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在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。
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然后用隐Markov模型来描述、识别基于一维像的特征序列。
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探讨了利用Gabor小波和隐马尔可夫模型(HMM)进行人脸识别的方法。
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基于隐马尔科夫模型(HMM)合成法与其他语音合成方法相比具有很多便捷之处。
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提出了一个新颖的基于隐马尔科夫模型与光流的轮廓线跟踪算法。
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Drill Wear Monitoring by Using Hidden Markov Model ( HMM) Based on Wavelet Packets Energy Spectrum
基于小波包能量谱的HMM钻头磨损监测
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The hidden Markov model ( HMM) is a sort of statistical signal model.
隐马氏模型(the Hidden Markov Model,HMM)是一种统计信号模型。
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本文将评价搭配抽取问题转化为序列标注问题,构建词本身、词性、依存关系、词位置等特征,基于条件随机场的模型抽取评论文本中评价对象和评价词的搭配关系。
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在马尔科夫随机场中,加入了高阶项之后,能够较好地保持对象间的边缘,获得了较好的语义分割效果。
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第二章介绍了两种不同的声学模型:基于改进的高斯混合模型和条件随机场模型。
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论文引入条件随机域建立词性标注模型,易于融合新的特征,并能解决标注偏置的问题。
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针对旅游领域,提出了一种基于层叠条件随机场模型的旅游领域命名实体识别方法。
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然后本文使用了条件随机域模型结合多种特征的方法对英文命名实体识别进行了实验。
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条件随机场包括两个过程:训练过程和标记过程。
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Finally, hierarchical conditional random field is used to obtain the final segmentation result.
在此基础上,通过设计特征函数,构造分层随机场模型对特征函数进行约束求解,获得最终的分割结果。
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A Text Extraction Method for Image with Complex Background Based on Conditional Random Field
一种基于条件随机场的复杂背景图像文本抽取方法
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产品属性抽取是一个很有价值的研究任务,为了提高评论语料中产品属性抽取的准确率,本文采用条件随机场模型和最大熵模型在产品属性抽取任务中进行比较分析。
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