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1998年 | 6篇 |
1996年 | 2篇 |
1994年 | 2篇 |
1993年 | 1篇 |
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721.
设计了一种基于视频监控的人脸检测跟踪识别系统,该系统的功能是检测并实时跟踪视频中的人脸图像,同时进行身份识别。针对Gentle AdaBoost算法构造的级联分类器检测效率偏低的问题,提出了一种递进复杂度的级联分类器。针对传统粒子滤波器最高权重粒子不准确的问题,提出了均值权重粒子滤波器。针对传统粒子滤波器样本衰退的问题,提出了一种同时结合人脸检测和人脸跟踪算法的跟踪校正策略。对于检测和跟踪到的人脸,利用基于Gabor变换和HMM的方法进行身份识别。实验结果表明,系统能够准确地检测并实时跟踪视频中的人脸,可以实现人脸的快速识别,是一种能够应用到视频监控系统中的有效方法。 相似文献
722.
针对机床刀具磨损故障诊断,提出基于经验模态分解(EMD)进行信号处理和基于隐马尔科夫模型(HMM)进行模式识别的刀具故障诊断方法。在信号处理阶段,对机加工过程中的振动信号进行经验模态分解,得到若干固有模态函数(IMF),计算IMF的能量值并选用前几阶高能量的IMF作为识别参数。在模式识别阶段,先将训练样本使用HMM的基本方法进行模型训练获得HMMs,再使用测试样本进行模型准确性验证。完成验证的模型就可以表示该机床刀具磨损和机加工刀具信号的对应关系,可以应用到刀具磨损的监测识别中。 相似文献
723.
传统下肢假肢运动意图识别方法常使用多模态传感器信号,带来一定的复杂性以及模式转换识别一般带有滞后性,提出了基于数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法。在对单侧下肢截肢者运动模式进行了重定义后,仅使用惯性传感器,采集健肢侧处于摆动相的时序数据。选择高斯混合-隐马尔可夫模型作为分类器,对下肢假肢的运动意图进行识别。实验结果表明,该算法在模式空间中的一组基模式:平地行走、上坡、下坡、上楼和下楼5种稳态模式中,识别率达到98. 99%,在包含5种稳态模式和8类转换模式的13类运动模式中的识别率可达到96. 92%。所提出的方法可以在下肢假肢运动意图识别性能上有较大提升,帮助单侧下肢截肢者实现自然、流畅、稳定的行走。 相似文献
724.
针对基于隐马尔科夫(HMM,Hidden Markov Model)的MAP和MMSE两种语音增强算法计算量大且前者不能处理非平稳噪声的问题,借鉴语音分离方法,提出了一种语音分离与HMM相结合的语音增强算法。该算法采用适合处理非平稳噪声的多状态多混合单元HMM,对带噪语音在语音模型和噪声模型下的混合状态进行解码,结合语音分离方法中的最大模型理论进行语音估计,避免了迭代过程和计算量特别大的公式计算,减少了计算复杂度。实验表明,该算法能够有效地去除平稳噪声和非平稳噪声,且感知评价指标PESQ 的得分有明显提高,算法时间也得到有效控制。 相似文献
725.
726.
基于Contourlet子带能量特征多HMM融合的静脉识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确识别人的身份,该文提出了一种以轮廓波(Contourlet)变换后不同尺度下的子带能量为特征,建立并融合多个隐马尔科夫模型(HMM)的手背静脉识别算法。该算法首先采用了光强可调的近红外阵列光源,通过逐步增加光强来获得手背静脉图像序列;而后,将每一静脉图像进行Contourlet变换,并计算不同尺度下每一子带的能量,以3个尺度下子带能量作为特征观测值建立3个HMM;最后,融合3个HMM计算得到的观测值发生概率,将融合结果与阈值作比较,从而完成静脉识别过程。实验结果表明,提出的算法可以使真实匹配与虚假匹配的区分度最大化,与基于特征点或静脉信息融合的识别算法相比,正确识别率得到了提高。 相似文献
727.
基于隐马尔可夫模型的文本分类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
自动文本分类领域近年来已经产生了若干成熟的分类算法,但这些算法主要基于概率统计模型,没有与文本自身的语法和语义建立起联系。提出了将隐马尔可夫序列分析模型(HMM)用于自动文本分类的算法,首先构造表示文档类别的特征词集合,并以文档类别的特征词序列作为不同HMM分类器的观察序列,而HMM的状态转换序列则隐含地表示了不同类别文档内容的形成演化过程。分类时,具有最大生成概率的HMM分类器类标即为测试文档的分类结果。该算法构造的分类器模型一定程度上体现了不同类别文档的语法和语义特征,并可以实现多类别的自动文本分类,分类效率较高。 相似文献
728.
提出一种基于感知加权线谱对(Line Spectral Pair,LSP)距离的最小生成误差(Minimum Generation Error, MGE)模型训练方法,用以改善基于隐马尔科夫模型的参数语音合成系统性能。在采用线谱对参数表征语音频谱特征时,传统MGE训练中使用的欧氏距离生成误差计算方法并不能较好地反映生成频谱与自然频谱之间的真实距离,而采用与谱参数无关的对数谱间距(Log Spectral Distortion, LSD)定义的生成误差函数可改善这一问题,但改进后主观效果不明显,且运算复杂度很高。文中先提出基于加权LSP距离的MGE模型训练方法,并在实验中从主客观对比不同加权方法以及基于LSD的MGE训练。最后,找到一种感知加权方法,不但具有较好的主观表现,而且在运算复杂度上与传统MGE训练相比几乎没有增加。 相似文献
729.
为改善决策树聚类的效果,避免可能出现的聚类模型过训练或欠训练的情况,提出一种基于最小生成误差以及通过交叉验证优化最小描述距离(MDL)因子选取的方法。文中通过计算交叉验证中的生成误差选择MDL因子,从而优化决策树大小。实验结果表明,此方法相对传统的固定MDL门限设定方法,更有效提升合成语音的音质和自然度。 相似文献
730.