基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法

该文提出了基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法。该方法使用与JPEG2000标准相同的上下文模型,以最小化相对熵为准则用动态规划获得优化的上下文分类。在重要性编码中结合优化的上下文分类进行排序编码。实验数据表明该算法的压缩能力优于JPEG2000,尤其适于低码率压缩。

上下文感知:普适计算的灵魂

介绍了上下文的概念和特性,就上下文感知中的一些技术和当前国际上的研究方向作了较详细的介绍和分析,对上下文感知技术的方向进行了展望,最后对全文作了总结,期望对上下文未来的发展有更深的洞悉。

基于BERT的上下文感知分类研究

据调查,聊天消息和推文信息是最容易被检测出包含侮辱性词汇的数据集,在本项研究中,收集了一些具有侮辱性词汇的数据集,然后思考根据这些数据集的上下文判断会产生什么结果,一般情况下,如果数据集内容模棱两可,那么就需要在特定的背景下进行解释。利用BERT、SVM和BiLSTM模型进行上下文分类训练,比较结果发现,基于BERT的上下文感知分类,更适合类似的实际应用场景。

基于MLER和GMM的语音音乐分类

研究了音频信息处理中一项重要的预处理工作:语音音乐分类。针对语音信号处理中遇到的实际问题,选择合适的音频特征和分类器来对音频数据进行语音和音乐分类。采用二级系统,选择优化低能量率(ModifiedLow Energy Ratio,MLER)以及梅尔频谱倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)作为音频特征,通过贝叶斯分类和混合高斯分类器进行分类。最后,使用上下文分类器对分类结果进行修正。实验结果表明,这种分类方法准确率和速度都较好。

GIS支持下珠江三角洲城镇建筑覆盖变化遥感监测分析

从珠江三角洲区域总体出发 ,探讨大范围城镇建筑覆盖变化的遥感监测方法。分析了城镇建筑覆盖变化专题信息提取方法概况 ,比较了最大似然法、上下文分类法、人工神经网络三种分类方法的优缺点。借助GIS技术的术持 ,在计算机自动分类的基础上利用专家知识改进了分类结果。根据遥感监测结果 ,对1988—