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1.
一种两步判决的说话人分割算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高说话人分割(SS)准确率,该文综合考虑了静音信息和性别信息在SS中的作用,提出了一种两步判决的SS算法.在从音频流中分离出语音段的基础上,采用两步判决的方法进行SS.第1步采用基频信息为主、性别模型为辅的策略进行SS,将相邻说话人基频差异大的说话人改变检测出来;第2步采用基于性别的改进T2判决公式进行SS,实现相邻说话人基频差异小的同性别SS,为此,该文提出了一个基于块的潜在说话人改变点检测算法.实验结果表明,本文算法提高了分割准确率,F1度量值可达85.14%.对于短时长(<2 s)语音段的SS,该算法和传统的贝叶斯信息判决算法相比,漏检率减少了16%.  相似文献   
2.
基于线条方向直方图的图像情感语义分类   总被引:9,自引:0,他引:9  
图像语义分类在基于语义的图像检索中具有重要意义,但是图像的情感语义描述和分类方面的研究在近年来才刚刚起步。该文利用图像的低层特征实现了图像高层情感语义(“静感”和“动感”)的分类。图像的线条与情感之间存在明显的联系,选用线条方向直方图作为图像特征,利用概率神经网络(PNN)完成语义分类,实验表明该方法具有较好的效果。  相似文献   
3.
基于并行深度卷积神经网络的图像美感分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着计算机和社交网络的飞速发展, 图像美感的自动评价产生了越来越大的需求并受到了广泛关注. 由于图像美感评价的主观性和复杂性, 传统的手工特征和局部特征方法难以全面表征图像的美感特点, 并准确量化或建模. 本文提出一种并行深度卷积神经网络的图像美感分类方法, 从同一图像的不同角度出发, 利用深度学习网络自动完成特征学习, 得到更为全面的图像美感特征描述; 然后利用支持向量机训练特征并建立分类器, 实现图像美感分类. 通过在两个主流的图像美感数据库上的实验显示, 本文方法与目前已有的其他算法对比, 获得了更好的分类准确率.  相似文献   
4.
图像的情感语义研究进展   总被引:22,自引:0,他引:22  
人对图像的感知和理解是主观性的。图像的情感语义研究的目的是希望计算机能够描述和表达人观察图像所引起的情感反应,使用带有主观感情色彩的语义表述图像,其结果可用于图像的情感评估、图像检索、美术和广告设计等方面,是一个崭新的且有很大挑战性前沿课题。本文从图像情感语义提取的结构框架出发,对图像的情感语义研究进展进行评述,包括了情感语义提取过程中的关键技术:图像特征提取、情感空间的选取与建立、建立图像特征到情感空间的映射等方面,并对国内外的研究现状进行跟踪研究。  相似文献   
5.
一种基于随机段的固定音频检索方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在固定音频检索的整体检索方法中,当检索目标较长时,检索时间会变得很长。为了减小检索时间,提出了一种基于随机段的音频检索方法。把整个检索过程分成随机段检索和整体匹配两个阶段:随机段检索是从参考模板中随机选择一段(随机段)作为检索目标进行检索;整体匹配是在随机段检索出的基础上,判断潜在目标信号是否为参考模板。把这种随机检索的方法应用到计算特征距离和直方图交集方法中,结果证明该检索方法的准确率可以达到90%以上,而且平均检索时间可以降低到随机段与参考模板的比值和整体检索时间的积。  相似文献   
6.
可计算图像美学研究进展   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
可计算图像美学研究目的是希望计算机能够模拟人类的视觉系统与审美思维对图像进行美学价值的判断。其研究成果可以应用到融合主观感知的基于语义的图像检索、图像美学质量评估、图像的美学修正、摄影的美学预测、艺术作品风格分析、人机交互等方面。该研究涉及美学、艺术、认知科学、计算机科学、心理学等多个学科,属于多学科交叉的创新性前沿研究课题,具有重要的理论研究价值和应用前景。总结国际上最新研究成果,对该研究的常用方法和存在问题进行了系统的分析及综述,给出了可计算图像美学分析研究的一般框架,对图像的审美度量、美学视觉特征提取和美学推导等关键技术,以及图像美学的应用与发展前景等进行了详细讨论,并且针对当前研究存在的问题提出关键的解决方案。  相似文献   
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