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Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性.提出基于Contourlet变换和核Fisher判别分析的人脸识别方法,研究了Contourlet变换的低频系数、各层高频系数与核Fisher判别分析相结合进行人脸识别的识别率和识别时间.实验表明,Contourlet变换的低频系数与核Fisher判别分析相结合,有优异的识别率,也减少了识别时间;高频成分有一定的识别性能,但识别率较低.将低频成分与高频方向子带相结合能获得最优的识别率. 相似文献
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提出一种结合差图像和Gabor小波变换的人脸特征提取方法,并使用支持向量机SVM(Support Vector Machines)进行人脸表情识别。对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,将眼睛和嘴巴等表情子区域从人脸中切割出来,求出其差图像,然后提取差图像的Gabor特征,使用下采样降维减少特征向量的维数并进行归一化,最后使用SVM进行分类。与只从表情子区域提取Ga-bor特征的识别方法进行了比较,结果显示识别效果更好。 相似文献
999.
Jun-Heng Yeh Tsang-Long PaoChing-Yi Lin Yao-Wei TsaiYu-Te Chen 《Computers in human behavior》2011,27(5):1545-1552
Recognition of emotion in speech has recently matured to one of the key disciplines in speech analysis serving next generation human-machine interaction and communication. However, compared to automatic speech recognition, that emotion recognition from an isolated word or a phrase is inappropriate for conversation. Because a complete emotional expression may stride across several sentences, and may fetch-up on any word in dialogue. In this paper, we present a segment-based emotion recognition approach to continuous Mandarin Chinese speech. In this proposed approach, the unit for recognition is not a phrase or a sentence but an emotional expression in dialogue. To that end, the following procedures are presented: First, we evaluate the performance of several classifiers in short sentence speech emotion recognition architectures. The results of the experiments show that the WD-KNN classifier achieves the best accuracy for the 5-class emotion recognition what among the five classification techniques. We then implemented a continuous Mandarin Chinese speech emotion recognition system with an emotion radar chart which is based on WD-KNN; this system can represent the intensity of each emotion component in speech. This proposed approach shows how emotions can be recognized by speech signals, and in turn how emotional states can be visualized. 相似文献
1000.
Jianbo Yu 《Computers & Industrial Engineering》2011,61(3):881-890
Unnatural patterns exhibited in manufacturing processes can be associated with certain assignable causes for process variation. Hence, accurate identification of various process patterns (PPs) can significantly narrow down the scope of possible causes that must be investigated, and speed up the troubleshooting process. This paper proposes a Gaussian mixture models (GMM)-based PP recognition (PPR) model, which employs a collection of several GMMs trained for PPR. By using statistical features and wavelet energy features as the input features, the proposed PPR model provides more simple training procedure and better generalization performance than using single recognizer, and hence is easier to be used by quality engineers and operators. Furthermore, the proposed model is capable of adapting novel PPs through using a dynamic modeling scheme. The simulation results indicate that the GMM-based PPR model shows good detection and recognition of current PPs and adapts further novel PPs effectively. Analysis from this study provides guidelines in developing GMM – based SPC recognition systems. 相似文献