孟文婷
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 供职机构：杭州海康威视数字技术股份有限公司更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家科技重大专项教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 采用动态特征选择的中文情感识别研究被引量：4
- 2014年
- 针对中文情感识别中特征空间稀疏度和冗余度较高的特点,从集成学习视角出发,提出一种基于动态特征选择机制的情感识别方法.该方法首先采用核平滑方法构建特征子集划分的维度分布和特征空间的重要度分布,然后根据这两种分布函数,自适应划分特征空间,形成多个不同粒度的子空间,然后训练对应的基分类器,最后使用多数投票法的融合策略构造集成识别模型.在校园BBS评论数据上与其他基准算法进行对比实验,结果表明该算法在查全率和查准率等方面均优于其他算法,有效地提高了情感识别的准确性和鲁棒性.
- 刘智杨宗凯刘三王泰孟文婷王胜明
- 关键词：情感识别特征子空间
- 基于多模态特征融合的新闻视频摘要技术研究
- 多媒体和网络技术的发展使得视频资源变得越来越丰富，伴随而来的问题则是视频数据量的快速增长。因此如何对这些海量视频数据进行有效的处理，从而提高浏览和检索效率就成为了当前亟需解决的现实问题。视频摘要技术可以缩减视频的数据量，...
- 孟文婷
- 关键词：镜头边界检测算法
- 采用半随机特征采样算法的中文书写纹识别研究被引量：1
- 2013年
- N-gram字符序列能有效捕捉文本中作者的个体风格信息,但其特征空间稀疏度高,且存在较多噪音特征。针对该问题,提出一种基于半随机特征采样的中文书写纹识别算法。该算法首先采用一种离散度准则为每个作者选取一定粒度的个体特征集,然后将个体特征集以一种半随机选择机制划分成多个等维度的特征子空间,并基于每个子空间训练相应的基分类器,最后采取多数投票法的融合策略构造集成分类模型。在中文真实数据集上与基于随机子空间和Bagging算法的集成分类器进行了对比试验,结果表明,该算法在正确率和差异度方面优于随机子空间和Bag-ging算法,并且取得了比单分类模型更好的识别性能。
- 黎冬媛刘智刘三孟文婷
- 关键词：集成分类器差异度
