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艾斯卡尔·艾木都拉
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- 所属机构:新疆大学
- 所在地区:新疆 乌鲁木齐市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 目的维吾尔文属于黏着性语言,其组成方式是在词干上添加词缀来实现不同的语义,在添加词缀的过程中词干的尾部会发生一定的形态变化,而且词干添加词缀的时候也可能会发生弱化、脱落、增音等音变现象导致进一步的形态变化,所以利用目前的图像文字检索(word spotting)技术只能检索到某一具体的维吾尔文词汇,却不能以某一词干为检索词,检索出其对应的带后缀的词语。为此,提出了基于映射关系的带后缀印刷体维吾尔文词语检索技术。方法首先利用局部特征对维吾尔文词图像进行特征提取,其次将获得的特征用快速最近邻搜索(fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)双向匹配来获得特征匹配集,最后将特征匹配集进行单应性变换和透视变换到待检索维吾尔文词图像上,把特征匹配集转化为空间关系,经过映射匹配对特征匹配集的空间关系进行后缀词检索,从而实现印刷体维吾尔文图像带后缀词检索的需求。结果实验数据选取190幅维吾尔文印刷体文本图像中的17 648幅切割词图像,并对其中30幅词图像的167幅后缀词图像进行后缀检索,采用不同的局部特征算法进行后缀检索对比,结果表明,尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法的后缀检索效果优于SURF(speeded up robust features)算法,精确率和召回率分别达到了94.23%和88.02%,在印刷体文档图像中,可以高效地检索到词干组成的后缀词,能够满足用户的不同检索需求,具有普适性。在弱化、脱落、增音和多种音变同时出现以及词干尾部发生变化的不同情况下进行后缀检索对比实验,实验结果表明在弱化和词干尾部变化而导致的形态变化中,检索效率最佳。结论本文提出的基于映射关系进行后缀词图像检索的方法,是第一次对维吾尔文带后缀词检索方式的一种实现,利用匹配集之间的空间关系,对维吾尔�
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- 针对现有的语种识别方法对资源丰富、同语系语言的研究较为密集,而对资源匮乏、跨语系语言的研究较少等问题,通过对MFCC、FBank、语谱图等多个特征以及CNN、GRU等多个模型的研究对比,提出了一种基于语谱图特征的CNN-BiGRU的语种识别模型。模型提取语音数据的语谱图,采用卷积网络获取语谱图的视觉特征;通过双向门控循环网络获取时序信息特征;使用全连接网络输出语言种类,实现了资源匮乏、同语系语言以及跨语系多语言的语种识别。在东方语种数据集上进行实验,获得了良好的结果并验证了该方法的有效性。
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