一种步态识别方法

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证.算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析.利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别.算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率.     

基于修正步态能量图和视角检测的步态识别方法

针对步态识别性能易受视角、着装和携带物品等变化影响的问题,提出了一种基于修正步态能量图和视角检测的步态识别方法。首先,对步态能量图进行修正,降低着装和携带物品的变化对步态识别的影响;接着,基于修正的步态能量图提取熵特征,并依据最近邻准则检测步态序列的视角;最后,在相同视角的数据库下,采用二维主成分分析和二维线性判别分析相结合的方法提取步态特征,并采用最近邻准则进行分类,以降低视角变化对步态识别的影响。通过在CASIA B数据集上进行对比实验,证实所提方法对视角、着装和携带物品等变化的鲁棒性强,平均识别率高。     

一种基于隐马尔科夫模型的步态识别算法

步态是指人体走路时的姿态,步态识别是近年来生物特征识别领域一个备受关注的研究方向。步态阶段的区分是步态识别的重要内容。以隐马尔科夫模型(HMM)为基础,基于安装在膝关节的编码器和大腿部的加速度传感器,在外骨骼辅助行走中识别步态的不同阶段。首先进行数据预处理和特征提取;其次对隐马尔科夫步态识别算法进行设计,包括结构的建立、参数的训练和最终的识别;最后对性能进行评估,总体正确率达到91.06%,说明HMM用于步态阶段识别具有较好的性能。     

一种基于模型的步态识别方法

该文提出了一种简单有效的基于人体骨骼化模型的步态识别方法。首先,对输入的步态序列自动进行背景初始化;然后分割图像中运动人体的侧面影像,并进一步细化为人体的骨骼化模型;从模型中提取人体的静态参数(如身高、步幅)以及动态参数(如运动过程中关节点的位置、肢体角度);最后,应用标准的模式分类技术对个体的身份做出识别。实验结果表明,此方法通过提取可靠的步态特征,降低了数据处理的代价,而且得到了较为良好的识别性能。     

一种改进Viterbi算法的应用研究

为降低现代汉语句法分析的难度,以北大和哈工大语料为基础,利用改进的Viterbi算法对汉语真实文本进行了短语识别研究.提出了在隐马尔可夫模型(HMM)框架下,训练阶段依据统计概率信息,以极大似然法获取HMM参数,识别阶段用一种改进的Viterbi算法进行动态规划,识别同层短语;在此基础上,运用逐层扫描算法和改进Viterbi算法相结合的方法来识别汉语嵌套短语.实验结果表明,识别正确率在封闭测试中可达93.52%,在开放测试中达到77.529%,证明该算法对短语识别问题具有良好的适应性和实用性.     

基于步态的身份识别研究

本文对步态识别的国内外研究现状做了概述;介绍了基于步态的身份识别的过程,并阐述了在步态识别各阶段用到的一些方法;列举了常用的几个步态数据库,指出了它们各自的特点;对步态识别的下一步工作进行了探讨。     

对步态空时数据的连续特征子空间分析

提出一种基于空时特征提取的人体步态识别算法。连续的特征子空间学习依次提取出步态的时间与空间特征：第一次特征子空间学习对步态的频域数据进行主成分分析,步态数据被转化为周期特征矢量;第二次特征子空间学习对步态数据的周期特征矢量形式进行主成分分析加线性判别分析的联合分析,步态数据被进一步转化为步态特征矢量。步态特征矢量同时包含运动的周期特征以及人体的形态特征,具有很强的识别能力。在USF步态数据库上的实验结果显示,该算法识别率较其他同类算法有明显提升。     

核方法的对比研究及在步态识别中的应用

为了提高步态识别问题的识别性能,将"核技巧"应用到步态识别上,对核二维线性判别分析提出新的解决方案,在自建的HEU(B)步态数据库上,应用核主成分分析、核线性判别分析、核二维主成分分析与核二维线性判别分析进行特征提取作对比实验研究.实验结果显示:"核技巧"用于矩阵特征比向量更有效;核二维主成分分析对于单训练样本较核主成...     

基于步态能量图的KPCA和SVM的步态识别方法

采用了一种基于步态能量图（GEI）的步态特征提取方法,主要是通过得到的步态侧影图像进行规格化并进行周期分析,然后提取其步态能量图。同时针对传统主成分分析（PCA）方法只能处理线性和服从指数型分布的情况,提出了采用基于核方法的主成分分析（KPCA）来对数据进行特征降维,然后采用泛化能力较强的分类器SVM来对特征进行识别。应用上述方法在CASIA数据库上进行了实验,结果表明采用上述方法取得了较理想的效果。     

基于Haar小波和融合HMM的步态识别方法

为解决步态识别中每个区域的步态特征要点匮乏问题,提出一种基于Haar小波及融合的隐马尔可夫模型Fused-HMMs(fused hidden Markov models)的步态识别方法。该方法首先把视频序列中的图像转换成二进制轮廓,利用Haar小波变换取得显著的步态特征要点;其次采用两个子图像来表示各个轮廓的步态特征,并通过主成分分析法减少维数;最后,利用融合HMM进行训练和测试。仿真结果表明该方法不仅可以简化步态辨识过程,而且还能够提高识别准确率。     

基于步态识别的远距离身份认证

通过人走路的姿势实现对个人身份的远距离识别和认证是当前生物特征识别研究领域的一个研究热点。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行人体运动的静态形状描述,采用连续隐马尔可夫模型对人体运动时从一个动作到另一个动作的过渡进行动态描述。算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率。     

衡阳方言孤立词识别研究

目前,汉语识别已经取得了一定的研究成果.但由于中国的地域性差异,十里不同音,使得汉语识别系统在进行方言识别时识别率低、性能差.针对语音识别系统在对方言进行识别时的缺陷,构建了基于HTK的衡阳方言孤立词识别系统.该系统使用HTK3.4.1工具箱,以音素为基本识别单元,提取39维梅尔频率倒谱系数（MFCC）语音特征参数,构建隐马尔可夫模型（HMM）,采用Viterbi算法进行模型训练和匹配,实现了衡阳方言孤立词语音识别.通过对比实验,比较了在不同因素模型下和不同高斯混合数下系统的性能.实验结果表明,将39维MFCC和5个高斯混合数与HMM模型结合实验时,系统的性能得到很大的改善.     

基于乘积HMM的双模态语音识别方法

针对噪声环境中的语音识别,提出一种用于双模态语音识别的乘积隐马尔可夫模型(HMM)。在独立训练音频HMM和视频HMM的基础上,建立二维训练模型,表征音频流和视频流之间的异步特性。引入权重系数,根据不同噪声环境自适应调整音频流与视频流的权重。实验结果证明,与其他双模态语音识别方法相比,该方法的识别性能更高。     

基于HMM的京剧机构命名实体识别算法

针对机构命名实体识别效率低的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的京剧机构命名实体识别算法.利用HMM模型标注文本切分结果的词性消除歧义,通过Viterbi算法计算某种分词结果所对应的可能性最大的词性序列.根据定制的名称识别规则,借助机构前缀词库、后缀词库获得机构名称左右边界,通过自动机算法识别语料中的机构命名实体,并将新词加载到分词词典中.针对京剧领域语料进行开放测试验证,结果表明,该算法的识别正确率可达到99％.     

改进的PCA-LDA人脸识别算法的研究

主成分分析算法(PCA)和线性鉴别分析算法(LDA)被广泛用于人脸识别技术中,但是PCA由于其计算复杂度高,致使人脸识别的实时性达不到要求.线性鉴别分析算法存在"小样本"和"边缘类"问题,降低了人脸识别的准确性.针对上述问题,提出使用二维主成分分析法(2DPCA)与改进的线性鉴别分析法相融合的方法.二维主成分分析法提取...     

藏语拉萨话大词表连续语音识别声学模型研究

根据藏语的特点,提出藏语拉萨话大词表连续语音识别声学模型,利用高层次的藏语语言知识减少模式匹配的模糊性。以音素和声韵母为声学建模单元,在HTK平台上建立上下文相关的连续隐马尔可夫声学模型,以实现藏语拉萨话特定人大词表连续语音识别。实验结果表明,在最优情况下,该模型词错误率只有7.8%。     

基于上下文的二阶隐马尔可夫模型

为体现上下文信息对当前词汇词性的影响,在传统隐马尔可夫模型的基础上提出一种基于上下文的二阶隐马尔可夫模型,并应用于中文词性标注中。针对改进后的统计模型中由于训练数据过少而出现的数据稀疏问题,给出基于指数线性插值改进平滑算法,对参数进行有效平滑。实验表明,基于上下文的二阶隐马尔可夫模型比传统的隐马尔可夫模型具有更高的词性标注正确率和消歧率。     

一种基于SCHMM的手语识别方法

手语识别的研究具有重大的学术价值和广泛的应用前景.在近些年的手语识别工作中,隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Models,简称HMMs)起到了重要的作用.基于HMM的统计框架是当前动态识别领域的主流方法,同时也是该文的研究工作的理论基础.提出将半连续隐马尔科夫模型(SCHMM)用于手语识别,在理论上证明了SCHMM优于离散隐马尔科夫模型(DHMM)和连续隐马尔科夫模型(CHMM),可以避开DHMM中因矢量量化造成的信息损失,在保证识别率的前提下降低模型的复杂性和运算量.     

基于分块PCA的人脸识别方法

本文提出了一种称为M2PCA＋FDA的新的人脸识别方法．新方法从模式的原始数字图像出发，先对样本图像进行分块，对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取，从而得到能代替原始模式的低维的新模式，然后，对新模式施行“Fisherfaces”方法，实现模式的分类．其特点是能有效地抽取图像的局部特征，正是这些特征使此类模式区别于彼类．在ORL和NUST603两个人脸数据库上对M2PCAA-FDA方法进行了测试，实验的结果表明，本文提出的方法在识别性能上优于“Fisherfaces”方法和PCA方法．     

基于语音识别的自动标绘系统设计与实现

介绍了自动标绘系统的需求和系统流程,并对语音采集、语音识别和自动标绘3个阶段的技术难点及解决方案进行了详细介绍。重点介绍了采用语音自动重叠技术以减少语音切割失误,提高识别精度。描述了对识别出的数字串运用打分系统进行智能切分,提取数据点以提高标绘精度。系统采用VC．NET和SQL Server实现,稳定环境下语音识别精度达到97％以上,标绘正确率达到95％,较好地实现了系统需求。