聚焦2016：关于语音识别、图像识别及大数据
聚焦XXXX：关于语音识别、图像识别及大数据
图像、语音成为近两年最热门的概念，所谓娱乐驱动市场，市场驱动技术发展。在多元化的互联网圈里“好玩”才能红，而图像与音像也从过去的美化处理往更高深的技术领域前进，在XXXX年，智能的语音识别和图像识别将走进普通人的生活中，它们会有哪些展望和动作呢？让我们所见所听的世界将变得生动起来。
语音识别
语音识别技术虽然起源于1952年，但真正进入消费市场已经是上世纪90年代的事了。目前语音识别有两大发展方向，一个是纯机械指令，基于产品定位而设计命令词组，作为高效的辅助工具存在；一个是智能化理解语境，与人进行互动交流，并承担部分处理工作。后者可能是语音识别未来的发展方向，但实际应用中两者并不冲突。简单精准的机械指令让工作更
简单介绍图像识别技术在各类行业的应用
简单介绍图像识别技术在各类行业的应用 图像识别作为计算视觉技术体系中的重要一环，一直备受重视。微软在两年前就公布了一项里程碑式的成果：它的图像系统识别图片的错误率比人类还要低。如今，图像识别技术又发展到一个新高度。这有赖于更多数据的开放、更多基础工具的开源、产业链的更新迭代，以及高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法等的进步，这些都为图像识别技术向更深处发展提供了源源不断的动力。 其实对于图像识别技术，大家已经不陌生，人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴，但是图像识别远不只如此，它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。发展至今，尽管与理想还相距甚远，但日渐成熟的图像识别技术已开始探索在各类行业的应用。 01 网络搜索 以Facebook和谷歌为例，近日，Facebook专门为图像和视频理解打造了一个专业计算机视觉平台Lumos，该平台可以为整个社交网络提供视觉搜索功能，它将从两个方面改善社交网络上的用户体验：基于图片本身（而不是图片标签和拍照时间）的搜索；升级的自动图片描述系统（可向视觉障碍者描述图片内容）。而对于谷歌而言，图片识别已经攻克，它的下一个挑战是视频识别，目标是提升图像识别技术，最终能够识别和搜索视频本身的原内容，从而改善视频推荐服务。除此以外，Snap和Twitter等也都在致力于此。 02 智能家居 在智能家居领域，通过摄像头获取到图像，然后通过图像识别技术识别出图像的内容，从而做出不同的响应。举个例子，我们在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像进行识别，如果发现是可疑的人或物体，就可以及时报警给户主。如果图像和主人的面部匹配，则会主动为主人开门。还有家庭用的智能机器人，
2016年大数据最新面试题
2016年最新面试题 非技术 1、难，又是怎么解决的？ 2、你进公司是否能马上做事写代码 3、工作的稳定性，上一家的离职的原因 4、是否愿意去做前台 5、是否能够容入到这个团队 6、 7、里 8、你是否能够胜任这个岗位 9、问一下自学能力和沟通能力逻辑能力公司是否可以培训你 10、项目共有多少人？怎么分布 11、你对我们公司有什么了解 12、你的优点跟缺点、兴趣和爱好 13、你用过那些开发工具 14、在做项目的时候你遇到最大的问题是什么问题，你是怎么去解决的 15、在做项目的时候，客户加了新的需求，在技术上实现有困难的时候，- ` 16、谈谈你最熟悉的设计模式 17、在项目中遇到最大的问题是什么？ 18、你对加班有什么看法 19、你有男朋友吗？ 20、你未来有什么规划？ 21、离职的原因？ 22、大学学过哪些课程？ 23、你的模块有什么表？ 24、你的模块中那里最有技术含量？ 25、项目中遇到最难搞定的事？ 26、你对加班有什么看法？ 27、为什么想到来深圳工作呢？ 28、在做项目中遇到的最大的问题是什么？ 29、学过那些编程语言？ 30、在公司与同事相处如何？ 31、遇到问题解决不了时怎么办？ 32、在这项目中你最有成就感的是什么？ 33、在项目中你们都遇到了哪些重大问题？ 34、大学时学过哪些课程？
35、与大学老师是否还有联系？ 36、大学同学都在那些地方工作及担任什么职务？ 37、为什么选择来深圳发展？ 38、对深圳这个城市有何看法？ 39、会不会云计算？ 40、对工作转行有何看法？ 41、工作压力大时如何调节情绪，解压？ 42、你的抗压能力如何？ 43、对工作的临时调动有何想法？ 44、你对加班有什么看法？ 45、你上一个公司加班多吗？大概是什么时候加班多？ 46、你的项目获取个人信息是从公安局接口里获取的吗？是如何获取的？ 47、上家公司的离职原因？ 48、上架公司的工资？ 49、你们是怎么写日记的？ 50、eclipse是用什么版本的.你们系统jdk用什么版本 51、对于新技术你是怎么学习的? 52、该项目中有什么吸引人的? 53、使用开源框架在项目中有什么好处？ 54、在项目中遇到的最大难题是什么?你是如何解决的 55、对于加班你怎么看 56、上一家的公司离职原因是什么 57、在技术上你有哪些优点？ 58、说一下SpringAop，在做项目的时候你在哪里怎么用的？ 59、你们班有几个女生？
2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状
2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状 一、大数据的来源 数据来自于一切客观存在，包括宏观到微观的物理世界，各种生物体、人类社会活动、感知、认识和思维的结果。随着信息技术的发展，当通常所说的数据是指经过数字化转换后的信息，是可以被量化、分析和再利用的信息，包含数值、文字、符号、音频、视频等不同形态。 对数据的分析都并非新鲜事，如交通规划、宏观经济分析、电力系统规划、气象预测、高能物理、航天航空、基因工程等大规模数据分析和计算早已在人类生产和生活中发挥着关键的作用。 早在1970年哈佛大学关于资源三角形的论述中，将材料、能源、信息看成是推动社会发展的三种基本资源，因此传统的商业智能和数据库厂商得以出现并快速发展。 数据规模和类型的剧变：互联网和移动互联网的发展、传感技术的广泛应用，使得数据的规模和种类急剧增长。数据类型也不仅仅包含关系型数据，还出现了大量的日志、文本、图片、音频和传感器等非结构化和半结构化数据。2020年所产生的数据量是2009年的44倍。 数据存储成本下降：单位信息存储成本的下降，使得对海量数据的分布式存储技术难度降低。30年前，1TB存储的成本为16亿美金，如今通过云存储服务所需不到100美金。 大规模数据处理成为可能：随着计算机技术能发展，对非结构化数据的处理和分析方式组建成熟，MapReduce模型以及云计算模式的出现，是大规模数据处理的成本和技术门槛大大降低。 数据采集更为密集和广泛：随着移动互联网和物联网技术的发展，使得数据的采集更加方便。 数据分析应用的发展：Google、百度、淘宝等数据分析的经典案例给业界带来很强的冲击。 二、行业术语 Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS（Hadoop Distributed FileSystem），因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之
语音识别方法及发展趋势分析
语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院：化工与环境学院 学号：2120151177 姓名：杜妮
摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。 关键字：模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是
浅析人工智能中的图像识别技术
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
图像识别对工业4.0的五大应用
图像识别对工业 4.0 的五大支持 如何定制个人商品? 想买一条长裤?可能你正在去商店的路上，或者正在网上根据从S到XL的标准尺码进行挑选。这些大批量的生产造就了单位货物的成本下降。 工业 4.0 时代的纺织品生产方式或许会与之不同，它将通过有效的数据处理，提供定制性的个性商品。客户一旦决定选择哪个模型，图像处理系统(机器视觉系统)就会对其各项维度进行测量。 具体测试形式可能是，在一个小更衣室中放置四个摄像头，拍摄身体每一边的图像。软件控制测量操作，并决定随后生产衣物时的剪裁方式。接下来的生产过程会自动进行，直至包括运输环节。 未来的时装屋将不再摆满几柜子的商品，而是通过提供大量的虚拟选择和快速可靠的生产流程来为客户服务。 工业相机系统怎样让这种未来式的生产流程走入现实?
围绕工业摄像机构建的图像处理系统，早就是自动化生产中必不可少的组件。在生产的各个环节中，为实现生产高效和高质，在包括原材料检测、生产过程监控(如瑕疵检测)、最后检查和质保等环节中，图像处理系统都是不可或缺的。 工业 4.0 这个词，代表着工业生产中新兴的处理模式和组织形式。它的核心要素就是，网络化及更广泛的数据通信。其目标是，基于全面的数据搜集和有效的信息交互，达到自组织的、深度定制化的高效生产。 图像处理技术在决定特定信息时，起着决定性作用。需要注意的是，在相机性能提升的同时，其体积越来越小，价格也逐渐降低。如今的相机系统小而高效，与之前大个头的复杂相机相比，功能不相上下，甚至更加出色。科技的进步，再加上网络化的不断扩展，为工业4.0 时代的应用多样化带来了更大的可能性。 小数额生产的新机遇 工业 4.0 时代的一个重要影响在于，由于使用控制自动化技术，不管是大批量生产还是非常小量的生产，很多工件都能被低成本地生产——「批容量为1」这个说法已屡见不鲜。这方面的例子包括上面提到的纺织品生产;还有就是根据客户指定规格进行金属物件的单独设计生产，如邮箱、栏杆等。 但是，精准的工业摄像机系统怎样为这一切提供服务?
2016年最新国人阅读大数据分析报告
近日，一群日本孩子在泰国机场候机时一人一书捧在手里的阅读场景被媒体曝出，成为网友热议焦点，引来点赞一片。在当下这个知识、信息大爆炸的时代，广义上我们每天都在接受着汹涌而来的各类讯息，而狭义上我们的阅读则变得越来越少那么国人究竟咋阅读？下面林克艾普大数据分析师将以大数据为基础，为您揭秘国人的阅读现状。 2015年国人平均纸质图书的阅读量4.58本，你读了几本？ 据林克艾普大数据挖掘后发现，2015年我国成年国民图书阅读率为58.4%，较2014年上升了0.4个百分点。从阅读量来看，2015年我国国民人均纸质图书阅读量为4.58本，与2014年相比增加了0.02本，但对比2013年的4.77本还有微弱下降。报纸和期刊阅读量分别为54.76期和4.91期，与2014年相比也出现了不同程度的下降。 他山之石
据林克艾普大数据了解，2015年我国国民人均纸质图书阅读量为4.58本，这其中还包括教材教辅。而据不完全统计，犹太人以64本的年人均阅读量雄踞世界首位。日本、法国、韩国的人均阅读读书量分别为40本、20本和11本。与日韩等国相比，我国纸质图书平均阅读量差距不小，究其原因，或许是因为网络时代到来，人们获取信息的渠道日益增多，快餐化、娱乐化的阅读方式正悄然成为趋势，令人们很难静下心捧一本书细细品味。 国人平均电子书阅读量逐年增长 移动互联网的蓬勃发展为人们提供了“任何时间、任何地点、任何内容”的阅读环境，随着
生活节奏加快，数字阅读已成为人们在碎片化时间重要的阅读方式。据林克艾普大数据了解，2012年至2015年，我国国民人均电子书阅读量分别为2.35本、2.48本、3.22本和3.26本，呈现出逐年增长的趋势。 传统媒介中，纸质图书阅读时间最长 据林克艾普大数据了解，在2015年传统纸质媒介中，我国成年国民人均每天读书时间最长，为19.69分钟；人均每天读报时长和每天阅读期刊时长分别为17.01分钟和8.83分钟。相较于2014年，纸质图书阅读时长略有增加，报纸和期刊阅读时长则有所下降。 2015年国人首次日均手机阅读时长超过1小时 经林克艾普大数据挖掘后发现，受数字媒介迅猛发展的影响，数字化阅读方式的接触率较2014年的58.1%上升至64.0%，提升了5.9个百分点，其中，手机阅读增速最快。据统计，2015年，我国成年国民人均每天手机阅读时长为62.21分钟，比2014年的33.82分钟增加了28.39分钟。这是历次统计中首次日均手机阅读时长超过1小时。人均每天网络阅读接触时长为54.84分钟，每天微信阅读时长为22.63分钟。此外，人均每天利用平板电脑阅读时长和电子阅读器阅读时长分别为12.71分钟和6.82分钟。
图像识别与分类技术在ADAS中的应用
Application of Image Recognition and Identification in ADAS 2013.06.19 PLK Technologies
Company Brief
PLK Technologies History ?PLK started as a venture TFT in Hyundai Motor Company (2000)?PLK Technologies span off in July 2003 ?Developed and successfully launched ADAS vision products –First LDWS for commercial vehicles in Korea (HMC Trago)–First LDWS for passenger vehicles in Korea (HMC Equus)–First LDWS+HBA in Korea (KMC K9) Status ?42 Employees (20 Developers/Engineers) ?Products for 12 vehicles (passenger car, bus and trucks)?Verified in many regions –Korea, China, Japan, Europe, US, Middle East, Australia ? TS16949, ISO9001, HKMC SQ OEM ADAS Vision Products of PLK Factory Production(Test) Facility
语料库语言学的发展
语料库语言学的发展 语料库顾名思义就是放语言材料的仓库。现在人们谈起语料库,不言而喻是指存放在计算机里的原始文本或经过加工后带有语言学信息标注的语料文本。现在世界上已经有了不少规模较大的语料库,有些是国家级的,有些由大学和词典出版商联合建设。另外,由于个人微机的迅猛发展和存贮数据的硬盘造价持续下降,研究者个人也开始建立适合于自己研究的小型语料库。 语料库语言学(英文corpus linguistics)这个术语有两层主要含义。一是利用语料库对语言的某个方面进行研究,即“语料库语言学”不是一个新学科的名称,而仅仅反映了一个新的研究手段。二是依据语料库所反映出来的语言事实对现行语言学理论进行批判,提出新的观点或理论。只有在这个意义上“语料库语言学”才是一个新学科的名称。从现有文献来看,属于后一类的研究还是极个别的。所以,严格地说,现在不能把语料库语言学跟语言学的分支, 如社会语言学、心理语言学、语用学等相提并论。 近年来,随着我国经济的发展,科研经费的增加,汉语语料库的建设得到了开展。1999 年我院把建立汉语语料库列为院重大课题。目前语言所正在构建三个大规模的语料库: 现场即席话语语料库,主要方言口语库和现代汉语文本语料库。在世界范围内,我国的语料库建设在规模上还赶不上欧洲的一些发达国家,特别是英国。然而,在语料库语言学的研究上,以及语料库的实际运用上,我国已经进入世界前沿的行列。 20 世纪语言研究的总特点可以用四个字概括──高度抽象。最近几十年来,语言研究的高度抽象倾向已经失去主导地位。这主要缘于两个方面的因素: 一是计算机技术,特别是基于计算机处理的多媒体技术的飞速发展；二是社会语言学、语用学、会话分析、人类语言学、计算语言学、人机对话研究、语音识别与合成等研究取得令人瞩目的成就。先前难以抓住并进行有效处理的五花八门的实际语料,现在可以对其进行大规模地的、自动的或人机配合的处理。比如个人发音特征,先前认为这跟语言学毫无关系,现在成了侦破语音学的重要内容。侦破语音学家首先建立个人发音特征语料库,这个语料库可以用来鉴别嫌疑犯。概言之,当今的语言研究由先前的高度抽象逐步走向最具体的语言的实际活动,其中
图像识别匹配技术原理
第1章绪论 1.1研究背景及意义 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。 图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。 基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法（也称模板匹配法）、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。 目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法，基于相关性的配准方法和基于梯度的配准方法。其中基于梯度的方法基本很少单独使用，而作为一个辅助
2016年大数据时代的人力资源管理最新答案
共享知识 分享快乐 o' D.农业部门和工业部门 大数据最新答案 答案 一 A D A B D D A B B B 二、ACD ABCD AD ABC BCD CD ABCD ABCD ABCD AC 三错对对对对对对对对对 o ' A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o ' B.通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o' C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 ）。（单选题3分） * 2.商业企业最初关注大数据的目的是（ ）。（单选题3分）
* 3?当今，大数据应用的两大主要领域是（o “ A.航空航天和地质勘探领域 o' B.新闻业和工业领域 o' C.政府和商业系统（单选题3分） o' D. “互联
o' D. “互联 o A.甲骨文公司 o & B.麦肯锡公司 o' C.波音公司 o' D.通用公司 o A.2012 年 o' B.2011 年 o' C.2010 年 o D.2013 年 in- o' A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o' B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o' C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o " D.大数据相当于储有海量信息的信息库； 云计算相当于计算机和操作系 统 * 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题 o " A.“大数据” o' B.“P2P ， o' C.“咨询” ? 4.最早提出“大数据”概念的企业是 ）。（单选题3分） * 5.大数据元年是指（单选题 3分） ? 6.大数据与云计算之间的关系是（ ）。 （单选题 3分） 3 分）标记
语料库的类型
语料库的类型 ［作者：李文中转贴自：Corpora and the ELT点击数：97 文章录入：neilruan ］ 语料库来自拉丁词corpus，原意为“汇总”、“文集”等，复数形式为corpora或corpuses。语料库是“作品汇集，以及任何有关主题的文本总集”(OED)是“书面语或口头语材料总集，为语言学分析提供基础”(OED)。语料库是“按照明确的语言学标准选择并排序的语言运用材料汇集，旨在用作语言的样本”(Sinclair，1986:185-203)。语料库是按照明确的设计标准，为某一具体目的而集成的大型文本库（Atkins and Clear，1992:1-16）。 Renouf认为，语料库是“由大量收集的书面语或口头语构成，并通过计算机储存和处理，用于语言学研究的文本库”（Renouf, 1987:1）。 Leech指出，大量收集的可机读的电子文本是概率研究方法中获得“必需的频率数据”的基础，“为获得必需的频率数据，我们必须分析足量的自然英语（或其它语言）文本，以便基于观测频率（observed frequency）进行合乎实际的预测。 因此，就需要依靠可机读的电子文本集，即可机读的语料库”(Leech, 1987:2)。综上所述，语料库具有以下基本特征： 1〕语料库的设计和建设是在系统的理论语言学原则指导下进行的，语料库的开发具有明确而具体的研究目标。如二十世纪六十年代初的BROWN语料库主要目的是对美国英语进行语法分析，而随后的LOB语料库基本按照BROWN语料库的设计原则收集了同年代的英国英语，目的是进行美国英语和英国英语的对比分析和语法分析。 2〕语料库语料的构成和取样是按照明确的语言学原则并采取随机抽样方法收集语料的，而不是简单地堆积语料。所收集的语料必须是语言运用的自然语料（naturally-occurred data）。 3）语料库作为自然语言运用的样本，就必须具有代表性(representativeness)。Chomsky曾经批评语料库不过是试图用很小的样本代表巨量的甚至无限的实际语言材料，其结果必然存在偏差，缺乏代表性，“自然语料库存在如此严重的偏差，以至于对其所进行的描述将不过是一个词表而已”（Chomsky, 1962:159）。这种批评对任何以概率统计为基础手段的研究都是有价值的（McEnery, 1996:5）。 但是，目前的计算机语料库可以通过控制抽样过程和语料比例关系来缩小偏差，增强语料的代表性。决定语料代表性的主要因素不外乎样本抽样的过程和语料量的大小。语料库抽样一般采取随机抽样方法。一种做法是在抽样前首先确定抽样的范围，如BROWN语料库和LOB语料库分别是以1961年全年的美国英语和英国英语出版物作为抽样范围i[i]；再就是确定语料的分层结构，进行分层抽样，如把语料按文类（genre）和信道（channel, 如书面语和口语等）进行分层，如图2.1所示。从各种语料的抽样比例上又可分为‘均衡抽样’（balanced）和‘塔式抽样’（pyramidal）。前者对各种语料按平均比例抽取，而后者对不同的语料进行不等比例抽取。 4）语料库语料以电子文本形式储存并且是通过计算机自动处理的。巨量语料以纯文本形式存储在磁盘上，以便语料库索引软件检索和处理。也可以通过转换软件把其它格式的文件如超文本（htm 或html）格式转换为纯文本。另外，语料库具有一定的容量。语料库的大小取决于语料库的设计原则和研究需求，以及建库过程中语料资源的获取难度及其它因素。计算机语料库实际上提供了一种人机交互，这种交互方式随着语料库工具的发展而逐步加强其自动化特性。Leech认为这种人机交互有以下四种渐进的模式：（1）‘数据检索模式’。计算机以便利的形式提供数据，人进行分析。（2）‘共生模式’。计算机提供部分经过分析的数据，人不断改善其分析系统。（3）‘自我组织模式’。计算机分析数据并不断改善其分析系统，人提供分析系统参数及软件。（4）‘发现程序模式’。计算机基于数据自动划分数据范畴并进行分析，人提供软件（Leech，1991：19）。 计算机自动处理包括自动词性附码（tagging）、自动句法分析（parsing）等。其基本处理和分析过程包括以下几个步骤： 语音分析（phonetic analysis）指音段分析，主要用于语音识别和语音合成。 正字分析（orthographic analysis）指对文本中各种非文字符号、标点、大小写问题等进行处理和歧义消除。 形态分析（morphological analysis）即词性指定和附码。语料库自动附码软件通过概率统计和分析，对所给句子每一个词指定一个或多个词性码。结果显示分列显示和行显示两种。目前语料库自动词性附码准确率一般在97%以上。 句法分析（syntactic analysis）是指句子成分切分、句法关系识别、以及句法分析。语义分析（semantic analysis）和语用分析对语篇进行语义指定和意义解释。 5）基于语料库的研究以量化研究为基石，以概率统计为基本手段，以“数据驱动”为基本理念。其基本方法是通过对实际语言运用的抽样，确定其对语言整体的代表性，通过对样本特征的描述概括整体特征。在量化分析中，首先对特征进行分类，并统计各个特征的频率，通过建立复杂的统计模型对观测到的数据进行解释。分析结果可对研究对象总体进行概括。量化分析能够使我们发现在某一种语言或语言变体中哪些现象反映了语言的真实特征，那些现象仅属于偶然的个例。针对某一语言变体而言，我们还可以确切地知道某一语言现象的显著性，从而确认该现象是规范的还是异常的（McEnery，1997:3）。 6）语料库既是一种研究方法，又代表着一种新的研究思维，并以当代先进的计算机技术为技术手段。 7）语料文本是一连续的文本或话语片断(running text or continuous stretches of discourse)，而不是孤立的句子和词汇。在语料库研究中，对某一搜索词的语法关系、用法、以及搭配的观察是通过分析提供的语境（context）进行的。语料库索引提供的语境可分为以下几种：（1）指定跨距，即使用者指定以搜索词为中心左右相邻的词数；（2）意元语境，即以某一意义单元结束为一微型语境，在语料库索引中意元的确定是以意义结束符号如“，；”等为标识的；（3）句子语境，即以句子终结符号如“. !”等为标识；（4）可扩展语境，即对搜索词所在语境可无限扩展。这对研究词汇的语法关系、词汇用法、词汇搭配、词丛（word cluster）、词汇在连续语篇中呈现的范型（pattern）、以及主题词汇之间的意义关系提供了可靠而方便的途径。如“necessarily”一词在《新英汉词典》中作为“necessary”词条下该词的副词形式，定义为“必定，必然”；Oxford Advanced Learner’s Dictionary of Current English把它列为一个单独的词条，给出的定义为“adv as a necessary result; inevitably”；各种英语教科书中对该词的定义和解释也大同小异。在上海交大科技英语语料库（以下简称JDEST）中搜索“necessarily”这个词，发现该词在全库中出现264次，频率最大的搭配词“not”出现在该词左边第一个位置，观察搭配频数为136。全库中出现5次以上的三词词丛有20组，同时含有“not”和“necessarily”的词丛有18组。通过索引行统计和词丛统计可以看出（见图2.4示例），“necessarily”一词最典型的用法是与“not”
【CN109977398A】一种特定领域的语音识别文本纠错方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910130170.4 (22)申请日 2019.02.21 (71)申请人 江苏苏宁银行股份有限公司 地址 210000 江苏省南京市建邺区45号地 块金融城4号楼707室 (72)发明人 李加庆 沈春泽 谭子豪 周张泉 (74)专利代理机构 南京先科专利代理事务所 (普通合伙) 32285 代理人 缪友菊 (51)Int.Cl. G06F 17/27(2006.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G10L 15/20(2006.01) (54)发明名称 一种特定领域的语音识别文本纠错方法 (57)摘要 本发明公开了一种特定领域的语音识别文 本纠错方法，包括标准词及变种词字典生成、基 于词的N -Gram上下文短语字典生成、基于上下文 短语最大匹配保护的变种词替换纠错三个部分。 本发明尤其适用于特定领域，比如可用在智能客 服机器人或者智能催收机器人等应用场景中，可 以对机器人对话过程中语音识别文本的质量进 行提升，质量提升后的文本可以提高特定领域应 用中机器人意图识别的准确性，进而提升对话过 程的流畅性， 提升对话机器人的业务价值。权利要求书2页 说明书7页 附图3页CN 109977398 A 2019.07.05 C N 109977398 A
权 利 要 求 书1/2页CN 109977398 A 1.一种特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）提供正语料库和负语料库，所述正语料库包含无需纠错的文本语料，负语料库包含未经纠错的文本语料；利用正语料库生成标准词表，利用负语料库查找与标准词对应的变种词，组成标准词及变种词字典； （2）对正语料库进行中文分词，按照词频大小构成正语料的词项组合表，将同一个词项组合中的字符串合并，得到短语，计算短语的字符串长度，将字符串长度相同的短语放在一个集合中，组成上下文短语字典； （3）输入待纠错文本，做文本滑窗，从左到右滑动文本滑窗，获取滑窗文本，判断滑窗文本是否存在于上下文字典中，并将出现在上下文短语字典中的滑窗文本中的每个字在文本中的索引列出，建立索引集合；对于索引集合，进一步采用文本滑窗，判断滑窗文本是否存在于标准词及变种词字典中，并将出现在标准词及变种词字典中的变种词用对应的标准词进行替换，输出纠错后文本。 2.根据权利要求1所述的特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，所述步骤（1）还包括降噪处理：删除正语料库和负语料库中的英文字母、数字及多余标点。 3.根据权利要求1所述的特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，所述步骤（1）的标准词表的生成方法为： （1a）采用文本滑窗的方式，对正语料库进行字层面的词频分析，得到不同字符个数的词频字典，词频字典包括词项及词频； （1b）对词频字典中的词项进行拼音转换，得到中间文件，中间文件包括拼音、词项及词频； （1c）基于词频对中间文件进行降序排列，设定第一词频阈值，保留词频高于第一词频阈值的数据，保持排序不变，得到标准词表。 4.根据权利要求3所述的特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，所述步骤（1）的变种词的查找方法为： （1d）采用文本滑窗的方式，对负语料库进行字层面的词频分析，得到不同字符个数的词频字典，词频字典包括词项及词频； （1e）对词频字典中的词项进行拼音转换，得到中间文件，中间文件包括拼音、词项及词频； （1f）基于词项拼音对中间文件进行多层次排序； （1g）遍历所述标准词表，分别在多层次排序结果中逐项通过标准词的拼音匹配到第一个具有相同拼音的词项所在的行，连同该行上下若干行的数据组成集合，在该集合中对每个词项的拼音字符串与标准词的拼音字符串进行编辑距离计算和字符串长度计算，取编辑距离不大于1且字符串长度不大于标准词的拼音字符串的词作为该标准词的变种词。 5.根据权利要求4所述的特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，所述步骤（1）的标准词及变种词字典中，每个标准词对应一组相应的变种词。 6.根据权利要求4所述的特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，所述步骤（1f）中的多层次排序包括两个字符层排序及三个字符层排序，两个字符层排序包括：首字拼音、末字拼音、词频；末字拼音、首字拼音、词频；三个字符排序包括：首字拼音、次字拼音、末字拼音、词频；末字拼音、次字拼音、首字拼音、词频；首字拼音、末字拼音、次字拼音、词 2
图像识别技术综述
图像处理与识别技术综述 摘要：本文简要介绍了图像处理与识别技术的相关知识，介绍了图像识别过程中的判别函数和判别规则，特征提取和选择的方法。设计一个基于16位处理器MC9S12XS128的图像识别系统在实际中的具体硬件实现。 关键词：图像识别特征提取MC9S12XS128 数字摄像头 An Overview of Image Recognition And Identifying Technology Abstract：This paper introduces some knowledge of image recognition and identifying technology，introduces the discriminant function discriminant rule in the image identifying progress, feature extraction and selection method. Designed an image identifying system based on 16-bit controller MC9S12XS128,and it has specific hardware implementation in fact. Key words: image identifying discriminaut rule MC9S12XS128 digital cameral
1 引言 图像是与视觉相关的最贴近生活的信息，它是客观世界的物体直接或间接作用于人眼而产生视知觉的实体。传统的图像处理技术就是对图像进行保存、处理、压缩、传输和重现。随着信息时代的到来，用于计算机处理的各种信息的需求越来越多，多媒体信息处理技术已经成为日常生活各个领域的迫切需要。人们更希望利用计算机技术处理人类视觉问题，如：人脸、指纹识别技术实现处理与个人有关的一切事物，利用视觉自动监视系统监视环境中发生的非常事件，利用字符识别技术实现文档图像的自动录入与处理。因此把传统的图像处理技术与模式识别处理技术相结合是图像处理的新趋势。 2 传统的图像处理技术 图像处理技术始于20世纪50年代，1964年美国喷射推进实验室（JPL ）使用计算机对太空船送回的大批月球照片处理后得到了清晰逼真的图像，这是这门技术发展的里程碑，此后这门技术得到了广泛的发展。 传统图像处理技术包含图像的获取、变换、增强、编码、分割等方面的内容。 2.1 图像获取 图像可以根据其形式或产生方法来分类。 照片图画 光图像连续函数 离散函数 （数字图像）不可见的 物理图像 物体图像 可见的图像图片数学函数 图1 图像的分类 图像的获取[4]是指将其变为计算机可识别的信息。通常是数字化的过程，及扫描、采样、量化三个步骤。经过数字化过程后就得到了一幅图的数字表示，即数字图像。一般这个过程由摄像头等设备完成。反过来还可将数字图像进行显示。 2.2 图像变换 图像变换[6]广泛应用于图像滤波[2]、统计滤波[5]、图像数据压缩以及图像描述等。图像变换是将N ×N 维空间图像数据变换成另外一组基向量（通常是正交向量空间）的坐标参数，我们希望这些离散图像信号坐标参数更集中代表了图像中的有效信息，或者是更便于达到某种处理目的。 通常采用的方法有：傅里叶变换、相关分析、小波变换[7]、离散余弦变换（DCT ）、正弦变
图像识别中仍然存在的问题及解决思路
图像识别中仍然存在的问题及解决思路 一、摄像系统晃动问题，在对焦侧及中部炉盖进行拍摄时，小的晃动问题并不显示很严重，但对机焦炉盖及上升管拍摄时，由于距离比较远，小的晃动就会造成画面的不稳定，影响识别精度。 晃动的原因：有几种情况，一是由于滑行车在风的作用下东西方向的摆动；二是摄像系统安装于滑行车外部支架上，有一定高低方向的颤动；三是由于云台的旋转俯仰均是齿轮驱动，齿轮配合间隙的晃动会造成一定的晃动。 解决方案：虽然现在的识别程序中已经对晃动进行了配准，但有时仍会由于晃动造成误判，因此考虑从硬件及软件两方面着手进行改善，硬件上解决滑行车摆动最理想的方案是采用双轨，但考虑到成本会增加较多，在王工新的设计中将摄像系统由滑行车外部移到中部应该对上下的颤动会有改善。云台齿轮间隙的问题，如要解决只能选用新的更精密的云台，考虑到这部分晃动的幅度较小，而且由于这种间隙没有弹性的回力，故在一定风向下一般不会发生来回的晃动，可不考虑。 软件的方面，现在所用的晃动图像配准方法有两个问题，一是由于运算量较大，现在只对晃动严重的上下方向进行了配准，对横向的晃动未进行配准。二是配准的算法上应该还有一定的提高空间（主要是降低运算量及提高配准精度），新来的小张由于研究生专业就是图像识别，考虑让他在这方面做一些工作（除了配准这部分，从整个识别算法上也可以做一个重新的考虑）。 另一个张总曾提出的软件解决方案是，在拍摄瞬时风速超过一定范围后，识别结果均定为不泄漏。 二、逆光问题，在下午的拍摄中，逆光是影响识别效果最严重的一个因素（对焦侧炉盖的拍摄基本没影响，对中间炉盖有一定影响同，对机侧炉盖及上升管拍摄影响很大），在逆光时拍摄回的画面，即使人工来识别，也已经无法判断泄漏与不泄漏，这种情况下计算机识别已经无能为力。 逆光原因：由于焦炉是南北走向，我们的摄像系统安装于焦炉东侧的焦侧方向，在下午对机侧炉盖及上升管拍摄时，阳光正好照射在摄像机护罩玻璃上，导致摄回的图像均变成灰色。除不能识别外，有时还会由于中部光线强度的变化导致一些误判。
图像识别技术和图像处理技术
摘要 本文对图形图像处理系统的发展现状和所采用的主要技术进行了详细分析，确定了相应的结构和主要功能，以及实际开发中所采取的技术。系统在Windows XP平台下实现，本课题是采用Visual C++作为编程工具，采用面向对象的程序设计技术实现一个图形绘制和图像处理的应用软件。主要工作分为三类，包括基本图形绘制与编辑、简单的图像处理、图像格式的转换。图形方面主要是设计图形基类，以及继承图形基类的具体图形类。通过对独立功能的封装，可以为今后需要的图形图像的应用奠定基础。系统的优点有：充分体现了面向对象的设计思想，充分运用了C++的特性，比如封装、多态、继承。程序结构清晰，可读性好，程序中做了充分的注释。图形绘制部分避免了传统的switch case的繁琐结构。容易扩充和移植。 最后，对系统进行测试表明，系统功能达到了预期的要求，界面友好，操作简便，运行也较稳定，是一个完成基本功能的图形图像系统。 总体上，本文介绍了系统开发设计的全过程和设计过程中部分代码，也对系统测试的过程进行简单描述，同时对系统中采用的关键技术也作了一些必要的说明，对图像变换的基本原理，图像处理的基本原理和各种图像格式做了详细的阐述。 关键词：图形；图像；多态；继承
Abstract This article has carried on the detailed analysis about graph image processing system development and using of the key technology，identify the corresponding structure and central function, as well as the system adopts technology in the actual development. The system realizes under the Windows XP platform, the topic use Visual C++ as a programming tool, use object-oriented programming techniques to achieve a graphic and image processing software. Major work is divided into three categories, basic drawing and editing graphics, simple image processing, and image format conversion. The graph aspect is designs the graph base class , as well as inherits the graph bas e class’s specific graph class. Through independent function's encapsulation, for the future’s needs of the graphic images lays the foundation. The system merit has: the object-oriented design’s thought application of the c++ properties, for example encapsulation, pol ymorphism, and inheritance. Program’s structure is clear, good readability, codes has the full annotation in the program. The graph plan’s part has avoided complicated structure of the traditional switch case. Easy expansion and transplantation. Finally, system’s testing shows, s ystem’s functions achieve the expected demand, friendly interface, and the operation is simple, also a much stable operation, it has basic functions of the graphic image system. As a whole, this paper describes the system design process and part of the process of designing code, also carries on the simple description to the system test process, meanwhile it made some necessary explanations about key technology in the system, it made the detailed description to image transform of the basic principle, the image processing basic principle and various image formats. Keyword: graph; image; polymorphism; inheritance