导读:本文包含了两阶段检索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:语音查询项检索,得分规整,区分性模型,置信度得分
两阶段检索论文文献综述
李鹏,屈丹[1]（2016）在《语音查询项检索中的两阶段得分规整方法》一文中研究指出得分规整为语音查询项检索系统中的必要过程,文中提出两阶段得分规整方法.先引入rank-p和relativeto-max这2个特征至区分性得分规整方法中,使正确候选结果和错误候选结果的置信度得分区分性更大,更易进行关键词确认.再应用基于优化查询项权重代价指标的得分规整方法得到最优的语音查询项检索性能.实验表明,文中方法同时利用区分性和基于优化查询项权重代价指标得分规整方法的优点,相比最佳单一得分规整方法性能更优.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2016年03期）
刘科,秦磊华,周敬利,聂雪军,曾东[2]（2011）在《内容感知存储系统中的两阶段检索策略》一文中研究指出随着存储系统规模的不断扩大,如何有效组织、管理和查询存储系统中的资源,成为了研究者必须应对的一个问题。目前存储系统中的查询需求主要来自系统管理员对元数据的查询以及普通用户对关键字内容的查询等两个方面。而内容感知存储系统自身所具备的重复数据删除和块相似性检测能力并没有被用于优化上述查询过程。为了充分利用存储系统感知到的上层语义和底层重复数据块信息,为使用者提供高效、便捷的查询服务,提出了内容感知网络存储系统中的两阶段检索策略。该策略将上层基于元数据和关键字的查询与底层存储系统的块相似性查询相结合,利用两次查询相关度的加权平均值作为相似度评价指标。最终的实验结果表明了该策略在降低失效性、提高查全率等方面的有效性。(本文来源于《计算机科学》期刊2011年05期）
张敏,冯晓虹[3]（2010）在《基于两阶段相似性度量策略的图像检索方法》一文中研究指出提出了一种基于半监督学习(Semi-Supervised Learning)的图像检索方法。首先通过一种预处理方法,可以有效地解决检索大型图像数据库时所面临的高计算代价问题。然后,度量输入查询图像与所有相关图像间的相似性,得到初步的检索结果。最后,运用基于随机行程与重新开始(random walk and restart)的半监督学习方法细化初始的图像检索,以提高检索精度。实际图像数据库上的实验表明,运用半监督学习方法能够获取高精度的图像检索结果。(本文来源于《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊2010年06期）
孟莎,刘加[4]（2009）在《汉语语音检索的集外词问题与两阶段检索方法》一文中研究指出该文针对大规模汉语语音检索任务提出汉语语音检索中的集外词问题和针对集外查询词的两阶段检索方法。汉语语音识别和检索中,集外词可以以词表词序列的形式被识别和检索到,因此被认为不存在集外词问题;该文发现集外查询词性能远远低于集内查询词,将此问题定义为汉语语音检索任务的集外词问题,并提出两阶段的检索方法,第一阶段通过模糊音素匹配的方法提高查全率,第二阶段通过词格修正的方法提高查准率。实验表明,两阶段的检索方法极大的提高了典型集外查询词的检索性能,FOM指标相对基线系统提高了24.1%。(本文来源于《中文信息学报》期刊2009年06期）
陈颉,朱福喜[5]（2009）在《基于支持向量机的两阶段模糊聚类在视频检索中的应用》一文中研究指出针对视频检索应用中面临的高维特征分析问题,提出了一种能提高查全率和查准率的两阶段模糊聚类方案。该方案首先在保证查全率的前提下用颜色距离直方图进行粗粒度的视频切分,得到包含冗余信息的关键视频帧;然后通过模糊支持向量机进行细粒度聚类,以提高查准率;最后运用全局关联的数据挖掘方法去除冗余得到与用户语义相关的信息。实验表明,算法在实时视频检索的应用中能显着提高查全率和查准率。(本文来源于《计算机科学》期刊2009年06期）
王炜,徐玮,熊志辉,张茂军[6]（2007）在《基于模糊直方图的两阶段相似视频的自动鉴别和检索》一文中研究指出针对不同视频拷贝的相似性自动鉴别问题背景,给出了一个兼顾效率及效果的由粗到精的两阶段方案.首先抽取视频帧内容的模糊颜色直方图特征向量,构成特征空间中反映该视频性质的特征点集合和相应轨迹线,而后从特征点空间分布的角度计算位置分布直方图向量,在此基础上实现初步快速过滤,最后用简化时序特征轨迹线匹配实现更精确的相似视频鉴别.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2007年08期）
赵秋实[7]（2007）在《注意力驱动的两阶段图像检索方法研究》一文中研究指出本文针对目前基于内容的图像检索算法在算法效率和准确性方面存在的局限性,探讨了基于内容的图像检索技术中若干重要问题,提出了一种注意力驱动的两阶段图像检索方案,着重研究了基于内容的图像检索中特征提取、显着目标分割以及基于区域的相似性匹配等方面,构建了一套相对完整的图像检索方案,并实现了相应的原型系统。实验表明,本方案较合理地解决了目前检索系统的局限性。在简要介绍了基于内容的图像检索的基本技术以及国内外发展与应用现状的基础上,本文论述了以下几个方面的问题:第一,检索问题本质上是分类问题,与识别问题不同的是,检索中每类样本的数量大于或等于一。基于这一认知,本文对目前流行的模式分类方法进行了相对深入的研究,总结出了适合于图像检索问题的分类算法及类别判定算法,在进行检索之前先对图像进行预分类,再以图像类为目标进行二次检索,解决了检索系统运行效率低的问题。第二,目前的检索系统大多使用全局特征,这样,占有图像大部分的背景往往决定了检索结果,误导用户对检索结果的理解,进而将相关反馈引向了错误的方向。本文在研究了基于区域的检索技术的基础上,进一步提出了注意力驱动的图像分割方案,使基于区域的检索在自底向上的视觉注意力模型的驱动下进行,较好地解决了目前检索系统准确率低的问题。最后,详细论述了适合于基于区域的检索的相似性匹配技术。本文的创新点在于:?将检索过程在逻辑上划分为两个阶段。在精细检索前脱机进行图像分类,大大提高了检索效率。?摒弃了以往盲目提取感兴趣目标的图像分割方案,使分割符合人类视觉注意力选择这一生理过程,提高了检索准确率。(本文来源于《东北师范大学》期刊2007-05-01）
罗骏,欧智坚,王作英[8]（2005）在《基于拼音图的两阶段关键词检索系统》一文中研究指出针对当前关键词检索系统中单阶段系统检索速度慢,基于大词汇量连续语音识别(LVCSR)的两阶段系统又不够稳健的现状,提出一种新的基于拼音图的两阶段检索系统以满足快速、稳健检索的需要。两阶段分为预处理阶段和检索阶段。预处理阶段将语音数据识别成具有高覆盖率的拼音图。检索阶段响应用户的频繁查询,在拼音图中查找出与关键词拼音匹配的拼音串,并采用基于N元拼音文法的前后向算法计算置信度以实现对检索结果的筛选。实验表明:系统的二字词召回率及正确率可达72.19%和72.68%,叁字词召回率及正确率可达73.51%和82.98%,均优于LVCSR系统,且检索阶段仅需0.01倍实时,具有良好的实用价值。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2005年10期）
两阶段检索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着存储系统规模的不断扩大,如何有效组织、管理和查询存储系统中的资源,成为了研究者必须应对的一个问题。目前存储系统中的查询需求主要来自系统管理员对元数据的查询以及普通用户对关键字内容的查询等两个方面。而内容感知存储系统自身所具备的重复数据删除和块相似性检测能力并没有被用于优化上述查询过程。为了充分利用存储系统感知到的上层语义和底层重复数据块信息,为使用者提供高效、便捷的查询服务,提出了内容感知网络存储系统中的两阶段检索策略。该策略将上层基于元数据和关键字的查询与底层存储系统的块相似性查询相结合,利用两次查询相关度的加权平均值作为相似度评价指标。最终的实验结果表明了该策略在降低失效性、提高查全率等方面的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
两阶段检索论文参考文献
[1].李鹏,屈丹.语音查询项检索中的两阶段得分规整方法[J].模式识别与人工智能.2016
[2].刘科,秦磊华,周敬利,聂雪军,曾东.内容感知存储系统中的两阶段检索策略[J].计算机科学.2011
[3].张敏,冯晓虹.基于两阶段相似性度量策略的图像检索方法[J].南京邮电大学学报(自然科学版).2010
[4].孟莎,刘加.汉语语音检索的集外词问题与两阶段检索方法[J].中文信息学报.2009
[5].陈颉,朱福喜.基于支持向量机的两阶段模糊聚类在视频检索中的应用[J].计算机科学.2009
[6].王炜,徐玮,熊志辉,张茂军.基于模糊直方图的两阶段相似视频的自动鉴别和检索[J].小型微型计算机系统.2007
[7].赵秋实.注意力驱动的两阶段图像检索方法研究[D].东北师范大学.2007
[8].罗骏,欧智坚,王作英.基于拼音图的两阶段关键词检索系统[J].清华大学学报(自然科学版).2005