结构化支持向量机相关论文
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)具有统计学习理论(Statistical learning theory, SLT)的坚实理论基础,而且具有完美的数......
场景的深度信息在众多方面都有着重要的应用，传统的深度信息的获取方法主要分为2种：主动获取与被动获取。主动获取，主要是利用特别的......
化学工业作为高安全隐患行业，危险事故时有发生，给生产带来巨大损失。行之有效的过程监控和故障诊断方法是预防事故发生、保证系统安......
本文的研究内容是基于层次短语的统计机器翻译模型中的参数训练和解码问题。
统计机器翻译中的参数训练问题是指在训练集上学......
目的目标在跟踪过程中,各种因素的干扰使得跟踪结果存在不确定性。因此,将跟踪过程中所提取样本的可靠性融入跟踪模型中,有助于克......
针对医疗领域的研究,发现了不同科室间电子病历存在着差异,但是新语料的标注成本又非常高。为了解决这一问题,利用迁移学习的方法......
句法分析是自然语言理解的一项基础技术，是迈向深层语言理解的基石。目前常用的句法分析方法的语法模型建立在上下文无关文法的假设......
针对存在更复杂运动模式的无序运动人群密集场景,提出了一种有监督的密集场景人群分群检测算法,不仅能够实现运动前景的自动定位和......
自动部件标注是一项复杂的视觉识别任务,但传统训练算法不适用于分布差异下的参数学习。为此,将部件标注描述为基于结构化输出的分......
视频本身具有一定的层次结构,不同层次会产生不同粒度的语义,而且不同粒度的语义之间会形成一定的层次结构。因此,视频语义提取和......
为利用高阶条件随机场有效标注室内场景,文中提出一种稀疏字典驱动高阶依赖的RGB-D颜色-深度图像语义分割法。首先,利用融合深度的......
目的:命名实体识别在自然语言处理中是最基本的任务之一,本文通过应用深度表示的方法实现临床上的现病史数据的自动标识。方法:本......
针对现有姿态估计方法不能准确提取特征参数的问题,提出了一种基于结构化支持向量机(SSVM)与卷积神经网络(CNN)的层次化模型。首先......
结构化支持向量机(Structural Support Vector Machine,SSVM)是支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的变体算法,被广泛应用于......
目标检测与姿态估计在当前视觉研究中分属不同的任务,但两者在研究方法和现实应用上具有较强的互补性.提出了一种混合的层次树模型......
针对姿态估计的结构化输出特点,提出一种领域自适应学习算法。建立一种组件感知的参数学习过程,根据目标的各组件调整自适应参数,......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
视频内容具有非常强的时间关联和逻辑结构,镜头语义是视频内容理解的基本单元。从符合人类认识理解视频内容的角度来看,镜头语义之......
支持向量机的次梯度投影算法是解决支持向量机优化求解问题的一种简单有效的迭代算法。该算法通过梯度下降和投影两个步骤的多轮迭......
