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基于小波域自适应高斯混合模型的图像去噪方法

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吉林大学学报（工学版） 2006年第6期36卷 983-988页

作者：崔艳秋王珂孙巍吉林大学通信工程学院长春130022

提出了一种基于小波系数局部统计模型的图像去噪方法。该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的... 详细信息

提出了一种基于小波系数局部统计模型的图像去噪方法。该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明,利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节。

关键词：信息处理技术图像去噪小波变换自适应高斯混合模型

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自适应高斯混合模型及说话人识别应用

通信技术 2014年第7期47卷 738-743页

作者：王韵琪俞一彪苏州大学电子信息学院江苏苏州215006

高斯混合模型采用固定混合数结构的建模方法并不符合说话人语音特征分布的多样性,从而出现过拟合或者欠拟合的情况并影响系统的识别性能。提出一种混合数可变的自适应高斯混合模型并将其应用于说话人识别。模型训练中根据说话人语音特... 详细信息

高斯混合模型采用固定混合数结构的建模方法并不符合说话人语音特征分布的多样性,从而出现过拟合或者欠拟合的情况并影响系统的识别性能。提出一种混合数可变的自适应高斯混合模型并将其应用于说话人识别。模型训练中根据说话人语音特征参数分布的聚类特性,采用吸收合并与分裂机制动态调整混合数以获得更加精确的拟合性能,提高系统识别率。实验结果显示,在特征参数MFCC和BFCC(Bilinear Frequency Cepstrum Coefficients)下相对误识率分别下降了41.41%和22.21%。

关键词：说话人识别自适应高斯混合模型双线性频率倒谱系数

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自适应高斯混合模型语音增强方法

应用科技 2009年第7期36卷 11-15页

作者：陈立伟王文姝袁頔哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号.针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法.该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的... 详细信息

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号.针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法.该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数.利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正.仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用.

关键词：语音增强小波变换自适应高斯混合模型贝叶斯萎缩函数

基于自适应高斯混合模型的JPEG压缩图像去块效应算法

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通信技术 2018年第1期51卷 82-86页

作者：范梦熊淑华陈洪刚吴小强何小海四川大学电子信息学院四川成都610065

基于分块离散余弦变换的JPEG图像压缩算法,在低码率时解码图像会产生明显的块效应,严重降低了图像质量。针对JPEG压缩图像产生的块效应,提出了一种利用高斯混合模型自适应学习图像先验的去块效应算法。该算法利用初始去块效应图像将外... 详细信息

基于分块离散余弦变换的JPEG图像压缩算法,在低码率时解码图像会产生明显的块效应,严重降低了图像质量。针对JPEG压缩图像产生的块效应,提出了一种利用高斯混合模型自适应学习图像先验的去块效应算法。该算法利用初始去块效应图像将外部图像库训练得到的高斯混合模型映射到针对特定图像的高斯混合模型,得到自适应的高斯混合模型,然后结合加权的稀疏表示方法,利用训练得到的自适应高斯混合模型用于图像去块效应。实验结果表明,提出的去块效应算法能较好地去除块效应,且优于一些图像去块效应和图像去噪算法。

关键词： JPEG 去块效应自适应高斯混合模型稀疏表示

噪声环境下基于自适应高斯混合模型的说话人识别

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科技视界 2020年第17期 46-47页

作者：王韵琪张微杨博云苏州市职业大学苏州215104

本文提出运用具有自适应拟合特点的高斯混合模型算法以提升系统在噪声环境下的识别性能.通过实验,结果显示在噪声环境下本文运用的自适应高斯混合模型算法可以提高系统的识别率.

关键词：说话人识别自适应高斯混合模型模型拟合

基于树结构分层随机森林在非约束环境下的头部姿态估计

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电子与信息学报 2015年第3期37卷 543-551页

作者：刘袁缘陈靓影俞侃覃杰陈超原文华学院武汉430074 华中师范大学国家数字化学习工程研究中心武汉430079 武汉华中数控股份有限公司红外事业部 430074

头部姿态估计是人类行为和注意力的关键,受到光照、噪声、身份、遮挡等许多因素的影响。为了提高非约束环境下的估计准确率和鲁棒性,该论文提出了树结构分层随机森林在非约束环境下的多类头部姿态估计。首先,为了消除不同环境的噪声影响... 详细信息

头部姿态估计是人类行为和注意力的关键,受到光照、噪声、身份、遮挡等许多因素的影响。为了提高非约束环境下的估计准确率和鲁棒性,该论文提出了树结构分层随机森林在非约束环境下的多类头部姿态估计。首先,为了消除不同环境的噪声影响,提取人脸区域的组合纹理特征,对人脸区域进行积极人脸子区域的分类,分类结果作为树结构分层随机森林的先验知识输入;其次,提出了一种树结构分层随机森林算法,分层估计多自由度下的头部姿态;再次,为了增强算法的分类能力,使用自适应高斯混合模型作为多层次子森林叶子节点的投票模型。在多个公共数据集上的多种非约束实验环境下进行头部姿态估计,最终实验结果表明所提算法在不同质量的图像上都有很好的估计准确率和鲁棒性。

关键词：头部姿态估计非约束环境树结构分层随机森林人脸积极子区域先验分类自适应高斯混合模型

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基于视频的行人流量系统模型的设计与研究

基于视频的行人流量系统模型的设计与研究

作者：胡益铭北京邮电大学

学位级别：硕士

行人流量计数作为计算机视觉领域的前沿课题,在生活应用和社会公共安全中有着较高的使用价值,例如,在通道人员疏散、商场人力配置、海关安检等场合,智能化的视频监控可以代替人工监控对行人的运动行为进行分析和理解,所以基于视频的行... 详细信息

行人流量计数作为计算机视觉领域的前沿课题,在生活应用和社会公共安全中有着较高的使用价值,例如,在通道人员疏散、商场人力配置、海关安检等场合,智能化的视频监控可以代替人工监控对行人的运动行为进行分析和理解,所以基于视频的行人流量统计的研究越来越受到人们的重视。本课题是在室外复杂场景中,研究了基于视频的行人计数的关键技术,以摄像机拍摄的视频作为实验对象,对行人计数中需要使用的运动目标检测、目标跟踪等核心算法进行了改进,设计了基于视频的行人流量统计模型,并通过仿真验证该系统具有较好的实时性与适用性。在行人检测方面,采用基于自适应高斯混合模型的背景差分法,能够克服背景轻微变化对行人检测的影响,并在该算法基础上添加了阴影检测与去除的功能,解决了行人阴影造成误检的问题。在行人跟踪方面,把均值偏移跟踪算法与卡尔曼滤波器结合使用,能够对被遮挡的行人进行有效的预测,当行人穿过物体的过程中能够实现不间断的跟踪,增强了系统对行人跟踪的鲁棒性。此外,在行人计数方面,在基于计数线方法与基于轨迹计数方法的基础上,提出了井线轨迹法,在背景静止的视频监控下能够精确的进行人数统计,并可以解决由于行人在视频中逗留而造成重复计数的问题。通过拍摄的大量视频在本行人流量系统上进行测试,证明了该系统可以适应复杂的场景,具有较高的计数准确率。

关键词：行人计数自适应高斯混合模型阴影去除行人跟踪井线轨迹法

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基于混合高斯模型的运动目标检测算法

应用科技 2015年第1期42卷 19-21,27页

作者：赵群渤海船舶职业学院辽宁葫芦岛125003

针对摄像机在静止条件下的自适应运动目标检测,提出一种改进的运动目标检测算法。首先,针对高斯混合背景建模初期背景建模效果不理想的问题,利用统计的方法得到背景模型,根据背景图像建立高斯混合模型;在模型学习方面,为均值与方差设置... 详细信息

针对摄像机在静止条件下的自适应运动目标检测,提出一种改进的运动目标检测算法。首先,针对高斯混合背景建模初期背景建模效果不理想的问题,利用统计的方法得到背景模型,根据背景图像建立高斯混合模型;在模型学习方面,为均值与方差设置了不同的学习率。针对传统的LBP算子的缺陷,提出了一种改进的纹理特征算子,将其与HSV颜色空间去阴影的方法相结合,从而实现对阴影的检测与去除,利用随机Hough算子对圆的检测原理,在运动目标检测的基础之上,实现对人头的边缘检测。实验结果表明:该算法可以很好地检测出运动目标,并能够有效去除运动目标包含的阴影区域,从而实现人头区域的检测。

关键词：目标检测自适应高斯混合模型阴影检测 LBP算子纹理特征算子边缘检测

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自适应GMM聚类的SVM话者确认

小型微型计算机系统 2011年第1期32卷 173-176页

作者：刘明辉戴蓓倩黄中伟深圳大学语音实验室广东深圳518060 中国科学技术大学电子科学与技术系安徽合肥230027

支持向量机作为说话人建模方法用于与文本无关的话者确认研究时,如何提取适合SVM训练和测试的特征参数直接影响话者确认系统的性能和效率.根据高斯混合模型(GMM)聚类能力强的特点,提出一种基于自适应GMM聚类的说话人特征参数提取方法,... 详细信息

支持向量机作为说话人建模方法用于与文本无关的话者确认研究时,如何提取适合SVM训练和测试的特征参数直接影响话者确认系统的性能和效率.根据高斯混合模型(GMM)聚类能力强的特点,提出一种基于自适应GMM聚类的说话人特征参数提取方法,通过自适应的GMM聚类将大样本、混叠严重的M FCC特征参数聚为小样本的、代表说话人个性特征的特征参数,并用于与文本无关的SVM话者确认.在N IST0′4 1side-1side数据库上的实验表明了该方法的有效性.

关键词：话者确认自适应高斯混合模型支持向量机文本无关