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路径签名和图神经网络用于慢地震分析：更好的配合？
通过将路径签名与图卷积神经网络相结合，利用路径签名进行特征提取和图卷积神经网络处理空间相互作用的优势，我们在慢地震序列分析和传感器网络分析方面的应用表明了方法的潜力。
PDF5 months ago
AAAI使用路径签名特征和时序变换模块的基于骨架的手势识别算法
本研究提出了基于骨架的手势识别模型，采用重要的特征描述符 - 路径签名，并使用所提出的多种特征来明确表示空间和时间运动特征，并且通过注意手的原则来定义关节对，并使用 “dyadic method” 来提取 T_PS 和 T_S_PS 特征，
PDF6 years ago
拓扑数据分析中的持久路径和签名特征
本文介绍了一种新的用于 Barcode 的特征映射，包括将 Barcode 转换为路径表示以及路径表示到张量级数的计算，该方法在统计学习中表现出优越性和特征性。
PDF6 years ago
使用循环神经网络和长度归一化路径签名实现在线签名验证
该研究介绍了一个基于循环神经网络和新型描述子的在线签名验证系统，以最小化种内变差、推高假样本和真实样本之间的差距，并提取具有所需特征的 LNPS 描述子，最终在公开数据集中获得了 2.37% 的等误差率表现。
PDF7 years ago
使用完全卷积循环神经网络学习空间 - 语义上下文进行在线手写中文文本识别
提出了一种基于路径签名特征和多空间上下文完全卷积循环网络（MCFCRN）的方法，该方法避免了难以处理的分割问题并利用语义上下文进行预测，成功地解决了在线手写中文文本识别的挑战，其在两个数据集上均实现了优秀的结果。
PDF8 years ago
机器学习中的签名方法入门
本文介绍了路径签名方法及其在数值计算和机器学习中的应用，对路径签名与粗路径理论也进行了讨论，并介绍了将数据转换为多维路径所使用的嵌入算法，以及如何将签名作为特征用于机器学习任务。
PDF8 years ago
在线字符识别的稀疏签名数组
本文探讨了如何使用路径特征作为卷积神经网络的输入来提升在线字符识别的精度，并研究了路径特征中的迭代积分在网络中的应用。实验结果表明，在 CASIA-OLHWDB1.1、MNIST 等数据集上，使用稀疏 CNN 训练，可以得到较高的识别精度。
PDF11 years ago