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基于稀疏表达的视频文字检测方法
被引量：
4
1
作者
李心洁
王春恒
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期145-147,共3页
针对传统视频文字检测方法存在效率较低、计算复杂、精确度不高的不足,提出一种视频文字检测方法,通过基于边缘密度和连通域分析的文字粗检测得到候选文本行,利用稀疏表达分类产生的过完备词典进行文字行验证。实验结果表明,该方法具有...
针对传统视频文字检测方法存在效率较低、计算复杂、精确度不高的不足,提出一种视频文字检测方法,通过基于边缘密度和连通域分析的文字粗检测得到候选文本行,利用稀疏表达分类产生的过完备词典进行文字行验证。实验结果表明,该方法具有较好的检测性能,可以应用于视频检索系统。
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关键词
文字检测
边缘密度
连通域分析
稀疏表达分类
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职称材料
熵权约束稀疏表示的短文本分类算法
被引量：
2
2
作者
脱婷
马慧芳
+1 位作者
李志欣
赵卫中
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期2131-2137,共7页
针对短文本特征稀疏性问题,提出一种熵权约束稀疏表示的短文本分类方法.考虑到初始字典维数较高,首先,利用Word2vec工具将字典中的词表示成词向量形式,然后根据加权向量平均值对原始字典进行降维.其次,利用一种快速特征子集选择算法去...
针对短文本特征稀疏性问题,提出一种熵权约束稀疏表示的短文本分类方法.考虑到初始字典维数较高,首先,利用Word2vec工具将字典中的词表示成词向量形式,然后根据加权向量平均值对原始字典进行降维.其次,利用一种快速特征子集选择算法去除字典中不相关和冗余短文本,得到过滤后的字典.再次,基于稀疏表示理论在过滤后的字典上,为目标函数设计一种熵权约束的稀疏表示方法,引入拉格朗日乘数法求得目标函数的最优值,从而得到每个类的子空间.最后,在学习到的子空间下通过计算待分类短文本与每个类中短文本的距离,并根据三种分类规则对短文本进行分类.在真实数据集上的大量实验结果表明,本文提出的方法能够有效缓解短文本特征稀疏问题且优于现有短文本分类方法.
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关键词
短文本分类
词向量
熵
稀疏表示
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职称材料
基于元样本稀疏表示的多视角目标识别
3
作者
樊亚翔
孙浩
+1 位作者
周石琳
邹焕新
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第S2期360-363,共4页
针对在视角和背景不受限制条件下的多视角目标识别问题,提出一种新的基于元样本的稀疏表示分类算法。首先抽取训练目标的多视角样本中元样本;然后作为训练样本来稀疏表示查询样本;最后通过查询样本在元样本中的稀疏表示系数进行分类。...
针对在视角和背景不受限制条件下的多视角目标识别问题,提出一种新的基于元样本的稀疏表示分类算法。首先抽取训练目标的多视角样本中元样本;然后作为训练样本来稀疏表示查询样本;最后通过查询样本在元样本中的稀疏表示系数进行分类。实验结果证明所提出的方法超过了目前的其他算法。
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关键词
多视角目标识别
稀疏表示分类
元样本
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职称材料
基于支持向量机和稀疏表示的文本分类研究
被引量：
1
4
作者
刘国锋
吴陈
《计算机与数字工程》
2017年第12期2479-2481,2497,共4页
文本分类对于各个领域挖掘文本信息非常重要,论文在基于频率核函数的文本分类基础上,充分比较各种分类器的优缺点,提出一种利用稀疏表示分类器(SRC)和支持向量机(SVM)的组合方法进行文本分类,以提高文本分类的性能。最后通过实验表明,...
文本分类对于各个领域挖掘文本信息非常重要,论文在基于频率核函数的文本分类基础上,充分比较各种分类器的优缺点,提出一种利用稀疏表示分类器(SRC)和支持向量机(SVM)的组合方法进行文本分类,以提高文本分类的性能。最后通过实验表明,使用二者结合的方法效果明显好了很多。
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关键词
稀疏表示
SVM
频率核函数
文本分类
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职称材料
基于元样本稀疏表示分类器的文本资源分类
被引量：
3
5
作者
范少萍
郑春厚
王召兵
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2011年第16期115-118,共4页
首先分析文本分类的现状,根据文本分类算法的要求和稀疏表示分类算法(SRC)的思想,设计基于元样本的稀疏表示分类器(MSRC),并应用于文本分类研究。实验结果表明,该MSRC算法具有较好的文本分类效果,有助于提高基于内容的信息检索效率。
关键词
文本分类稀疏表示分类
元样本
msrc
原文传递
题名
基于稀疏表达的视频文字检测方法
被引量：
4
1
作者
李心洁
王春恒
机构
中国科学院自动化研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期145-147,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目"面向精密电子组装生产线的关键视觉检测中模式识别和图像处理方法"(60835001)
"融合图像质量特性的视觉对象类别标注方法研究"(60802055)
文摘
针对传统视频文字检测方法存在效率较低、计算复杂、精确度不高的不足,提出一种视频文字检测方法,通过基于边缘密度和连通域分析的文字粗检测得到候选文本行,利用稀疏表达分类产生的过完备词典进行文字行验证。实验结果表明,该方法具有较好的检测性能,可以应用于视频检索系统。
关键词
文字检测
边缘密度
连通域分析
稀疏表达分类
Keywords
text
detection
edge intensity
connected domain analysis
sparse
representation
classification
分类号
TP391.9 [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
熵权约束稀疏表示的短文本分类算法
被引量：
2
2
作者
脱婷
马慧芳
李志欣
赵卫中
机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
华中师范大学计算机学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期2131-2137,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61762078,No.61363058,No.61663004,No.61966004,No.61762079)
广西可信软件重点实验室研究课(No.kx202003)
+1 种基金
广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金(No.MIMS18-08)
西北师范大学2019年度青年教师科研能力提升计划(No.NWNU-LKQN2019-2)。
文摘
针对短文本特征稀疏性问题,提出一种熵权约束稀疏表示的短文本分类方法.考虑到初始字典维数较高,首先,利用Word2vec工具将字典中的词表示成词向量形式,然后根据加权向量平均值对原始字典进行降维.其次,利用一种快速特征子集选择算法去除字典中不相关和冗余短文本,得到过滤后的字典.再次,基于稀疏表示理论在过滤后的字典上,为目标函数设计一种熵权约束的稀疏表示方法,引入拉格朗日乘数法求得目标函数的最优值,从而得到每个类的子空间.最后,在学习到的子空间下通过计算待分类短文本与每个类中短文本的距离,并根据三种分类规则对短文本进行分类.在真实数据集上的大量实验结果表明,本文提出的方法能够有效缓解短文本特征稀疏问题且优于现有短文本分类方法.
关键词
短文本分类
词向量
熵
稀疏表示
Keywords
short
text
classification
word embedding
entropy
sparse
representation
分类号
TP393.092 [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
基于元样本稀疏表示的多视角目标识别
3
作者
樊亚翔
孙浩
周石琳
邹焕新
机构
国防科技大学电子科学与工程学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第S2期360-363,共4页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20124307120013)
文摘
针对在视角和背景不受限制条件下的多视角目标识别问题,提出一种新的基于元样本的稀疏表示分类算法。首先抽取训练目标的多视角样本中元样本;然后作为训练样本来稀疏表示查询样本;最后通过查询样本在元样本中的稀疏表示系数进行分类。实验结果证明所提出的方法超过了目前的其他算法。
关键词
多视角目标识别
稀疏表示分类
元样本
Keywords
multi-view object recognition
sparse
representation
classification
metasample
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
基于支持向量机和稀疏表示的文本分类研究
被引量：
1
4
作者
刘国锋
吴陈
机构
江苏科技大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机与数字工程》
2017年第12期2479-2481,2497,共4页
文摘
文本分类对于各个领域挖掘文本信息非常重要,论文在基于频率核函数的文本分类基础上,充分比较各种分类器的优缺点,提出一种利用稀疏表示分类器(SRC)和支持向量机(SVM)的组合方法进行文本分类,以提高文本分类的性能。最后通过实验表明,使用二者结合的方法效果明显好了很多。
关键词
稀疏表示
SVM
频率核函数
文本分类
Keywords
sparse
representation
SVM
frequency-based kernels
text
classification
分类号
TP391 [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
基于元样本稀疏表示分类器的文本资源分类
被引量：
3
5
作者
范少萍
郑春厚
王召兵
机构
曲阜师范大学信息技术与传播学院
曲阜师范大学日照校区图书馆
出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2011年第16期115-118,共4页
文摘
首先分析文本分类的现状,根据文本分类算法的要求和稀疏表示分类算法(SRC)的思想,设计基于元样本的稀疏表示分类器(MSRC),并应用于文本分类研究。实验结果表明,该MSRC算法具有较好的文本分类效果,有助于提高基于内容的信息检索效率。
关键词
文本分类稀疏表示分类
元样本
msrc
Keywords
text classification sparse representation classification metasample msrc
分类号
G254 [文化科学—图书馆学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏表达的视频文字检测方法
李心洁
王春恒
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
熵权约束稀疏表示的短文本分类算法
脱婷
马慧芳
李志欣
赵卫中
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于元样本稀疏表示的多视角目标识别
樊亚翔
孙浩
周石琳
邹焕新
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于支持向量机和稀疏表示的文本分类研究
刘国锋
吴陈
《计算机与数字工程》
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
5
基于元样本稀疏表示分类器的文本资源分类
范少萍
郑春厚
王召兵
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2011
3
原文传递
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