面向人-物交互的视觉识别方法研究

从物体识别、动作识别和人-物交互行为识别三者关系角度对人-物交互的视觉识别方法进行了研究。将三者关系建模成统一的人-物交互识别的模型,通过该模型对以动作作为上下境进行物体识别,以物体作为上下境进行动作识别、交互行为识别、基于图模型的对象识别以及由交互行为进行动作和物体识别5个方面进行了详细研究,最后对面向人-物交互识别方法进行了比较。     

基于支持向量机的手写体数字识别系统设计

数字识别是光学字符识别技术里发展比较早的一种技术,是OCR的一个分支。数字识别又分为手写数字识别和非手写数字识别,提到的手写数字识别是指脱机手写数字识别。支持向量机是近几年来模式识别领域中的一个新技术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中,是模式识别领域中的研究热点,把支持向量机技术应用到手写数字识别系统中,以期提高识别系统的性能。     

人机交互中的人脸表情识别研究进展

随着人机交互与情感计算技术的快速发展,人脸表情识别已成为人们研究的热点。为了阐明人机交互中人脸表情识别的研究方向及进展,该文从人脸表情数据库、表情特征提取、表情分类方法、鲁棒的表情识别、精细的表情识别、混合表情识别、非基本表情识别等方面对人脸表情识别的研究现状进行了分析。最后总结了人脸表情识别研究的热点及趋势,同时指出了人脸表情识别研究存在的局限性,并对人脸表情识别的发展进行了展望。     

基于深度学习模型LeNet-5-L的车牌识别算法

针对车牌中汉字识别率低和识别速度慢问题,提出一种基于深度学习的车牌识别网络LeNet-5-L,该网络把车牌识别分为两个阶段,运用OpenCV库函数对车牌图像预处理,结合垂直投影分割方法将车牌分割为7个独立字符图像,降低了图像特征提取难度,从而提高车牌中各个的字符识别率和整个车牌识别速度;运用卷积神经网络解决车牌字符识别问题,基于LeNet-L设计一种车牌字符识别网络LeNet-5-L,有效提高车牌中首字符汉字识别率;实验结果表明,该网络对车牌中各个字符的识别准确率均高于99.97％,单个车牌识别时间仅需0.83 ms,该方法有效的提高车牌识别的正确率和识别速度.     

模板匹配技术在图像识别中的应用

在图像目标识别技术的研究应用中,模板匹配技术是其中一个重要的研究方向,它具有算法简单、计算量小以及识别率高的特点。介绍了几种改进的模板匹配技术在图像处理、模式识别等领域的应用,包括有条码识别、生物特征识别技术(人脸识别、指纹识别等)、车牌识别、字符识别、飞机识别等。     

语音识别中声学模型研究综述

智能语音技术包含语音识别、自然语言处理、语音合成三个方面的内容,其中语音识别是实现人机交互的关键技术,识别系统通常需要建立声学模型和语言模型。神经网络的兴起使声学模型数量急剧增加,基于神经网络的声学模型与传统识别模型相结合的方式,极大地推动了语音识别的发展。语音识别作为人机交互的前端,具有许多研究方向,文中着重对语音识别任务中的文本识别、说话人识别、情绪识别三个方向的声学模型研究现状进行归纳总结,尽可能对语音识别技术的演化进行细致介绍,为以后的相关研究提供有价值的参考。同时对目前语音识别的主流方法进行概括比较,介绍了端到端的语音识别模型的优势,并对发展趋势进行分析展望,最后提出当前语音识别任务中面临的挑战。     

基于篇章字体导引的单字符字体识别

字体识别是印刷文档识别重构的重要组成部分,是目前识别技术的一个难题。以印刷文档的单体单字高识别率为基础,论文提出了一种基于篇章字体导引的汉字单字符字体识别方法,结合字体排版的规律性,使得字体识别速度和精度大大提高。以常用报纸、杂志正文文本为样本进行实验,字体识别率达到了99%。     

大数据在人脸识别在智慧城市的应用

目前人脸识别技术无法满足智慧城市高增长率人脸识别需求,因此提出大数据在人脸识别在智慧城市的应用。以智慧城市应用需求为基础,建立大数据人脸识别模型,处理过程中人脸特征光照、距离以动态特征等影响因素,建立数据库,对数据低频处理后信息分类,完成人脸特征识别。设计仿真实验,对比大数据人脸识别方法、OpenCV人脸识别方法以及BP神经网络人脸识别方法的识别准确率,证明研究的有效性。     

双模态车载语音控制仿真系统的设计与实现

针对音、视频双模态语音识别能有效地提高噪声环境下的识别率的特性,本文设计了车载语音控制指令识别实验系统。该系统模拟车载环境,把说话时的视频信息融入到语音识别系统中,系统分为模型训练、离线识别和在线识别3部分。在线识别全程采用语音作为人机交互手段,并具备用户自适应的功能。离线识别部分将系统产生的数据分层次进行统计,非常适合进行双模态语音识别算法研究。     

唇语识别的深度学习方法综述

随着深度学习的不断发展,唇语识别领域的研究取得了重大进展,涌现了许多唇语识别的深度学习算法。依据识别对象的连续性,将唇语识别分为孤立唇语识别和连续唇语识别,并对各识别任务的深度学习方法进行了详细和深入的分析总结。从孤立唇语识别的深度学习方法和连续唇语识别的深度方法两个方面介绍了主流唇语识别方法,并对各方法的优缺点和性能进行比较;对不同数据集下代表性方法的特点和性能进行比较,对两类方法的优缺点和适用范围进行阐述;讨论了唇语识别方法存在的问题和挑战,并对唇语识别方法的研究趋势进行了展望。     

基于标准n元组分类器的二值人脸图象快速识别方法

人脸图象识别是模式识别和人工智能领域里一个活跃的课题,广泛地应用于身份鉴别等生物测定学领域。二值人脸图象识别又是其中的一项重要内容。该文介绍一种标准ｎ元组分类器方法,充分利用ｎ元组分类器的优点,实验表明,在二值人脸图象识别领域里,这是一种简易、高效、迅捷的方法。     

基于识别结果反馈信息的闭环联机字符识别系统

文章提出了一种基于识别结果反馈信息的闭环联机字符识别系统。通常的识别系统只是执行了从输入数据空间到识别结果空间的单向映射,可以看作为一种开环识别系统;而文中提出了一种闭环识别系统:它在完成初次的识别之后,还将识别结果信息反馈给系统中的规则库;规则库依据此反馈信息触发相应规则驱动识别器对输入字符进行再次识别,从而得到最终的识别结果。实验结果表明,在抽取的特征和识别方法相同的条件下,闭环识别系统的识别率将高于开环识别系统的识别率。     

语音识别准确率与检索性能的关联性研究

对海量语音进行基于内容的检索需要语音识别技术和检索技术的结合。本文通过调节语言模型的途径研究在不同识别率的语音识别文本上进行关键词检索的差异,由此研究语音识别性能和检索性能之间的关联性。通过对114小时语音数据的实验表明:语音识别性能与检索性能有一定的相关性,同时也说明改进检索的方法可以消除一部分由于语音识别所带来的误差。研究结果为进一步针对性地改进识别引擎、语音识别输出的表示和相应的快速检索方法提供了基础。     

一种改进的LDB人脸识别方法

人脸识别是模式识别领域的一个重要研究课题,它具有广泛的应用背景并日益受到学术界、企业界、政府和军事部分的高度重视。人脸识别研究的目标主要有两个,一是提高识别正确率,二是降低训练与识别时间。论文对传统LDB方法进行改进,基于差可分度确定小波包分解子带,以选定子带内选定系数的一、二阶原点距作为人脸特征,定义了相应的分类识别距离,在此基础上提出了一种新的人脸识别方法,既减少了计算复杂度,降低训练与识别时间,保证实时性,又能够更好地描述对分类有用的人脸特征,提高识别正确率。     

基于连续语音识别算法和词树约束的汉语词组语音识别

具有确定词表的词组语音识别是语音识别研究的一个重要方面,应用相当广泛。本文在简单介绍词组语音识别之后给出了一个基于连续语音识别算法和词树约束的汉语词组语音识别方法。这种方法通过在束搜索连续语音识别算法中引入词树约束信息,发挥了连续语音识别算法的优点,并且充分利用了确定词表的约束信息,提高了计算和搜索的效率。然后介绍了约束词树和它的高效存储结构,这种结构提高了约束词树的存储效率和在识别搜索中的检索效率;最后给出实验的结果和讨论并进行简要的总结。     

基于连续隐马尔柯夫模型的模式识别技术及其应用

对利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别的具体算法进行系统的研究;然后基于该语音识别技术对深圳市司法局社区矫正声纹识别系统进行详细设计。该系统上线后的运行结果表明,利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别算法的识别速度较快同时具有较高的识别率。基于模式识别技术的司法社区矫正声纹识别系统建设在我国司法系统目前尚处于起步阶段,推广和建设司法社区矫正声纹识别系统具有重要的现实意义。     

特征音方法在说话人识别中的应用

针对现实中训练数据不足的特点,在说话人建模时采用高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Markov Model-Uniform Background Model, GMM-UBM),主要从说话人识别模型的自适应方法和参数估计方法两个方面,研究如何提高说话人识别系统的识别率。在说话人识别模型自适应方面,改进传统的用最大后验概率 MAP (Maximum A Posterior Probability)得到说话人模型的方法,将语音识别中的最大似然线性回归MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression)和基于特征音(EigenVoice, EV)的自适应方法,应用到说话人识别模型自适应当中,并将其与MAP方法进行比较。     

基于量子神经网络的人脸表情识别研究

人脸表情识别是模式识别领域的一个非常重要却十分复杂的研究课题。为了提高识别率和可靠性,提出了一种基于多层激励函数的量子神经网络和多级分类器组合的人脸表情识别方法。采用CMU人脸表情库进行训练和测试。实验结果表明,该识别方法在识别率和可靠性方面均有很好的效果,同时也体现了量子神经网络用于模式识别的优越性和潜力。     

Hash-based early recognition of gesture patterns

In these days, “early recognition” of gesture patterns has been studied by many researchers. Early recognition is a method to make a decision of gesture recognition at the beginning part of it. In traditional method, the key postures for a gesture are utilized for recognition and early recognition is performed frame-by-frame. However, this method has a problem that computational time in recognition processing increases in proportion to size of posture database. If the processing time becomes longer, some input frames will be ignored from the processing. It results in lower recognition accuracy. In this paper, we introduce a hash-based approach to search the posture database. It realizes real-time processing, and keep high performance of recognition.     

基于SVM的彩色人脸识别研究

人脸识别是模式识别、图像处理等学科的研究热点,有广阔的应用前景。简单介绍人脸识别的概念、过程及其技术发展和研究现状,重点对颜色模型、支持向量机的原理及在人脸识别中的应用进行概述,分析人脸识别过程中存在的困难,展望人脸识别技术今后的研究方向。