基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

交警手势的图像处理与识别

提出了一种基于交警手势识别的交通灯控制方法.该方法首先对彩色摄影机采集的交警手势图像进行预处理,包括彩色图像平滑、彩色图像增强;其次利用边缘检测和图像分割方法对目标图像进行分割,由于图像受噪声干扰严重,采用Sobel算子消除噪声;再次将分割得到的目标轮廓进行表示与描述,为图像的识别作好准备;最后结合图像的轮廓特征对图像进行识别,采用了模糊模式识别方法.试验结果表明,该方法能够实现对交警手势准确的识别.     

基于依存句法分析与序列标注的英文长句机器翻译

针对英汉机器翻译中的长句预处理问题,提出一种基于依存句法分析和序列标注的英文长句分割方法,分别采用基于依存句法分析的规则匹配与基于条件随机场的序列标注分割方法,进行粗粒度和细粒度分割,共同完成对长句的分割工作.实验结果表明,基于长句分割的机器翻译方法取得了较好的效果.     

基于组块分析的路径自然语言语义角色标注方法

为了进行路径自然语言研究,首先设计了路径自然语言收集方案,主要面向室内环境收集了一定的路径自然语言语料,通过手工标注建立了一个小型的语料库.其次,对路径自然语言的特征进行了一定的分析,在此基础上概括了几种常见的语义角色,主要包括关于landmark和方位转换的语义角色.路径自然语言本身具有高度规律性,语义角色相对集中,因此语义分析采用了基于组块分析的语义角色标注方法,将语义分析问题转化为序列信号的切分和分类问题.最后,利用支持向量机进行了相关的组块标注实验.实验结果表明提出的方法具有较大的潜力.     

基于肤色特征和卷积神经网络的手势识别方法

传统手势识别方法需要人工选取特征,选取的特征往往很难适应手势的多变性,从而极大地影响了手势的识别率;提出了一种基于肤色特征和卷积神经网络的手势识别方法;首先采用椭圆肤色模型对复杂背景下的手势样本进行分割,将分割出的手势区域进行二值化和归一化处理,然后构建了一种卷积神经网络对处理过的手势样本进行迭代训练,提取出各类手势关键的高维特征,进而得出手势识别模型;通过该方法训练出的手势模型能够自主地对给定的手势图像进行特征提取和手势分类;实验表明:该手势识别方法在测试集上具有较高的识别率;在现实场景的测试中,该方法也取得了良好的手势识别效果,且实时性和鲁棒性较好。     

基于手势跟踪的智能轮椅控制系统

针对智能轮椅运动控制的特点,提出并实现一个基于手势跟踪的智能轮椅控制系统.基于皮肤颜色模型和手势轮廓特征进行手势的检测和分割,将分割出的手势作为跟踪的初始化窗口,采用Camshift算法实现手势的自动跟踪,并用Kalman滤波预测下一时刻的手心位置,结合手心位置和手势的几何特征识别出不同的控制指令.实验证明,该方法能实...     

一种实时手势跟踪中的线性预测方法

针对手势视频序列中由于手势快速运动导致跟踪失败的问题,提出一种基于mean shift的线性预测方法以实现图像序列中手势实时跟踪.该方法通过提取手势肤色HSV空间中的H分量建立目标模型对运动手势进行跟踪,并针对手势快速运动的情况利用线性预测方法对下一帧中手势的起始中心进行预测,同时更新手势的目标模型以适应光照等环境的变化.实验结果表明:在手势快速运动时该方法可对目标起始中心进行有效预测,提高手势跟踪的精确度.     

基于YCbCr颜色空间手势分割

手势作为一种非常重要的信息交互载体,包含着大量符合人类认知习惯的交互信息,针对光照变化、外界干扰等复杂背景环境对手势分割的影响,提出了一种基于YCbCr颜色空间的肤色检测方法进行手势分割.根据人体肤色在YCbCr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法,首先对复杂背景环境下的类肤色区域进行分割,同时针对分割图像中可能存在非手势区域的问题,采用最大类间方法获取分割阈值,去除图像中非手势区域,获取较高质量的手势二值图像.实验结果表明,针对复杂的背景环境,该算法具有较强的鲁棒性,能实现较为高效的手势分割.     

采用超像素标注匹配的交通场景几何分割方法

针对交通场景逐像素标注方法计算复杂、模型训练耗时长的问题,提出了一种基于超像素标注匹配的交通场景几何分割方法。该方法无需进行模型训练,根据全局特征搜索一组待分割交通场景图像的相似图像集。对待分割图像进行超像素分割和超像素块特征提取,并利用朴素贝叶斯原理进行似然比计算,根据似然比在相似图像集中进行超像素块标注匹配以实现初次分割。利用初次分割结果计算出一元势,应用全连接条件随机场模型对初次分割结果进行优化。实验结果表明,与传统的逐像素标注方法相比,本文方法的分割正确率和平均召回率分别提高了4%和3%,能够有效地实现交通场景几何分割。     

基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法

针对手势识别中人手是复杂变形体,手部特征描述容易受到环境因素影响的特点,提出了一种基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法.首先根据YCbCr和Nrg肤色模型的互补性以及背景模型有效去除复杂背景中的类肤色的特点,利用多特征相融合的手势分割方法提取手势区域;然后结合傅立叶描述子具有较好的轮廓描述能力和BP神经网络较强的自学习能力,利用傅立叶描述子-BP神经网络方法对手势进行识别.实验结果表明此方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率.     

一种基于句子结构特征的领域术语上下位关系获取方法

针对领域本体构建中概念上下位关系获取难的问题,提出融合句子结构特征的概念上下位语义关系抽取方法。首先利用层叠条件随机场（cascaded conditional random fields, CCRFs）算法建模实现概念上下位实体识别,然后通过对句子结构特征分析得出融合概念上下位关系的句子结构特征,最后利用融入句法特征基于支持向量机（support vector machine,SVM）建模的方法实现概念上下位关系抽取。为验证提出方法的有效性,以旅游领域上下位实体关系抽取为例进行了相关实验。实验结果表明：基于CCRFs模型的识别效果相对于现有的单层模型有较大改进, 其F值提高了6.57％;加入句法特征基于SVM概念上下位关系抽取方法较现有的基于条件随机场(conditional random fields,CRFs)概念上下位关系抽取方法更有效,其F值提高了4.68％。     

古汉语句子切分与句读标记方法研究

利用自然语言理解技术进行古汉语断句及句读标注的主要挑战是数据稀疏问题.为了解决这一难题,设计了一种六字位标记集,提出了一种基于层叠式条件随机场模型的古文断句与句读标记方法.基于六字位标集,低层模型用观察序列确定句子边界,高层模型同时使用观察序列和低层的句子边界信息进行句读标记.实验在5 M混合古文语料上分别进行了封闭测试和开放测试,封闭测试断句与句读标注的F值分别达到96.48%和91.35%,开放测试断句与句读标注的F值分别达到71.42%和67.67%.     

基于多模型融合的电力运检命名实体识别

为有效解决构建电力运检知识图谱的关键步骤之一的电力运检命名实体识别问题,通过构建一种基于Stacking多模型融合的隐马尔可夫-条件随机场-双向长短期记忆网络(hidden Markov-conditional random fields-bi-directional long short-term,HCB)模型方法研究了电力运检命名实体识别问题。HCB模型分为两层,第一层使用隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)、条件随机场(conditional random fields,CRF)和双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)模型进行训练预测,再将预测结果输入第二层的CRF模型进行训练,经过双层模型训练预测得出最后的命名实体。结果表明:在电力运检命名实体识别问题上HCB模型的精确率、召回率及F1值等指标明显优于单模型以及其他的融合模型。可见HCB模型能有效解决电力运检命名实体识别问题。     

基于BERT融合多模块的方面级情感分析

现有的BERT模型大多关注初始层到中间层的语法信息,而更高层的语义信息往往被忽略。由于判断句子情感是需要语义的,本研究在BERT模型的基础上加入并行聚合和层次聚合两个模块,分别用于方面抽取（AspectExtraction, AE）和方面情感分类（Aspect Sentiment Classification, ASC）。同时选择条件随机场（Conditional Random Fields,CRF）作为序列标记任务,从而提取到更多的语义信息。在SemEval 2014、SemEval 2016数据集上的实验结果显示,微调后的模型准确率和F1值均优于对比模型,证实了该模型的有效性。     

基于Kalman滤波器与肤色模型的手势跟踪方法

有效和鲁棒的手势跟踪是动态手势识别的前提,针对手势及其运动的特点,提出了结合Kalman滤波器和肤色模型的手势运动目标跟踪方法.首先通过背景差法和YCb’Cr’空间上的椭圆肤色模型检测出手部运动目标,通过目标区域的空间结构参数来设置Kalman滤波器的各项运动参数,然后计算空间结构特征的跟踪匹配函数对目标预测位置进行修正,获得运动手势目标区域及其运动轨迹.实验结果表明,所提方法能有效地跟踪手势,并能较好地适应手势在运动过程中的手形变化、轨迹转弯等情况,检测准确,鲁棒性高.     

基于核相关滤波的飞行员手势跟踪研究

结合飞行员操作过程中手部的运动特点,针对核相关滤波器跟踪算法在目标尺度变化和快速移动时存在的问题,提出了一种结合了手势检测与核相关滤波跟踪算法的飞行员手势跟踪方法。首先,将肤色分割与背景减除进行有效的融合,对静态手势进行快速检测。然后,使用KCF算法对定位的手势区域进行跟踪以获取手势实时位置和轨迹。跟踪过程中比较手势检测与手势识别所得到的手部信息,当出现偏差时对搜索框进行更新。从而实现有效的手势检测与跟踪。实验结果表明,该方法可以实现对飞行员变形手势快速、准确的实时跟踪,对部分遮挡和尺度变化有很好的适应性,能够满足后期飞行员手部行为分析的要求。     

一个虚拟手原型的实现

以５ＤＴ 公司生产的数据手套作为手势输入设备,开发了一个虚拟手原型．它以手的运动学模型为基础,采用层次结构法构造手的几何模型,极大地方便了虚拟手的图形显示和实时更新的实现．根据人手的运动约束关系得到各关节弯曲角度的相对比例关系,就能从数据手套得到的７ 个传感数据获得整个手的运动情况,并用静态碰撞检测法处理虚拟手与其他物体的碰撞检测,在运行期间不断地对用户手势进行手势映射计算找到最匹配的手势,执行与该手势对应的动作．本原型简单易行,便于增加手势,最后给出了实现结果．     

藏文文本分词赋码一体化研究

在藏文文本理解中虚词发挥着重要的句法、语义桥接作用,其规则的有效性在藏文分词处理中扮演着特殊的角色。由于虚词本身及其角色的丰富性,在一定意义上可以说藏文分词处理是虚词识别的过程。因此,虚词识别的正确与否直接影响着藏文文本分词处理的效果。文章依据藏语自身的语法规律和虚词功能的特殊性,首先构建了虚词知识库、虚词兼类库,以及其作为藏文连续文本中识别虚词的依据;其次,研制了标有词汇属性的分词词表和一定规模的训练语料库资源,以基于条件随机域（CRF）的方法进行词性标注,并结合虚词和词性赋码的资源制作了藏文自动分词赋码一体化处理的模型。     

Cybersecurity Named Entity Recognition Using Bidirectional Long Short-Term Memory with Conditional Random Fields

Network texts have become important carriers of cybersecurity information on the Internet. These texts include the latest security events such as vulnerability exploitations, attack discoveries, advanced persistent threats,and so on. Extracting cybersecurity entities from these unstructured texts is a critical and fundamental task in many cybersecurity applications. However, most Named Entity Recognition(NER) models are suitable only for general fields, and there has been little research focusing on cybersecurity entity extraction in the security domain. To this end, in this paper, we propose a novel cybersecurity entity identification model based on Bidirectional Long Short-Term Memory with Conditional Random Fields(Bi-LSTM with CRF) to extract security-related concepts and entities from unstructured text. This model, which we have named XBi LSTM-CRF, consists of a word-embedding layer, a bidirectional LSTM layer, and a CRF layer, and concatenates X input with bidirectional LSTM output. Via extensive experiments on an open-source dataset containing an office security bulletin, security blogs, and the Common Vulnerabilities and Exposures list, we demonstrate that XBi LSTM-CRF achieves better cybersecurity entity extraction than state-of-the-art models.     

基于神经网络的手势识别技术研究

以数据手套为基础,分析了手形的几何关系,建立了虚拟手的模型,由数据手套的数据接口获取各指节的曲伸角度,建立手势标准样本库,并提出了基于BP神经网络的手势识别方法,用手势标准样本加以训练,使其具备识别手势的功能,并利用VC 编程实现BP神经网络,用Matlab验证实验结果的正确性.