新闻热度和读者态度设计3种情感计算方式:基本权重公式、情感—新闻热度计算公式和情感—读者态度计算公式,进行情感分析;并将该情感分析方法应用于股市预测中,对比了不同情感词典与不同情感计算方法使用支持向量机对股市涨跌的预测能力。实验表明,融合新闻热度和读者态度的情感分析方法比不考虑新闻热度和读者态度的情感分析方法效果更好,并且在实验中使用与领域相关的积极高频词汇进行情感分析取得了更好的预测效果。 展开更多

关键词 情感分析 领域词典 读者态度 新闻热度

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