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公开(公告)号：CN107515905B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710652876.8
申请日：2017-08-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/56 , G06K9/46 , G06K9/62
Abstract: 一种基于草图的交互式图像搜索与融合方法，包括下列操作步骤：(1)图像库建立索引文件过程；(2)基于草图获得图像检索结果过程；(3)图像融合过程。本发明方法在整体处理时间上相对于Sketch2Photo大大缩短，而且提供了更加自由化的用户交互，而相比于Photosketcher，本发明方法能够提供较高的检索精度，并大大减少用户检索的次数，为用户提供更加合理、丰富的素材。
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公开(公告)号：CN107515905A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710652876.8
申请日：2017-08-02
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种基于草图的交互式图像搜索与融合方法，包括下列操作步骤：(1)图像库建立索引文件过程；(2)基于草图获得图像检索结果过程；(3)图像融合过程。本发明方法在整体处理时间上相对于Sketch2Photo大大缩短，而且提供了更加自由化的用户交互，而相比于Photosketcher，本发明方法能够提供较高的检索精度，并大大减少用户检索的次数，为用户提供更加合理、丰富的素材。
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公开(公告)号：CN104008187B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410257734.8
申请日：2014-06-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，提出一种基于最小编辑距离的半结构化文本匹配方法。该方法包括如下步骤：一、对数据进行预处理；二、离线训练，确定对数似然率算法和左右熵算法阈值；三、结合这两种算法，在线为待评测的半结构化文本中非结构化文本抽取多词表达集合；四、利用抽取的多词表达集合，加上原评测文本中的结构化串，得到该文本的基于多词表达集合的文本表达；五、利用基于最小编辑距离的半结构化文本匹配方法，计算输入的半结构化文本和待匹配的半结构化文本的匹配度；六、以特征集合的相似度来衡量文本的匹配度，输出排序结果(Top-N)。利用本发明实施例，能够提高半结构化文本的匹配准确度，具有很大的实用价值。
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公开(公告)号：CN104008187A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410257734.8
申请日：2014-06-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30908 , G06F17/30654
Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，提出一种基于最小编辑距离的半结构化文本匹配方法。该方法包括如下步骤：一、对数据进行预处理；二、离线训练，确定对数似然率算法和左右熵算法阈值；三、结合这两种算法，在线为待评测的半结构化文本中非结构化文本抽取多词表达集合；四、利用抽取的多词表达集合，加上原评测文本中的结构化串，得到该文本的基于多词表达集合的文本表达；五、利用基于最小编辑距离的半结构化文本匹配方法，计算输入的半结构化文本和待匹配的半结构化文本的匹配度；六、以特征集合的相似度来衡量文本的匹配度，输出排序结果(Top-N)。利用本发明实施例，能够提高半结构化文本的匹配准确度，具有很大的实用价值。
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