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公开(公告)号：CN107894971A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711026809.1
申请日：2017-10-27
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种可扩展的基于神经网络的序列标注方法。本方法为：创建一层叠n阶模型，该层叠n阶模型的训练过程为：首先根据训练语料中各标注单元的标签生成多个标签集合，包括一阶至n阶n个标签集合；标注单元i的标签与其邻近n-1个标注单元的标签合并在一起作为标注单元i的n阶标签，n阶标签集合为各标注单元的n阶标签构成的标签集合；然后利用得到的各阶标签集合分别训练神经网络，分别得到n个模型，即一阶神经网络模型至n阶神经网络模型；利用该层叠n阶模型对给定的序列进行标签预测，得到一标签序列。本发明显著减少了模型过拟合风险，提高了序列标注任务效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107894971B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201711026809.1
申请日：2017-10-27
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种可扩展的基于神经网络的序列标注方法。本方法为：创建一层叠n阶模型，该层叠n阶模型的训练过程为：首先根据训练语料中各标注单元的标签生成多个标签集合，包括一阶至n阶n个标签集合；标注单元i的标签与其邻近n‑1个标注单元的标签合并在一起作为标注单元i的n阶标签，n阶标签集合为各标注单元的n阶标签构成的标签集合；然后利用得到的各阶标签集合分别训练神经网络，分别得到n个模型，即一阶神经网络模型至n阶神经网络模型；利用该层叠n阶模型对给定的序列进行标签预测，得到一标签序列。本发明显著减少了模型过拟合风险，提高了序列标注任务效果。
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公开(公告)号：CN106033550B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201510115146.5
申请日：2015-03-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种目标跟踪方法及装置，其中方法包括：对当前帧图像进行采样，得到靠近初始目标区域的若干个第一样本区，以及远离初始目标区域的若干个第二样本区、以相同的预设方式获取N对图像块；根据任一对图像块之间的图像差异计算与该对图像块对应的特征值，以组成N维特征向量；分别在全部第一样本区和全部第二样本区的范围内对N维特征向量进行统计，得到与N维特征向量中每一维对应的两个直方图；在此后任一帧的图像中以同样的方式获取与任一候选目标样本区对应的N维特征向量，并通过对该N维特征向量与所有直方图的比较得到该候选目标样本区与待测目标区域的匹配程度。本发明可以解决现有方法难以通过低复杂度算法实现目标跟踪的问题。
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公开(公告)号：CN106033613B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201510114321.9
申请日：2015-03-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种目标跟踪方法及装置，其中方法包括：确定从具有预设大小及预设形状的图像区域中若干个数值特征的提取方式；从已知目标区域的一帧图像中获取与每一数值特征对应的第一直方图和第二直方图；对于任一数值特征，将第一直方图与第二直方图中任一单元的值按照预设运算方式进行运算，并根据运算结果计算出代表该数值特征所体现出的目标区域与非目标区域差异程度的区分度的数值；根据区分度的数值选取至少一个数值特征；在此后任一帧图像中，通过提取任一图像区域的至少一个数值特征并与对应的直方图进行比较，来获取该图像区域与目标区域的匹配程度。本发明可以解决跟踪算法性能依赖图像块的数值特征的预先设置方式的技术问题。
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公开(公告)号：CN106033550A
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201510115146.5
申请日：2015-03-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种目标跟踪方法及装置，其中方法包括：对当前帧图像进行采样，得到靠近初始目标区域的若干个第一样本区，以及远离初始目标区域的若干个第二样本区、以相同的预设方式获取N对图像块；根据任一对图像块之间的图像差异计算与该对图像块对应的特征值，以组成N维特征向量；分别在全部第一样本区和全部第二样本区的范围内对N维特征向量进行统计，得到与N维特征向量中每一维对应的两个直方图；在此后任一帧的图像中以同样的方式获取与任一候选目标样本区对应的N维特征向量，并通过对该N维特征向量与所有直方图的比较得到该候选目标样本区与待测目标区域的匹配程度。本发明可以解决现有方法难以通过低复杂度算法实现目标跟踪的问题。
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公开(公告)号：CN106033613A
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201510114321.9
申请日：2015-03-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种目标跟踪方法及装置，其中方法包括：确定从具有预设大小及预设形状的图像区域中若干个数值特征的提取方式；从已知目标区域的一帧图像中获取与每一数值特征对应的第一直方图和第二直方图；对于任一数值特征，将第一直方图与第二直方图中任一单元的值按照预设运算方式进行运算，并根据运算结果计算出代表该数值特征所体现出的目标区域与非目标区域差异程度的区分度的数值；根据区分度的数值选取至少一个数值特征；在此后任一帧图像中，通过提取任一图像区域的至少一个数值特征并与对应的直方图进行比较，来获取该图像区域与目标区域的匹配程度。本发明可以解决跟踪算法性能依赖图像块的数值特征的预先设置方式的技术问题。
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