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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 734 毫秒

1.  基于Adaboost的人脸与虹膜融合识别  
   高智英  李斌《计算机工程》,2011年第37卷第6期
   传统生物特征识别系统的识别率经常受到环境以及生物学特征的自身局限性影响。针对该不足,提出一种基于人脸与虹膜特征级融合的多模态生物识别系统,采用中心对称局部二值模式算子提取人脸和虹膜的纹理特征,将人脸特征与虹膜特征线性整合成混合特征向量,利用Adaboost算法从该混合特征向量中优选出一组最佳特征组合,从而构成强分类器。实验结果表明,该多模态系统相比单模态系统具有更好的鲁棒性。    

2.  情感生理反应样本库的建立与数据相关性分析  被引次数:3
   温万惠  邱玉辉  刘光远  程南璞  黄希庭《中国科学:信息科学》,2011年第1期
   文中采用高收视率电影剪辑为唤起材料,以激发高兴、惊奇、厌恶、悲伤、愤怒和恐惧6种情感,记录被试观看情感唤起材料时的皮肤电导、心率、脉搏、心电、呼吸、面部肌电和额叶的两路脑电信号,获得了300名普通大学生的情感生理反应样本.用随机矩阵理论对各路信号数据进行相关性分析,发现皮肤电导、心率、心电和呼吸生理信号各自的相关矩阵最大特征值和对应特征向量的分布背离了随机矩阵理论的预测,表现出集体的两两互相关,揭示了由情感因素影响产生的相关生理反应;脉搏、面部肌电和额叶的两路脑电各自相关矩阵的特征值和特征向量没有明显背离随机矩阵理论预测,表明这4路信号各自数据之间的相关性由非情感因素的随机噪声引起,因此基于随机矩阵理论的数据分析为提取生理信号特征以研究情感的生理反应模式提供了可靠依据.研究中提取了皮肤电导和心率的110个初始特征,采用后向选择选出最能代表情感生理反应的信号特征子集,使用Fisher映射对情感生理反应样本进行分类,构造了具有较好预测性能的情感识别系统,获得了每一种情感较好区别于其他情感的生理信号特征组合.    

3.  融合功能性副语言的语音情感识别新方法  
   赵小蕾  毛启容  詹永照《计算机科学与探索》,2014年第2期
   针对声音突发特征(笑声、哭声、叹息声等,称之为功能性副语言)携带大量情感信息,而包含这类突发特征的语句由于特征突发性的干扰整体情感识别率不高的问题,提出了融合功能性副语言的语音情感识别方法。该方法首先对待识别语句进行功能性副语言自动检测,根据检测结果将功能性副语言从语句中分离,从而得到较为纯净的两类信号:功能性副语言信号和传统语音信号,最后将两类信号的情感信息使用自适应权重融合方法进行融合,从而达到提高待识别语句情感识别率和系统鲁棒性的目的。在包含6种功能性副语言和6种典型情感的情感语料库上的实验表明:该方法在与人无关的情况下得到的情感平均识别率为67.41%,比线性加权融合、Dempster-Shafer(DS)证据理论、贝叶斯融合方法分别提高了4.2%、2.8%和2.4%,比融合前平均识别率提高了8.08%,该方法针对非特定人语音情感识别具有较好的鲁棒性及识别准确率。    

4.  表情和姿态的双模态情感识别  被引次数:1
   闫静杰  郑文明  辛明海  邱伟《中国图象图形学报》,2013年第18卷第9期
   多模态情感识别是当前情感计算研究领域的重要内容,针对人脸表情和动作姿态开展双模态情感识别研究,提出一种基于双边稀疏偏最小二乘的表情和姿态的双模态情感识别方法.首先,从视频图像系列中分别提取表情和姿态两种模态的空时特征作为情感特征矢量.然后,通过双边稀疏偏最小二乘(BSPLS)的数据降维方法来进一步提取两组模态中的情感特征,并组合成新的情感特征向量.最后,采用了两种分类器来进行情感的分类识别.以国际上广泛采用的FABO表情和姿态的双模态情感数据库为实验数据,并与多种子空间方法(主成分分析、典型相关分析、偏最小二乘回归)进行对比实验来评估本文方法的识别性能.实验结果表明,两种模态融合后相比单模态更加有效,双边稀疏偏最小二乘(BSPLS)算法在几种方法中得到最高的情感识别率.    

5.  基于R-TPBSS的结构模态参数识别方法  
   杨彦龙  程伟《振动与冲击》,2012年第31卷第10期
   提出了一种基于R-TPBSS算法的结构模态参数识别方法。该方法通过对响应信号进行稳健性白化处理,提高了算法的抗噪性。该方法将模态坐标和模态振型分别视为独立源信号和混合矩阵,以模态坐标的时间预测性大于响应信号的时间预测性为前提构造目标函数,通过优化目标函数,直接从结构自由响应中分离出各个模态,配合单点模态参数识别方法,提取出结构的模态参数。仿真结果表明,此方法具有很高的识别精度,对噪声很好的鲁棒性,密集模态下,同样能够准确的识别出结构的模态参数。    

6.  人耳人脸特征融合在身份鉴别中的研究  被引次数:1
   穆志纯 敦文杰《计算机科学》,2009年第36卷第5期
   针对单一人耳识别对姿态变化鲁棒性较差的问题,鉴于人脸在图像性质和生理位置上与人耳具有相似性和互补性,使用了多模态特征融合的方法提高姿态变化下的识别率.与传统的独立成分分析首先获得独立的基向量(ICAl)不同,提出了利用ICA直接获得独立的鉴剐特征的方法(ICA2).在USTB图像库上分别将两种ICA特征进行单模态和多模态的融合.实验表明,两种特征的融合提高了单一模态的识别率,并且多模态识别优于单一的人耳或人脸识别.    

7.  快速独立分量分析法识别结构模态参数研究  
   刘文波  常军  胡皞  巩文龙《动力学与控制学报》,2016年第14卷第4期
   采用快速独立分量分析(FastICA)算法,快速、准确地识别结构模态参数.该算法以模态响应之间的独立性为依据构建出目标函数,并以此目标函数为基准采用ICA算法对结构输出信号进行分离,而得到结构振型向量.进而通过单模态识别技术-希尔伯特(Hilbert)变换,识别出结构的频率和阻尼比.最后通过白噪声激励下六层框架结构的模态参数识别,验证了快速独立分量分析算法识别结构模态参数的可行性和鲁棒性.    

8.  基于欠定盲源分离的结构模态参数识别  
   于刚  周以齐  刘磊  米永振《振动、测试与诊断》,2016年第36卷第4期
   针对欠定情况下传统盲源分离(blind source separation, 简称BSS)算法无法有效识别结构模态参数的问题,研究了一种不受传感器数量限制的BSS算法。算法主要分为振型矩阵估计与单模态信号分离两步。首先,利用各阶模态响应信号在时频域中的聚类特性估计结构的模态振型;然后,在已知振型矩阵的基础上,通过L-1范数最小化算法分离出多个单模态信号;最后,利用单模态参数识别方法提取各阶模态的频率与阻尼比。经仿真与实验验证,本研究方法可以准确识别出结构的各阶模态参数,同时对测量噪声不敏感,具有很好的噪声鲁棒性,在工程实践中具有一定的应用价值。    

9.  用自适应蚁群算法的生理信号情感状态识别  被引次数:2
   鲁舜  刘光远《计算机应用》,2009年第29卷第Z1期
   针对生理信号的情感识别问题,将蚁群优化算法用于情感生理信号特征选择,并采用自适应的适应度参数值、变异策略和临近位置交换策略对算法进行改进,使用K近邻法进行情感分类,以获得较高的识别率和有效特征组合.通过四种生理信号(EMG、SC、ECG、RSP)来识别四种情感(joy、anger、sadness、pleasure),实验仿真结果表明,将蚁群优化算法引入情感识别的研究是可行的.    

10.  基于多尺度线调频基稀疏信号分解的时变系统模态参数识别  
   陈关宝  于德介  吴雪明《机械工程学报》,2013年第13期
   在多尺度线调频基稀疏信号分解的基础上,提出一种时变系统的模态参数识别方法。该方法先采用多尺度线调频基稀疏信号分解方法对多自由度线性时变振动系统响应信号进行分解,将其分解成多个单模态振动响应信号并得到单模态振动响应信号的瞬时频率;再根据单模态振动响应信号的包络和瞬时频率识别系统的模态频率与模态阻尼比。多自由度线性时变振动系统模态参数的识别算例表明,与经验模态分解等时频分析方法比较,该方法能有效克服系统振动响应信号分解时的模态混淆问题,识别精度高,抗噪性能好,是一种有较大工程应用前景的多自由度线性时变振动系统模态参数识别方法。    

11.  基于变分模态分解的电力系统泛频带振荡辨识方法  
   汤吉鸿  朱军飞  李勇  左剑  马俊杰  陈崇刚《电力系统保护与控制》,2019年第2期
   振荡问题已成为现代电网面临的重要问题之一,电力系统中多种类型的振荡可能同时出现且频段跨度极大。针对含泛频带振荡模态的信号,首先通过带通滤波器实现不同频段信号的分离,再利用有高噪声鲁棒性的变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)方法提取各个振荡模态信号,最后通过Prony算法实现对不同模态参数的辨识。仿真与实际算例分析表明,该方法能够对信号中不同类别振荡模态进行有效区分与提取,精确识别出每个模态的信息。无论针对已发生剧烈振荡的信号或是含有潜在振荡的类噪声信号,该方法均能有效地进行模态辨识。    

12.  基于SOPC的复合式生理信号检测系统设计  
   钟维  黄启俊  常胜  孙尽尧  王豪《传感技术学报》,2014年第27卷第4期
   设计完成了一种多生物电信号采集能力并能完成生物电信号模式识别和辅助诊断的复合式生物电信号检测系统。系统通过具备双通道的低噪声高共模抑制比的前置采集放大电路,可实现心电信号和表面肌电信号两种体表生物电信号的检测。通过FPGA硬件化实现的小波分解模块和在NiosⅡ软核中实现的FFT和BP神经网络算法,可以完成对采集到的心电信号心率监测、QRS波群的检测和ST段形态识别反馈监护者的健康信息;并通过提取表面肌电信号活跃段数据和时频域参数为运动性肌肉疲劳评估提供参考。系统通过LCD屏、音频输出和SD卡存储能够完成对信号实时波形和监护参数显示、报警输出和长时间监护数据的存储。    

13.  复合时空特征的双模态情感识别  
   王晓华  侯登永  胡敏  任福继《中国图象图形学报》,2017年第22卷第1期
   目的 针对体积局部二值模式应用到视频帧特征提取上,特征维数大,对光照及噪声鲁棒性差等问题,提出一种新的特征描述算法—时空局部三值模式矩(TSLTPM)。考虑到TSLTPM描述的仅是纹理特征,本文进一步融合3维梯度方向直方图(3DHOG)特征来增强对情感视频的描述。方法 首先对情感视频进行预处理获得表情和姿态序列;然后对表情和姿态序列分别提取TSLTPM和3DHOG特征,计算测试序列与已标记的情感训练集特征间的最小欧氏距离,并将其作为独立证据来构造基本概率分配;最后使用D-S证据联合规则得到情感识别结果。结果 在FABO数据库上进行实验,表情和姿态单模态分别取得83.06%和94.78%的平均识别率,在表情上分别比VLBP(体积局部二值模式)、LBP-TOP(三正交平面局部二值模式)、TSLTPM、3DHOG高9.27%、12.89%、1.87%、1.13%;在姿态上分别比VLBP、LBP-TOP、TSLTPM、3DHOG高24.61%、27.55%、1.18%、0.98%。将两种模态进行融合以后平均识别率达到96.86%,说明了融合表情和姿态进行情感识别的有效性。结论 本文提出的TSLTPM特征将VLBP扩展成时空三值模式,能够有效降低维数,减少光照和噪声对识别的影响,与3DHOG特征形成复合时空特征有效增强了情感视频的分类性能,与典型特征提取算法的对比实验也表明了本文算法的有效性。另外,与其他方法的对比实验也验证了本文融合方法的优越性。    

14.  基于VQ/CDHMM的噪声环境下汉语口令识别研究  被引次数:2
   黄玲  潘孟贤《计算机工程与应用》,2003年第39卷第28期
   该文研究了基于改进VQ/HMM模型的语音识别方法,设计实现了基于该模型的汉语口令识别系统;研究了鲁棒性特征参数问题,提出了一些新的基于MFCC和LPCC的高维动态参数;分别进行了纯净语音和不同信噪比语音的识别实验,分析比较了不同类型特征参数、训练状态数和高斯混合度对该系统识别性能的影响。在此基础上得出了以下结论:在加性白噪声的情况下,使用高维动态参数明显提高了系统的鲁棒性;在汉语两字组的短语音(口令)识别中,状态数取4,混合度取3时实验结果较好;利用不同特征参数的优势,进行信息融合,是提高系统性能的一个很好选择。    

15.  基于混合智能优化算法的生理信号情感识别  
   王海宁  孙守迁  吴剑锋《电信科学》,2010年第26卷第9期
   让计算机具有识别情感的能力是情感智能的主要标志和实现高级别人机交互的重要前提,其中通过记录和分析生理信号来识别情感状态已经成为情感计算和人机交互研究领域中的热点。针对多生理信号情感识别过程中的特征冗余以及在大样本数据下传统特征降维算法效率普遍不高的现状,提出了结合模拟退火和粒子群算法的混合智能优化算法(SA-PSO)来解决情感特征选择的问题,并结合带权重的离散KNN分类算法(WD-KNN),充分利用情感样本信息进行特征分类。通过对实验仿真数据的分析和与其他方法识别结果的比对,提高了识别率和效率,验证了算法的有效性。    

16.  基于改进变分模态分解和Hilbert变换的变压器局部放电信号特征提取及分类  被引次数:1
   朱永利  贾亚飞  王刘旺  李莉  郑艳艳《电工技术学报》,2017年第32卷第9期
   针对现有局部放电(PD)信号特征提取方法存在的不足,提出一种基于变分模态分解(VMD)和Hilbert变换(Hilbert-VMD)的特征提取方法,并提出一种双阈值筛选法来确定VMD算法中的分解模态数.首先,根据PD信号功率谱,采用双阈值筛选法确定VMD算法中的分解模态数;其次,采用VMD算法对PD信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量(BLIMFs);然后,对各模态分量进行Hilbert变换并线性叠加后得到PD信号的Hilbert时频谱,并计算各模态分量的边际谱;最后,根据各模态分量的边际谱提取PD信号频域内的特征量,并用支持向量机(SVM)对所提取的特征量进行分类.实验结果表明,对试验环境下和现场实测两种环境下的PD信号,采用该文方法提取得到的特征量均具有较高的正确识别率,充分说明该特征提取方法可以有效提取PD信号特征.对于噪声较大的实测信号,采用该方法得到的正确识别率并未明显降低,说明该方法具有较好的噪声鲁棒性.此外,该文所提Hilbert-VMD方法也为PD信号提供了一种新的时频分析方法.    

17.  基于多模态信息融合的语音意图理解研究  
   郑彬彬  贾珈  蔡莲红《软件》,2011年第32卷第5期
   为从语音中获取包括字面含义和说话人情绪状态在内的全面意图信息,提出了一种基于多模态信息融合的语音意图理解方法,并对其中的关键词抽取、命令解析、基于文本/韵律特征的情绪状态检测以及多模态信息融合等关键算法进行了设计.该方法从识别文本和语音信号中抽取不同模态的信息并进行融合,能够有效地从语音中获取丰富的意图信息,有助于建立自然的人机交互环境.    

18.  基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法  
   鲁迪  王星华  贺小平《电力系统保护与控制》,2019年第5期
   为实现高精度的短期风速预测,提出一种基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法。在信号处理阶段,利用时变滤波经验模态分解技术将原始风速序列分解为若干子模式以降低其不稳定性。然后采用混合粒子群算法对每一个子模式进行特征提取,接着利用多分位鲁棒极限学习机分别建立预测模型并利用混合粒子群算法进行参数优化,最后对每个子模式的预测值进行聚合计算得到最终的预测结果。仿真结果表明:在考虑使用混合粒子群算法进行特征提取和模型参数优化后,所提方法具有更高的预测精度。同时基于时变滤波法的经验模态分解技术能够进一步提高预测准确性。    

19.  智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别  
   吴迪  曹洁《吉林大学学报(工学版)》,2013年第43卷第2期
   针对智能会议环境下基于单模特征的人脸识别的识别率低、鲁棒性差的问题,提出了一种在智能会议室环境下基于核相关权重鉴别分析(KRWDA)算法的融合全局和局部特征的多特征融合人脸识别方法。基于相关权重鉴别分析算法并结合核方法,提出了一种核相关权重鉴别分析算法,有效解决了小样本问题。利用全局特征和局部特征在识别时所描述的内容和作用的互补性在特征层融合两种特征,全局信息和局部信息分别采用离散余弦变换和Ga-bor小波变换提取。在AMIES2016数据库上的仿真实验表明,本文所提出的方法可以有效地提高系统身份识别的正确率。    

20.  通信信号调制类型的三角矩特征盲识别  
   郭黎利  于志明  齐琳  陆满君《哈尔滨工程大学学报》,2009年第30卷第9期
   针对盲环境下的通信信号调制类型识别困难的问题,提出了一种新的信号盲聚类算法,该算法利用采样信号的瞬时频率作为训练样本,以方向数据统计理论为依据提取分类特征,利用该特征参数在二维特征平面实现了多种不同通信信号的调制类型识别.该方法不仅能实现类间识别,同时也能够实现类内识别.仿真实验结果表明,该算法简单高效,识别率较高,鲁棒性较好,具有较强的实用性和可行性.    

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