采用动态HMM概率分布模型的人眼精确定位

从含有复杂背景的单幅灰度图像中精确定位人眼仍是一个尚未完全解决的复杂问题.为了对图像中的人眼进行精确定位,提出了一种基于动态HMM概率分布模型的人眼精确定位方法,该方法采用了含状态持续时间的动态观测符号概率分布HMM模型,首先用虹膜网格采样方式和特殊的特征提取办法来抽取观测序列;然后通过对观测序列进行评估来控制采样网格大小,并动态修正观测符号概率分布.这样无需对图像进行旋转、缩放和匹配运算,即可对图像中的人眼进行精确定位.实验结果表明,该方法检测效率较高、算法鲁棒,并具有较高的定位精度.     

基于DSP的语音识别在智能楼宇系统中的应用

随着DSP技术的发展,中小词汇量连续语音的实时识别已经被广泛应用到日常生活中,本文提出了一种基于TMS320VC5410的小词汇量的语音识别实时系统,对以TMS320VC5410为核心的系统硬件设计进行了研究,阐述了系统的结构。文章分析了系统的工作过程,引用已有的算法进行软件系统设计,软件模块包括预处理、端点检测、特征提取、模式匹配等。最后把此系统应用到智能楼宇系统中去,实现了对智能楼宇更加及时、方便的控制。     

多尺度变换域图像的感知与识别:进展和展望

多尺度变换域隐马尔可夫模型能够有效地描述变换域系数在尺度间、尺度内和方向间的统计相关性，是一种新的统计图像感知与识别方法，文中以变换域系数的统计相关性描述为中心，以模型的设计和应用的开展为两翼，深入分析了子波变换的三级统计特性与机理，比较研究了多尺度变换域的十种统计模型，并系统评述了这些模型在图像感知、处理和分析中的最新进展，同时，具体沦述了这一领域研究中两类成功的实例：图像去噪和图像纹理分割，对于前者，以Lena图像为测试用例分析比较了以变换域统计模型为核心的8种算法的去噪性能；对于后者，按照分割类型（监督式或非监督式）和应用的图像类型系统比较了以统计模型为基础建立的15种图像分割方法，最后，从面向应用的模型构造和算法设计、变换域的拓展和应用层次的推广三个层面指出了目前存在的问题和不足，探讨了进一步的研究重点。     

语音/音乐自动分类中的特征分析

综合分析了语音和音乐的区别性特征，包括音调，亮度，谐度等感觉特征与MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients)系数等，提出一种left-right DHMM(Discrete Hidden Markov Model)的分类器，以极大似然作为判别规则，用于语音，音乐以及它们的混合声音的分类，并且考察了上述特征集合在该分类器中的分类性能，实验结果表明，文中提出的音频特征有效，合理，分类性能较好。     

计算机系统入侵检测的隐马尔可夫模型

入侵检测技术作为计算机安全技术的一个重要组成部分，现在受到越来越广泛的关注，首先建立了一个计算机系统运行状况的隐马尔可夫模型（HMM），然后在此模型的基础上提出了一个用于计算机系统实时异常检测的算法，以及该模型的训练算法。这个算法的优点是准确率高，算法简单，占用的存储空间很小，适合用于在计算机系统上进行实时检测。     

隐马尔可夫模型在脱机手写体汉字识别中的应用

介绍了一种新的脱机手写汉字识别方法－－隐马尔可夫模型（HMM）法，该方法对每个汉字建立8个HMM，通过等比重综合方法将8个分类器的计算结果进行综合，从而得到识别结果，实践证明该方法是可行的。     

基于隐马尔可夫模型的音频自动分类

音频的自动分类,尤其是语音和音乐的分类,是提取音频结构和内容语义的重要手段之一,它在基于内容的音频检索、视频的检索和摘要以及语音文档检索等领域都有重大的应用价值.由于隐马尔可夫模型能够很好地刻画音频信号的时间统计特性,因此,提出一种基于隐马尔可夫模型的音频分类算法,用于语音、音乐以及它们的混合声音的分类.实验结果表明,隐马尔可夫模型的音频分类性能较好,最优分类精度达到90.28%.     

基于NN/HMM混合模型的汉语地名识别系统

文章介绍了一个基于NN/HMM混合模型的汉语地名识别系统,该系统能自动判别并拒识词表之外的词。文中训练的基于HMM的模型,包括关键词模型、填充模型和“反关键词”模型。笔者对识别器的输出结果进行验证,把基于HMM的统计特征送到神经网络处理,由网络的输出来判断是否为词表之外的词。该文在实验中建立了一个基于传统N-Best方法的基准模型并试验了三种不同的网络拓扑结构,包括前馈后向传播网络、Elman后向传播网络以及可训练级联前导后向传播网络。实验结果表明前馈后向传播网络的性能最好,与基准模型比较平均错误率下降54.4%。     

基于垃圾模型的维吾尔语关键词识别

关键词识别是语音识别中的一个重要研究方向,而维吾尔语的关键词识别研究刚刚开始。结合维吾尔语音节特点和考虑影响关键词识别因素,提出在HMM模型的基础上对非关键词建立垃圾模型的方法,来提高关键词的识别效率。     

央金藏文分词系统

藏文分词是藏文信息处理的一个基本步骤,该文描述了我们将一个基于HMM的汉语分词系统Segtag移植到藏文的过程,取得了91%的准确率。又在错误分析的基础上,进行了训练词性的取舍、人名识别等处理,进一步提高了准确率。