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1.
在视频中的行为识别的语境下,为了提高概率隐含语义分析模型的识别性能,研究了不同编码方法结合归一化方法对于分类性能的影响;还考察了主成分分析预处理原始特征对于性能的影响,在显著降低特征维度进而降低计算量的同时,当特征包含较多噪声成分的情况下性能甚至会有所提升。在KTH和UT-interaction 数据库上的实验表明,编码和归一化方法的适当组合可以显著提高模型的性能。在UT-interaction数据库的两个子集上识别精度分别达到了当前最好的结果96.44%、95%,其中在数据集1上采用稀疏的时空兴趣点特征,得到了94.24%的识别精度。   相似文献   
2.
在实际环境中,由于测试环境与训练环境的不匹配,语音识别系统的性能会急剧恶化。模型自适应算法是减小环境失配影响的有效方法之一,它通过测试环境下的少量自适应数据,将HMM模型的参数变换到测试环境下。该文将矢量泰勒级数用于模型自适应,同时对HMM模型的均值向量和协方差矩阵进行变换,使其与实际环境相匹配。实验证明,该文算法优于MLLR算法和基于矢量泰勒级数的特征补偿算法,在低信噪比环境中性能提高尤为明显。  相似文献   
3.
由于传统特征波形内插语音编码算法对特征波形相位信息的忽略,以及对特征波形的整体对齐,往往造成语音高频谐波分量丢失,从而导致语音的噪声感。为了提高合成语音的质量,该文引入语音多带清浊音标志,并以此为依据对波形内插编码模型中的慢渐变波形和快渐变波形的相位谱进行估计,在语音合成时则对特征波形采取部分对齐的方法,最后提出了一种基于多带的2.4 kbit/s特征波形内插算法。与传统算法相比,新算法明显提高了语音的清晰度。与标准2.4 kbit/sMELP算法相比,该算法合成语音质量亦略显优势。  相似文献   
4.
基于均值移动确定性漂移的改进CONDENSATION人脸跟踪   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对视频序列目标跟踪粒子滤波经典CONDENSATION算法用先验转移概率,即采用一阶或二阶AR模型难以有效进行粒子传播的问题,提出了一种改进的CONDENSATION人脸跟踪算法.首先利用高效的均值移动跟踪器以低廉的计算成本初步进行人脸目标跟踪定位,并用此初步跟踪结果来确定CONDENSATION粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,然后只需加入一个较小的随机扩散噪声来完成粒子的传播.由于这样所得的粒子点能较为集中地分布在状态的真实区域附近,因而大大提高了粒子的利用效率.人脸跟踪实验表明,该改进算法的性能明显优于原CONDENSATION方法.  相似文献   
5.
基于粒子滤波的跟踪算法是解决说话人跟踪问题的一种常用方法.结合了静音检测技术的声源跟踪算法,在静音期间,主要靠声源动态方程来估计目标的位置,可有效地减小误差.传统的噪声环境中的静音检测算法计算量较大,不利于实时跟踪.该文利用声源跟踪中的粒子滤波算法实现静音检测,算法用每帧信号的粒子状态观测值方差来检测静音,简便而可靠.仿真结果表明,该算法能有效地减小静音期间的跟踪误差,且计算量不增加.  相似文献   
6.
周琳  吴镇扬 《电子与信息学报》2009,31(10):2427-2431
信源信道联合解码算法中的迭代信道解码需要进行比特似然值和概率值转换,以及联乘、累加运算,增加了信道解码的计算复杂度,该文针对这一问题,直接利用信道解码的比特硬判决值和参数的先验概率,估计比特的外信息,用于迭代信道解码。基于高斯-马尔可夫信源参数的仿真实验表明,该简化算法大大降低了迭代信道解码算法的计算复杂度。与独立解码算法相比,简化的联合解码算法明显改善了接收参数的信噪比,同时不会明显降低原迭代结构解码算法的性能。  相似文献   
7.
粒子滤波在非线性和非高斯问题上具有独特的优越性,但在视频跟踪过程中,其跟踪性能却在很大程度上依赖于观测模型的选择。为了解决被跟踪目标特征状态随时间变化而与粒子观测模型不匹配的问题,提出了一种新的粒子滤波算法,即将被跟踪目标的不同特征状态与粒子观测模型相结合,形成一组具有不同观测模型的粒子,并且在跟踪过程中,对应不同观测模型的粒子根据被跟踪目标所表现的特征线索的变化而相互转换,从而动态刻画了被跟踪目标特征变化的过程。实验结果表明,本算法能够有效处理由于头部旋转而导致跟踪性能下降甚至丢失跟踪目标的问题,提高了跟踪的准确性,并且具有较好的鲁棒性。  相似文献   
8.
介绍了在多声道环境下应用动态范围控制(DRC)的必要性,以及动态范围控制在MPEG-2AAC音频编码中的实现方法。  相似文献   
9.
本文给出了一种以Z-80为中心的IIR数字滤波器系统。借助键盘输入十进制滤波系数即可改变其滤波特性。文中简要地论述了将滤波系数转换为CSD码以及使系统处理速率得以提高等关键技术的实现方法。  相似文献   
10.
一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
肤色检测是计算机视觉中的一个重要问题,本文提出了一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法,其基本思想是根据肤色样本分布区域的边界数据点采用曲线拟合的方法得到肤色分布区域的边界方程。在实现时,为了解决直接在笛卡儿坐标系中提取肤色样本分布区域边界数据的困难,算法采用了一种新的解决思路,即首先把训练肤色样本在色度空间的统计分布转化为图像的形式,然后再利用边缘检测方法得到肤色分布区域的边界数据。根据所得的边界数据点用直接最小二乘椭圆拟合方法便可得到肤色分布区域的椭圆边界,方法简单直观。实践表明,该算法能完成对各种不同环境条件下所拍摄图像的肤色分割,效果理想,其性能明显优于常用的域值界定法和单高斯模型法。  相似文献   
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