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很高兴这次有机会来贵所学习！ Still waters run deep.流静水深流静水深,人静心深人静心深 Where there is life, there is hope有生命必有希望有生命必有希望主要收获有以下几个方面•与常老师及小组成员讨论了有关汉语句子相似度衡量的问题及汉语句子模板的定义•向詹老师、李素建博士请教了关于汉语的组块定义及抽取问题•向于江生老师请教了关于汉语句子词语搭配及模板的提取问题•跟其他老师和同学也进行了一些问题的讨论•认识了很多的老师和同学2024/8/152Beijing Visit, ZC已经做的工作•课题思路的探索–基于翻译单位–结合句子模板，包括子句的模板，特殊结构等–利用待建立的双语库（句子模板库，翻译单位库）2024/8/153Beijing Visit, ZC已经做的工作（续）•汉语组块划分实验–采用神经网络里的BP（Back Propagation）算法•误差反传播算法是一种简便、有效、适用于层次型网络的学习算法它利用给定的样本，在学习过程中不断修正内部连接权重和阈值，使实际输出与期望输出在一定误差范围内相等 –语料库资源的缺乏–特征信息抽取不够2024/8/154Beijing Visit, ZC接着要做的工作•对翻译单位的定义及抽取，包括特殊的翻译单位•句子模板的定义及抽取•汉语句子相似度衡量的研究–采用聚类分析里的其中一种相似度计算方法，其应用范围：由离散变量项序列组成的模式之间的相似度衡量–公式： p表示两个模式中所有变量项数目，m表示两个模式中不相同的变量项数目。

–在对两个汉语句子进行相似度衡量的时候，我们可以把一个每个汉语句子看成是一个模式同时，把组成汉语句子的每个词看成是组成该模式的离散变量项经过这样的映射，我们就可以用上述的方法来衡量汉语句子的相似度（需要一些改进）2024/8/155Beijing Visit, ZC接着要做的工作（续）–模式: 具有某种共同性质（特征）的一类现象的集合–模式识别的理论包括统计模式识别，特征提取与选择，聚类分析，模板匹配以及人工神经网络等理论知识–聚类分析：是一种无监督的学习方法，它是将一些未知模式分成若干类，即根据特征向量间的距离在一定的误差范围内相等，则认为它们是同一类2024/8/156Beijing Visit, ZC我们小组•人员：4个RA （Research Assistant）, 1个RS（Research Student）•主要研究领域：图像处理、机器翻译2024/8/157Beijing Visit, ZCBrief Introduction to the Research in My GroupDr. Zheru Chi （池哲儒）Center for Multimedia Signal ProcessingDepartment of Electronic and Information EngineeringThe Hong Kong Polytechnic UniversityTel: 2766 6219, Fax: 2362 8439Email: enzheru@polyu.edu.hkHttp://www.eie.polyu.edu.hk/~enzheruResearch in My Group•Document Image Processing•Handwritten Character Recognition•Fuzzy image metric for image quality assessment•Leaf image retrieval2024/8/159Beijing Visit, ZCResearch in My GroupDocument Image Processing•Page segmentation•Document image binarization•Image content classification (Chinese text, English text, and Picture)•Skew detection and correction2024/8/1510Beijing Visit, ZCWhat’s PageX2024/8/1511Beijing Visit, ZC2024/8/1512Beijing Visit, ZCResearch in My Group (cont’d)Handwritten Character Recognition•Segmentation of connected handwritten digit strings and Chinese characters•Fuzzy rule systems for handwritten character recognition•Multi-stage Chinese character recognition (Clustering, neural networks, HMM) 2024/8/1513Beijing Visit, ZCResearch in My Group (cont’d)Segmentation of connected handwritten digit strings                                                 2024/8/1514Beijing Visit, ZCResearch in My Group (cont’d)On-line cursive word recognition2024/8/1515Beijing Visit, ZCResearch in My Group (cont’d)Fuzzy image metric for image quality assessment2024/8/1516Beijing Visit, ZCResearch in My Group (cont’d)Leaf image retrieval2024/8/1517Beijing Visit, ZCSkeleton-based start point(s) locatingABCDA1B1C1D12024/8/1518Beijing Visit, ZCExperimental Results0.13870.14000.14540.09730.10550.13062024/8/1519Beijing Visit, ZCExperimental Results (Cont’d)0.04930.06300.06610.06920.07400.0758All the top images come from the same species as the query leaf.2024/8/1520Beijing Visit, ZCExperimental Results (Cont’d)0.04670.04410.04440.04460.04770.0500Not from the samespecies but similar2024/8/1521Beijing Visit, ZC•Teaching Areas: artificial intelligence, neural networks, pattern recognition, computer architecture, information engineering in modern biomedicine •Technical Interests: handwritten character recognition, document image analysis and understanding, image indexing and retrieval, biomedical signal measurement and processing, neural networks, fuzzy algorithms 2024/8/1522Beijing Visit, ZC。