简介:摘要:图像分类是计算机视觉领域的一个重要的任务,为了解决这一任务,本文提出一种基于每一类的判别信息生成的字典模型,称为监督的类判别的字典学习(Supervised Class-discriminant Dictionary Learning, SCDDL)模型。SCDDL模型从训练集中学习得到一个字典和在这字典上的表示系数,不仅不同类别的字典对训练样本的重建误差具有判别性而且表示系数具有判别性。在此基础上,充分利用重建误差的判别性和表示系数的判别性提出相应的图像分类方案。大量的实验结果表明,与现有的模型分类方法相比较,该分类方法在图像分类的任务上具有较好的分类性能,且算法的效率高。
简介:各位领导、各位来宾、各位新闻出版界的朋友:大家冒着严寒,不辞辛劳来参加《现代汉语规范字典》的首发式。我代表编写组的全体同志,向各位致以崇高的敬意。借此机会,将《规范字典》编写的情况向大家做一个简要的汇报。文革结束后,全国各条战线都在进行拨乱反正,把工...
简介:前人对《康熙字典》所引《唐韵》的关注,大多是通过抽样调查或举例分析进而做出一些推断性研究,鲜有对文本进行全面比较并作穷尽性考察.本文运用定量统计的方法对《康熙字典》引用《唐韵》反切与大徐本《说文》注音进行量化比较,从而为《康熙字典》引用《唐韵》的定性分析提供数据支持.统计和分析结果显示,二者之相同比和差异比分别为77.98%、22.02%,即相同部分占主要,二者并不等同.《说文》注音是其主要的参考对象,而不同于《说文》的部分当另有来源.理清《康熙字典》所引《唐韵》的来源并加以整理,同时以翔实的数据为佐证,能为更好地认识这批反切材料以及更有效地利用《康熙字典》提供参考.