基于通用字典的局部机织物纹理稳定表征

为改善固定字典表征织物纹理的效果,提出基于通用字典表征织物纹理的方法。首先,对字典学习法进行优选,分别选取8种任意正常织物样本和20种不同组织结构样本,采用优选后的字典学习法得到了1种普通通用字典、4种组织结构通用字典和1种联合组织结构通用字典。最后对通用字典的有效性进行试验验证,发现普通通用字典较固定字典能更好地适应织物纹理;在此基础上,比较了3种通用字典的性能。结果表明:在同等试验条件下,与固定字典相比,通用字典能更好地表征织物纹理;不同类型的通用字典可具有较好的通用或专用性。

域通用和域分离字典对学习的行人重识别算法

为克服不同相机视角之间的域偏移问题,提出一种基于域通用和域分离字典对学习的跨视角行人重识别算法。具体地,基于来自同一相机视角下的行人共享相同的域,并且同一视角中每个行人图像所携带的域信息在短时间内具有一致性,将同一视角下的行人图像分解为特定视角的域信息分量和域分离的行人外观特征分量,提出一个判别字典学习模型以创建用于描述域信息分量的域通用字典和描述行人外观分量的域分离字典。由于来自同一相机视角下的图像具有域相似性,因此通过低秩正则化来细化用于表示域信息的字典。为了进一步提高学习字典的判别能力,在算法中约束相同视角、相同身份的多幅图像的编码系数具有很强的相似性。此外,采用一种新颖的扩展正则化方法来解决不同行人相似外貌特征和同一行人不同外貌特征的视觉外观歧义问题。在四个具有挑战性的数据集上进行实验,结果表明域通用和域分离字典对学习的算法相对于一些现有最新算法更具有效性和优越性。

让字典的功能得到延伸——编纂《现代汉语通用规范字典》的点滴体会

文章扼要介绍了《现代汉语通用规范字典》的编写思路,并结合字典条目的实例,概括了为延伸字典功能而采取的三点做法,即:一,用各种方式阐释汉字的本义或在古汉语中最常见的用法,以帮助读者更深刻地理解汉字的今义。二,解释各种文字现象,普及文字学知识。三,从各方面解释语言文字规范。

基于通用学习字典的机织物纹理表征

为了提高学习字典的通用性,使其对不同织物密度样本均具有良好重构效果,提出一种包含多种织物纹理特征的通用学习字典构造方法。首先确定不同织物密度样本的取样尺寸和优化用于重构不同织物密度样本的学习字典原子个数,然后依据优化的参数训练得到不同织物密度样本的字典,最后将上述字典进行合并得到通用学习字典。针对不同密度的机织物纹理图像样本分别分析了取样尺寸和字典原子个数对图像重构误差的影响。试验结果表明:通用学习字典对不同机织物纹理的表征性能明显优于离散余弦变换字典。认为:通用学习字典具备了对多种不同密度织物的通用性,重构性好。