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非特定人手语识别问题中的合成数据驱动方法

计算机研究与发展 2007年第5期44卷 873-881页

作者：姜峰高文姚鸿勋赵德斌陈熙霖哈尔滨工业大学计算机学院北京大学信息科学技术学院北京100871

针对手语识别研究中训练样本缺乏,提出了一种衍生数据的方法,有效地解决了动态多数据流手语训练用样本合成问题.利用mean-shift算法可以方便、快捷地得到密度函数梯度的变化方向,从而控制衍生的方向和强度.算法同时考虑到合成样本尽可... 详细信息

针对手语识别研究中训练样本缺乏,提出了一种衍生数据的方法,有效地解决了动态多数据流手语训练用样本合成问题.利用mean-shift算法可以方便、快捷地得到密度函数梯度的变化方向,从而控制衍生的方向和强度.算法同时考虑到合成样本尽可能包含非特定人的信息及其有效性,对数据所实现的变形不会被识别系统的初始化过程逆转.合成数据驱动的效果受模型的容量、合成的强度与方向影响.在多种实验环境下对驱动效果进行评估,识别率有所提高,在某些例子中提高明显.

关键词：合成数据手语识别训练 mean—shift算法非特定人识别率

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基于人脸相似度加权距离的非特定人表情识别

电子与信息学报 2007年第2期29卷 455-459页

作者：谭华春章毓晋清华大学电子工程系北京100084

该文提出了一种用于非特定人表情识别的方法。首先,对测试人的初始表情特征进行高阶奇异值分解,得到测试人与训练集中所有人相关的表情特征。然后,根据“相似的人有相似的表情”的假设,计算人脸相似度加权距离,作为测试人的表情特征与... 详细信息

该文提出了一种用于非特定人表情识别的方法。首先,对测试人的初始表情特征进行高阶奇异值分解,得到测试人与训练集中所有人相关的表情特征。然后,根据“相似的人有相似的表情”的假设,计算人脸相似度加权距离,作为测试人的表情特征与标准的表情特征之间的相似性测度。通过加权的过程,可以有效地去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,提高非特定人表情识别的鲁棒性。该文提出的方法在JAFFE数据库上进行了测试。对非特定人的表情识别实验表明,该文方法比传统的方法在识别率上有了提高。

关键词：人脸表情识别非特定人人脸相似度加权距离高阶奇异值分解

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非特定人元音识别的模板假设与实验

模式识别与人工智能 1999年第4期12卷 431-436页

作者：张红李治黄泰翼西南交通大学成都610031 中国科学院自动化研究所北京100080

本文在定量分析了声道长度与共振峰位置的关系之后,结合听觉系统中语音频谱的编码方式,提出了元音识别的模板假设,为解决非特定人语音识别问题进行了初步的探讨。根据这个假设提出了一个可行的元音模板匹配识别算法,通过非特定人语音识... 详细信息

本文在定量分析了声道长度与共振峰位置的关系之后,结合听觉系统中语音频谱的编码方式,提出了元音识别的模板假设,为解决非特定人语音识别问题进行了初步的探讨。根据这个假设提出了一个可行的元音模板匹配识别算法,通过非特定人语音识别实验证实了元音识别的模板假设的正确性,以及元音模板匹配识别算法的与说话人无关的特性,同时也表明该算法比利用目前主流技术中的倒谱系数的识别方法具有更好的鲁棒性。

关键词：非特定人元音识别听觉机理模板匹配语音识别

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非特定人问候语连续语音识别技术的研究

浙江工业大学学报 2010年第5期38卷 566-569页

作者：叶虹王海伦姜春娣浙江工业大学浙西分校浙江衢州324000

为了解决连续的语音识别对端点的依赖性问题,提出了一种基于高维空间点覆盖动态搜索理论的非特定人问候语连续语音识别的新算法,该算法无需对待识别连续语音进行端点检测和分割,通过直接对特征提取后的连续语音进行动态搜索,得到待识别... 详细信息

为了解决连续的语音识别对端点的依赖性问题,提出了一种基于高维空间点覆盖动态搜索理论的非特定人问候语连续语音识别的新算法,该算法无需对待识别连续语音进行端点检测和分割,通过直接对特征提取后的连续语音进行动态搜索,得到待识别连续语音到各类训练网络的距离随时间变化的曲线,通过动态搜索距离曲线上谷值的大小来判断识别结果.通过对小词汇量、不同语速条件下的连续语音的测试,得到了良好的识别结果,验证了此方法的有效性.

关键词：连续语音识别高维空间点覆盖非特定人

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非特定人语音控制机器人的课程设计与实现

实验室研究与探索 2016年第6期35卷 178-180页

作者：许超吴新杰王倩辽宁大学物理学院辽宁沈阳110036

提高大学生的创新能力是当今社会的迫切需求,而机器人实践平台是高校学生工程教育的最佳载体,因此,单片机课程设计的题目选择"非特定人语音控制机器人",让学生利用指定的实验模块和可选添的实验模块,以小组为单位按照各自设计通过工程... 详细信息

提高大学生的创新能力是当今社会的迫切需求,而机器人实践平台是高校学生工程教育的最佳载体,因此,单片机课程设计的题目选择"非特定人语音控制机器人",让学生利用指定的实验模块和可选添的实验模块,以小组为单位按照各自设计通过工程实践实现非特定人对机器人的语音控制,这符合创新性教学理念,代表着科研与教学的有机结合。以学号121003224小组的实践为例,证明"非特定人语音控制机器人"创新性课程设计,既夯实了学生的理论知识,提升了学生的实践应用能力,又奠定了学校机器人创新实践平台的实验基础。

关键词：机器人非特定人语音识别课程设计

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非特定人的语音识别系统研究

非特定人的语音识别系统研究

作者：李燕萍安徽工业大学

学位级别：硕士

在科学技术发展的推动下,语音识别技术已经逐渐从研究阶段进入到实际应用阶段。但是,对非特定人的语音识别研究仍在激烈的探讨中,怎样提高该系统的识别率,依旧是当前研究的热点问题。本文系统地研究了语音识别系统的各个组成部分,针对... 详细信息

在科学技术发展的推动下,语音识别技术已经逐渐从研究阶段进入到实际应用阶段。但是,对非特定人的语音识别研究仍在激烈的探讨中,怎样提高该系统的识别率,依旧是当前研究的热点问题。本文系统地研究了语音识别系统的各个组成部分,针对部分关键技术提出了改进的算法,并在MATLAB上建立了相应的非特定人识别系统。文中深入研究了语音识别系统的原理组成部分,包括语音信号的预处理、起止端点的检测、特征参数的提取。在此基础上,对三种常用的语音识别方法:动态时间规整(DTW)、隐马尔科夫模型(HMM)与神经网络模型(ANN)进行了对比分析,并重点研究了隐马尔科夫模型算法,对该算法中存在的数据溢出问题采取了有效的解决措施。接着,针对低信噪比噪声环境下,语音信号的滤波和端点检测这两个关键技术,分别提出了改进的算法,即:基于经验模式分解(EMD)和奇异值分解(SVD)差熵法的滤波算法,以及改进的希尔伯特黄变换(HHT)语音端点检测算法,并将改进后的算法分别与传统算法的处理结果进行了分析比较。本文在MATLAB平台上建立了基于HMM模型的非特定人的语音识别系统。结果表明,与传统的滤波方法以及端点检测方法相比,改进后的算法提高了识别系统的识别率,充分体现了改进算法的有效性和可行性。最后设计了一个语音识别系统GUI界面,包括语音信号处理的界面和语音的识别过程界面,对语音库中的语音进行实时识别实验,验证了所用系列方法的有效性。

关键词：语音识别非特定人滤波端点检测隐马尔科夫模型

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非特定人连续语音识别技术研究与应用

非特定人连续语音识别技术研究与应用

作者：卜素亮复旦大学

学位级别：硕士

该文对汉语非特定人连续语音识别的相关技术作了深入、系统的研究,并在此基础上实现了汉语非特定人连续语音识别系统。本文主要包括以下内容.（1）介绍了端点检测及其应用,详细研究了主流的特征提取方法,并研究了如何得到更稳健,对噪音... 详细信息

该文对汉语非特定人连续语音识别的相关技术作了深入、系统的研究,并在此基础上实现了汉语非特定人连续语音识别系统。本文主要包括以下内容.（1）介绍了端点检测及其应用,详细研究了主流的特征提取方法,并研究了如何得到更稳健,对噪音有更高容忍度的特征（2）本系统详细研究了声学建模,并根据汉语言的一些特殊情况,对声学模型的建立进行一些特殊的处理。（3）对语言模型进行了详细的研究,并针对语音识别的这一目的,对其语言模型提出自己的一方面想法（4）开发了完整的连续识别系统,得到了一系列有价值的结论,并对自己的系统提出了展望.

关键词：非特定人连续语音识别隐马尔可夫模型

基于多层次分类策略的非特定人人脸表情分类识别

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计算机应用 2010年第12期30卷 90-94页

作者：胡步发陈炳兴黄银成福州大学机械工程及自动化学院福州350108

针对目前非特定人人脸表情平均识别率普遍不高这一问题,提出了一种新的人脸表情分类识别方法。该方法基于多层次分类策略,在第一层分类阶段,首先使用局部二值模式(LBP)提取人脸全局特征,然后使用主元分析(PCA)方法降低特征维数,使用支... 详细信息

针对目前非特定人人脸表情平均识别率普遍不高这一问题,提出了一种新的人脸表情分类识别方法。该方法基于多层次分类策略,在第一层分类阶段,首先使用局部二值模式(LBP)提取人脸全局特征,然后使用主元分析(PCA)方法降低特征维数,使用支持向量机(SVM)方法对全部表情进行第一次分类;在第二、第三层分类阶段,将人脸表情特征差异区域进行分块,采用LBP对各个子块提取特征并分配相应权值,突出有用特征信息,然后使用PCA方法降低特征维数并用欧氏距离方法分类。在JAFFE人脸表情数据库中进行实验,获得了74.76%的平均识别率。实验结果表明,该方法与其他方法相比具有更好的整体泛化性能和更高的平均识别率。

关键词：人脸表情非特定人多层次分类局部二值模式支持向量机

基于表情子空间多分类器集成的非特定人人脸表情识别

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计算机应用 2011年第3期31卷 736-740页

作者：胡步发陈炳兴黄银成福州大学机械工程及自动化学院福州350108

针对非特定人人脸表情平均识别率普遍不高(约65%)的问题,提出了一种基于表情子空间和多分类器集成的人脸表情识别新方法。通过局部二进制模式(LBP)与高阶奇异值分解(HOSVD)方法对训练集1中的人脸图像的全脸、眼睛(包括眉毛)和嘴巴三个... 详细信息

针对非特定人人脸表情平均识别率普遍不高(约65%)的问题,提出了一种基于表情子空间和多分类器集成的人脸表情识别新方法。通过局部二进制模式(LBP)与高阶奇异值分解(HOSVD)方法对训练集1中的人脸图像的全脸、眼睛(包括眉毛)和嘴巴三个区域进行特征提取与分解,建立相应的表情子空间;利用支持向量机(SVM)方法对训练集2中的人脸图像在表情子空间训练,得到模糊系统参数;最后结合表情子空间与多分类器集成,对测试集中的图像进行表情分类识别。在JAFFE人脸表情库中实验,获得了71.43%的平均识别率。实验结果表明,该方法有效地减少了人脸外观特征和表情表现方式所带来的影响,具有更好的识别效果。

关键词：人脸表情非特定人多分类器集成高阶奇异值分解模糊规则