基于协同表示的多特征融合岩石分类

针对传统的岩石薄片成分分析耗时、识别率不高等问题,提出了一种基于协同表示(CR)的岩石薄片成分分析方法。首先,分析探讨了岩石薄片中颗粒纹理特性,证明将薄片图像的分层多尺度局部二值化(HMLBP)特征与灰度共生矩阵(GLCM)特征相融合能有效地表征岩石薄片中颗粒的纹理。然后,为降低识别阶段时间复杂度,采用主成分分析(PCA)方法将新特征降维到100维。最后,采用基于协同表示的分类器(CRC)进行分类识别。与基于稀疏表示的分类器(SRC)分别采用样本字典中某一个样本单独编码表征预测样本不同,基于协同表示的分类器采用样本字典中的所有样本协同编码表征预测样本,借助不同样本的同一属性提高识别率。实验结果表明该方法的识别速度较基于稀疏的分类器识别方法提高300%,识别率提高2%;在实践应用中能较好地区分岩石薄片中的石英成分和长石成分。     

基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。     

基于CRFs和MPCP特征的和弦识别研究

和弦识别是音乐调式分析和自动标注的基础,同时在分析音乐的结构和旋律方面有着非常重要的作用。结合音乐理论和信号处理知识,提出一种基于MPCP（Mel Pitch Class Profile）特征和CRFs（Conditional Random Fields）模型的和弦识别方法。利用短时傅里叶变换（STFT）对音乐信号进行时频变换,定义了一种新的MPCP特征,最后用CRFs对和弦进行识别。实验结果表明,提出的方法在识别率上优于其他方法,具有一定的潜力。     

基于局部非负稀疏编码的掌纹识别方法

为了更有效地提取出图像的局部特征,在传统的非负稀疏编码(Hoyer-NNSC)算法的基础上,提出了一种新的具有稀疏度约束的局部NNSC (LNNSC)算法。该算法考虑了特征基向量的稀疏度约束和特征的最大化代表性,能够得到强化的图像局部特征;同时利用拉普拉斯密度模型作为特征系数的稀疏惩罚函数,保证了图像结构的稀疏性。在特征提取的基础上,进一步利用径向基概率神经网络(RBPNN)分类器,实现了掌纹的自动识别。仿真实验结果表明,与基于非负矩阵分解(NMF)、局部非负矩阵分解(LNMF)和Hoyer-NNSC的掌纹识别方法相比,该算法在掌纹识别研究中有较高的可行性和实用性。     

基于SVM和增强型PCP特征的和弦识别

和弦识别是自动音乐标注的基础,在歌曲翻唱识别、音乐分割及音频匹配等领域具有重要作用。针对不同乐器之间相同和弦识别率较低的问题,提出一种基于瞬时频率提取音级轮廓(PCP)特征的改进算法。该算法结合音高频率倒谱系数,将增强型PCP特征作为新的和弦识别特征,把音频信号输入到节拍跟踪器,依据动态规划算法提取信号的节拍信息,计算音频信号每一个节拍内的增强型PCP特征,采用结构化支持向量机分类方法实现对音乐和弦的识别。实验结果表明,与传统PCP特征相比,采用增强型PCP特征的和弦识别率提高了2.5%～6.7%。     

基于相空间重构和支持向量机的和弦识别

利用相空间重构方法提取和弦音频中非线性特征参量,将部分参量作为训练集来构造支持向量机（SVM）分类器,另一部分作为测试集进行识别效果的检验,仿真实验表明,基于相空间重构和支持向量机的方法能够有效地进行和弦的识别,可以进一步应用到连续的音乐识别当中。     

基于级联稀疏表示分类器的人脸识别算法

针对基于稀疏表示的分类器算法复杂度高、识别速度较慢的问题,提出了基于级联稀疏表示分类器的人脸识别算法。该算法采用级联的思想,通过多次重复使用基于稀疏表示的分类器,逐级精确确定待分类样本所在的类,降低了计算复杂度和识别难度,达到了识别率高、鲁棒性强、识别速度快的目标。     

稀疏编码树框架下的SAR目标识别

为了提高利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像对目标型号识别的能力,在稀疏表示识别方法的基础上,提出了一种树形框架稀疏编码的雷达目标识别方法。稀疏编码树是由多个节点构成的分类器,其上每个节点由不同识别需求的子分类器构成。在训练阶段,分别针对目标型号识别需求以及型号识别需求学习相应分类器,组成分类器的根节点和子节点。识别阶段在根节点位置完成对目标类别的判断,再根据根节点的判断结果,对存在型号变体的目标,在子节点上再对型号进行识别,最终输出目标的识别结果,而不存在型号变体的目标则直接输出识别结果。基于美国运动和静止目标获取与识别(moving and stationary target acquisition and recognition,MSTAR)计划录取的SAR图像数据集上的实验结果表明,树形结构在取得与主流方法相当的目标类别识别精度的前提下,提高了对目标型号的识别能力,同时能够准确输出目标类别识别结果。     

基于稀疏表示的SAR图像目标识别方法

为了准确地进行SAR图像目标识别,提出一种基于稀疏表示的SAR目标识别方法,在用主成分分析（PCA）进行降维的前提下,利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过 ξ1范数最优化求解测试样本的稀疏系数解x,利用系数的稀疏性分布进行目标的分类识别。基于MSTAR数据进行了仿真验证,实验证明,基于稀疏表示的SAR目标识别方法在一定的特征维数下能够获得很好的识别性能,在目标方位角未知的情况下识别率仍可达到98%以上。     

基于稀疏特征迁移的语音情感识别

为了解决语音情感识别系统中训练数据和测试数据来自不同数据 库所引起的识别率降低的问题,提出了一种基于稀疏特征迁移的语音情感识别方法。通过引入稀疏编码获取情感特征在不同数据库条件下的共同稀疏表示;同时引入最大区分差异（Maximum mean discrepancy, MMD）来衡量不同数据库条件下稀疏表示分布之间的距离,并将其作为稀疏编码目标函数的约束条件,从而获得较为鲁棒的稀疏特征。实验结果表明,相比传统语音情感识别方法,基于稀疏特征迁移的语音情感识别方法显著提高了跨库条件下的情感识别率。     

CHORD RECOGNITION USING NEURAL NETWORKS BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

A sequence of musical chords can facilitate musicians in music arrangement and accompaniment. To implement an intelligent system for chord recognition, in this article we propose a novel approach using artificial neural networks (ANN) trained bythe particle swarm optimization (PSO) technique and back-propagation (BP) learning algorithm. All of the training and testing data are generated from musical instrument digital interface (MIDI) symbolic data. Furthermore, in order to improve the recognition efficiency, an additional feature of cadencesis included. In other words, cadence is not only the structural punctuation of a melodic phrase but is considered as the important feature for chord recognition. Experimental results of our proposed approach show that adding a cadence feature significantly improves recognition rate, and the ANN-PSO method outperforms ANN-BP in chord recognition. In addition, because preliminary experimental recognition rates are generally not stable enough, we chose the optimal ANNs to propose a two-phase ANN model to integrate the results among many models.     

一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法

文中提出一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法。该方法首先将音乐信号进行切分采样并对每帧提取音级轮廓(PCP),经训练后得到一个液体状态机模型。方法提出两类奇异矩阵、和弦出现概率向量、和弦变换矩阵,它们可用在和弦序列后处理阶段。在神经网络模型、隐马尔科夫模型、回声状态网络模型、液体状态机模型上进行的初步实验得到8组实验数据。数据表明液体状态机模型对音乐和弦序列具有较好的识别效果,文中提出的后处理算法也能显著提高识别准确率。     

基于生成对抗网络去影像的多基频估计算法

多基频估计被广泛应用于音乐结构分析、乐音辅助教育、信息检索等各个领域.为了满足准确识别乐曲中随机和弦的需求,提出了基于生成对抗网络去影像的多基频估计算法.首先将完整音频切分成音符段,提出了一种谐音指纹图提取音符段频谱特征;然后通过卷积神经网络识别谐音指纹图当前的主导基频,将已识别出的主导基频作为干扰下一个基频识别的影像...     

结合节拍语义和MFCC声学特征的音乐流派分类

由于音乐节拍的强度、快慢、持续时间等是反映音乐不同流派风格的重要语义特征,而音乐节拍多属于由打击乐器所产生的低频部分,为此利用小波变换对音乐信号进行6层分解来提取低频节拍特征;针对节拍特征差异不明显的音乐流派,提出用描述频域能量包络的MFCC声学特征与节拍特征结合,并用基于音乐流派机理分析的8阶MFCC代替常用的12阶MFCC。对8类音乐流派实验仿真结果表明,基于语义特征和声学特征结合的方法,总体分类准确率可达68.37%,同时特征维数增加对分类时间影响很小。     

基于谐波的乐纹提取和音乐检索

提出了一种基于节拍内音乐谐波特性的乐纹特征提取方法,首先求得每帧音乐的谐波信息,再利用跟踪得到的节拍,计算节拍内所有帧的谐波信息的均值,构成此节拍的乐纹特征矩阵。为了提高音乐检索的效率,设计了一个二级音乐检索算法：根据节拍信息,将与查询音乐片段的每分钟节拍数相近的音乐作为候选音乐,再逐节拍计算所查询音乐的乐纹和候选音乐乐纹的相似度,选择相似度最高的音乐作为检索结果。实验结果表明,提出的乐纹特征和音乐检索算法有效地提高了检索准确率和检索效率。     

基于稀疏表征的单样本人脸识别

提出2种基于稀疏表征SRC的单样本人脸识别方法。通过Shift或PCA重构的方法产生冗余样本,将生成的新样本作为训练样本,运用SRC进行识别分类。在ORL人脸库上的实验证明,在单样本情况下,2种方法分别比原SRC方法提高了5.56%和1.67%。与Shifted images +PCA、Shifted images +LDA、PCA重构人脸图像+LDA、PCA、LDA等方法做比较,实验表明,2个方法均具有良好的识别性能。     

Adaptive wavelet network for multiple cardiac arrhythmias recognition

This paper proposes a method for electrocardiogram (ECG) heartbeat detection and recognition using adaptive wavelet network (AWN). The ECG beat recognition can be divided into a sequence of stages, starting with feature extraction from QRS complexes, and then according to characteristic features to identify the cardiac arrhythmias including the supraventricular ectopic beat, bundle branch ectopic beat, and ventricular ectopic beat. The method of ECG beats is a two-subnetwork architecture, Morlet wavelets are used to enhance the features from each heartbeat, and probabilistic neural network (PNN) performs the recognition tasks. The AWN method is used for application in a dynamic environment, with add-in and delete-off features using automatic target adjustment and parameter tuning. The experimental results used from the MIT-BIH arrhythmia database demonstrate the efficiency of the proposed non-invasive method. Compared with conventional multi-layer neural networks, the test results also show accurate discrimination, fast learning, good adaptability, and faster processing time for detection.     

基于音乐情感识别的舞台灯光控制方法研究

为了实现音乐情感识别的舞台灯光自动控制,需对音乐文件进行情感标记。针对人工情感标记效率低、速度慢的问题,开展了基于音乐情感识别的舞台灯光控制方法研究,提出了一种基于支持向量机和粒子群优化的音乐情感特征提取、分类和识别算法。首先以231首MIDI音乐文件为例,对平均音高、平均音强、旋律的方向等7种音乐基本特征进行提取并进行标准化处理;之后组成音乐情感特征向量输入支持向量机（SVM）多分类器,并利用改进的粒子群算法（PSO）优化分类器参数,建立标准音乐分类模型;最后设计灯光动作模型,将新的音乐文件通过离散情感模型与灯光动作相匹配,生成舞台灯光控制方法。实验结果表明了情感识别模型的有效性,与传统SVM多分类模型相比,明显提高了音乐情感的识别率,减少了测试时间,从而为舞台灯光设计人员提供合理参考。