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多模交互模式识别与应用
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多模交互模式识别与应用PDF电子书下载

数理化

  • 电子书积分:11 积分如何计算积分?
  • 作 者:亚历杭德罗·海克特托塞利著作;叶亮译者
  • 出 版 社:哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787560361918
  • 页数:268 页
图书介绍:本书主要针对不同的情况和需求,基于最新的过滤器模型和稀疏正则化方法,采用客观准则度量特征的有效性,提出了相应的面向高分辨率遥感图像的特征选择方法,大大提高了处理精度和效率。本书主要内容包括:基于渐进分析的数据特性评价准则和数据特性之间的相互影响、局部赋权判别投影、非对称局部判别选择、诊断性特征选择策略、基于稀疏相似性样本的诊断性特征选择等方法。
《多模交互模式识别与应用》目录

第1章 总体框架 1

1.1 简介 1

1.2 经典模式识别范式 2

1.3 交互式模式识别与多模交互 8

1.4 交互协议与评估 19

1.5 IPR搜索与置信估计 24

1.6 交互式模式识别中的机器学习范式 32

本章参考文献 39

第2章 计算机辅助转录:通用框架 44

2.1 简介 44

2.2 HTR与ASR通用统计框架 45

2.3 CATTI与CATS通用统计框架 47

2.4 改进语言模型 48

2.5 搜索与解码方法 49

2.6 评估方法 53

本章参考文献 54

第3章 计算机辅助文本图像转录 56

3.1 计算机辅助文本图像转录:CATTI 56

3.2 CATTI搜索问题 58

3.3 在CATTI中增加人体工程学交互:PA—CATTI 60

3.4 多模计算机辅助文本图像转录:MM—CATTI 64

3.5 非交互式HTR系统 69

3.6 任务,实验和结果 76

3.7 结论 89

本章参考文献 90

第4章 计算机辅助语音信号转录 94

4.1 计算机辅助音频流转录 94

4.2 CATS基础 95

4.3 自动语音识别简介 96

4.4 CATS搜索 97

4.5 基于词图的CATS 97

4.6 实验结果 102

4.7 CATS中的多模态 107

4.8 实验结果 109

4.9 结论 110

本章参考文献 111

第5章 手写文本转录中的主动交互和学习 113

5.1 简介 113

5.2 置信度 114

5.3 部分监督转录中的自适应 115

5.4 主动交互与主动学习 116

5.5 识别误差与监督力度间的均衡 117

5.6 实验 119

5.7 结论 125

本章参考文献 125

第6章 交互式机器翻译 127

6.1 简介 127

6.2 交互式机器翻译 129

6.3 交互式机器翻译中的搜索 132

6.4 任务,实验和结果 135

6.5 结论 140

本章参考文献 140

第7章 多模交互机器翻译 146

7.1 简介 146

7.2 利用弱反馈 147

7.3 利用语音识别纠错 149

7.4 利用手写文本识别纠错 153

7.5 任务,实验和结果 155

7.6 结论 159

本章参考文献 159

第8章 交互式机器翻译中的增量和自适应学习 162

8.1 简介 162

8.2 在线学习 163

8.3 相关主题 166

8.4 结果 167

8.5 结论 168

本章参考文献 168

第9章 交互式解析 172

9.1 简介 172

9.2 交互式解析框架 175

9.3 交互式解析中的置信度计算 177

9.4 从左到右深度优先顺序的交互式解析 178

9.5 交互式解析实验 180

9.6 结论 183

本章参考文献 183

第10章 交互式文本生成 188

10.1 简介 188

10.2 单词级交互式文本生成 191

10.3 字符级预测 197

10.4 结论 199

本章参考文献 200

第11章 交互式图像检索 201

11.1 简介 201

11.2 图像检索中的相关反馈 201

11.3 多模相关反馈 210

本章参考文献 218

第12章 原型与演示 221

12.1 简介 221

12.2 多模交互手写文档转录:MM—IHT 225

12.3 交互式语音转录:IST 233

12.4 交互式机器翻译:IMT 235

12.5 交互式文本生成:ITG 239

12.6 多模交互式解析:MM—IP 243

12.7 基于GIMP的交互式文档转录:GIDOC 247

12.8 相关图像搜索引擎:RISE 253

12.9 结论 256

本章参考文献 257

附部分彩图 261

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