基于WLDA和i-稀疏表示分类的说话人确认

为了提高信道变化下说话人确认系统的识别率和鲁棒性,提出一种基于i-向量和加权线性判别分析的稀疏表示分类算法。首先借助于加权线性判别分析的信道补偿和降维性能,消除i-向量中信道干扰信息并降低i-向量的维数;紧接着在i-向量集上构建训练语音样本过完备字典矩阵,采用MAP算法求解测试语音在字典矩阵上的稀疏系数向量,最后利用稀疏系数向量重构测试语音样本,根据重构误差确定目标说话人。仿真实验结果验证了该算法的有效性和可行性。     

基于深度学习的过完备字典稀疏 表示的矩阵分析

本文从数学的角度探讨了外部输入信息与过完备字典之间的关系问题即相关性问题,研究了过完备字典与稀 疏表示的内在联系,在此基础上对过完备字典进行分析和修正,以提高深度学习的层次且增加对环境的适应性,为今后对字典 的设计奠定了基础。     

基于稀疏表示与字典学习的彩色图像去噪算法

针对彩色图像在去噪时易产生模糊现象和伪色彩的问题,提出多信息结合字典算法。首先提出了基于RGB颜色空间各通道模值的加权梯度定义,并在此基础上建立了由彩色图像的亮度、加权梯度、颜色信息结合的一种过完备结构字典。其次利用噪声图像的稀疏性,通过不断更新迭代的字典训练过程,找到最优稀疏系数和最优学习字典,从而将噪声信息和图像有用信息分离开,精确重构图像并单求其颜色,进而得到去噪后的彩色图像。实验结果显示,与已有算法相比,本文提出的算法在不同的噪声强度下都取得了更好的视觉效果和更高的客观评价指标值,表明该算法具有良好的去噪性能。     

基于非抽样小波字典和稀疏表示的图像去噪方法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,也是图像后续处理的基础,结合近年来兴起的稀疏表示理论,能更好地处理图像去噪问题。通过引入图像稀疏表示框架,从含噪图像自身中优化训练字典,初始字典选择构造非采样小波字典来更好地捕获图像信息,通过反复迭代学习获得高度自适应的过完备稀疏字典,重构图像时构造先验概率矩阵,结合后验概率估计与传统的正交匹配算法提出改进的图像重构算法。实验结果表明,与其他去噪方法相比,该算法具有良好的去噪能力,能较好地保持图像的边缘和细节特征,去噪后的图像更为清晰。     

基于聚类和排序高斯混合模型的说话人确认

基于高斯混合模型(GMM)-通用背景模型(UBM)结构的说话人确认系统不能完全表现说话人的个性特征信息。为此,将聚类方法和排序高斯混合模型相结合,对每个高斯分量按照对应排序值顺序排列,并对UBM进行训练。基于NIST 06 8side-1side数据库的实验结果表明,该方法能在基本保持系统识别性能的前提下,降低UBM的训练运算量。     

基于高斯混合模型和假设检验方法的说话人确认

采用掌上电脑录音的语音数据库,研究与文本无关的说话人识别,通过引入一种基于高斯混合模型和假设检验方法的新算法,有效提高说话人确认系统的性能.实验结果表明,以假设检验分析为基础的识别算法比传统的使用假冒说话人背景集标准化法的识别算法更加有效,可以同时获得低错误拒绝率(FRR)和低错误接受率(FAR),是一种适合于用掌上电脑录音的语音数据的方法.     

基于支撑向量机的说话人确认系统

支撑向量机(SVM)是一种新的统计学习方法,和以往的学习方法不同的是SVM的学习原则是使结构风险(Structural Risk)最小,而经典的学习方法遵循经验风险(Empirical Risk)最小原则,这使得SVM具有较好的总体性能.文章提出一种基于支撑向量机的文本无关的说话人确认系统,实验表明同基于向量量化(VQ)和高斯混合模式(GMM)的经典方法相比,基于SVM的方法具有更高的区分力和更好的总体性能.     

基于说话人聚类和支持向量的说话人确认研究

说话人确认系统需要用目标说话人和背景模型说话人的语音数据对模型进行训练。背景模型说话人可随机选或选取与目标说话人相近的说话人，采用说话人聚类的方法可以有效地解决说话人背景模型的选取问题。支持向量机用作说话人确认模型来训练目标说话人和背景说话人的语音数据，实验表明该方法地与文本无关的说话人确认问题是有效的。     

稀疏表示和字典学习方法探讨

稀疏表示理论的重点在于求解稀疏系数,MP算法选择单一原子投影,会出现重复投影情况,改进的OMP算法通过对已选择原子构成的超平面投影求残差克服该问题,加快迭代速度,成为常用的稀疏分解方法。文中也通过对比实验发现基于学习方法得到的字典适应性强于固定字典,而字典学习方法中,K-SVD在求解字典D时,使用逐列更新的方法减少差值,该方法迭代效率优于MOD方法。     

基于稀疏编码的鲁棒说话人识别

目前的说话人识别系统在噪声环境下性能将急剧下降,为了解决这一问题,提出一种新的基于稀疏编码的说话人识别方法。该方法用一个通用背景字典(Universal Background Dictionary,UBD)刻画说话人语音的共性,并为每个说话人和环境噪声训练相应的字典来刻画说话人和环境的特殊变化。这些字典拼接成一个大字典,然后将待测试语音稀疏分解在这个大字典上以实现说话人识别。为了提高说话人字典的区分能力,通过从说话人字典中移除与通用背景字典原子相似的原子来优化说话人字典。为了跟踪变化的噪声,采用带噪声的语音在线更新噪声字典。在各种噪声条件下的实验表明,所提出的方法在噪声环境下具有较强的鲁棒性。     

基于稀疏表征的话者识别

近年来,随着信号的稀疏性理论越来越受到人们的关注,稀疏表征分类器也作为一种新型的分类算法被应用到话者识别系统中。该模型的基本思想是:只要超完备字典足够大,任意待测样本都能够用超完备字典进行线性表示。基于信号的稀疏性理论,未知话者的向量系数,即稀疏解可以通过L1范数最小化获取。超完备字典则可视为语音特征向量在高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)上进行MAP自适应而得到的大型数据库。采用稀疏表征模型作为话者辨认的分类方法,基于TIMIT语料库的实验结果表明,所采用的话者辨认方法,能够大大提高说话人识别系统的性能。     

基于稀疏表示全局字典学习的图像分类方法

针对传统的稀疏表示字典学习图像分类方法在大规模分布式环境下效率低下的问题,设计一种基于稀疏表示全局字典的图像学习方法。将传统的字典学习步骤分布到并行节点上,使用凸优化方法在节点上学习局部字典并实时更新全局字典,从而提高字典学习效率和大规模数据的分类效率。最后在MapReduce平台上进行并行化实验,结果显示该方法在不影响分类精度的情况下对大规模分布式数据的分类有明显的加速,可以更高效地运用于各种大规模图像分类任务中。     

基于字典优化的稀疏表示的视频镜头分类

为了克服稀疏表示中冗余字典分类效果不佳的问题,提出了基于字典优化的稀疏表示算法。该算法制定了新的基于稀疏表示的分类判别规则,采用了基于冗余字典内基元类内平均欧式距离最小以及类间平均欧式距离最大的字典优化方法,形成优化字典进行特征稀疏表示。将该算法应用于视频镜头的稀疏表示特征提取与分类,实验结果表明该方法优化后的字典进行视频镜头的特征提取和分类,其识别率得到了明显的提高。     

字典学习和稀疏表示的海马子区图像分割

目的 海马子区体积极小且结构复杂,现有多图谱的分割方法难以取得理想的分割结果,为此提出一种字典学习和稀疏表示的海马子区分割方法。方法 该方法为目标图像中的每个体素点建立稀疏表示和字典学习模型以获取该点的标记。其中,字典学习模型由图谱灰度图像中的图像块构建。提出利用图谱标记图像的局部二值模式(LBP)特征增强训练字典的判别性;然后求解目标图像块在训练字典中的稀疏表示以确定该点标记;最后依据图谱的先验知识纠正分割结果中的错误标记。结果 与现有典型的多图谱方法进行定性和定量对比,该方法优于现有典型的多图谱分割方法,对较大海马子区的平均分割准确率可达到0.890。结论 本文方法适用于在大脑核磁共振图像中精确分割海马子区,且具有较强的鲁棒性,可为神经退行性疾病的诊断提供可靠的依据。     

结合级联字典和双层稀疏分解的图像重构

图像重构问题中一个关键的问题是如何选取变换基实现对图像的稀疏分解。根据Meyer图像模型将图像分割为卡通部分（cartoon,or piecewise smooth）和纹理部分（texture）,并用Symlet系列小波基、Contourlet基和离散余弦变换基、波原子分别构造级联字典表示图像的卡通部分和纹理部分。然后利用块坐标松弛法求解优化问题提出结合级联字典和双层稀疏分解的图像重构算法。实验结果表明,与基于单一最佳小波基的重构算法和基于级联字典的匹配追踪算法比较,该算法获得更高的图像重构质量。     

基于贝叶斯算法与高斯混和模型的语者确认研究

文章针对统一背景模型与群模型两种反模型进行了分析,在基于统一背景模型与群模型的改进说话人确认模型的基础上,将贝叶斯自适应算法引入到基于高斯混合统一背景模型的说话人确认系统,解决了说话人确认中存在的模型不匹配问题,通过文本无关的测试语音库进行的实验和分析显示,改进算法具有更好的识别效果。     

结合位置先验与稀疏表示的单帧人脸图像超分辨率算法

提出了一种结合位置先验与稀疏表示的人脸图像超分辨率算法,可对单帧输入的低分辨率人脸图像基于训练集进行超分辨率重建。利用压缩感知理论中的信号分解方法,〖BP(〗明确哪些方法更好〖BP)〗,将稀疏表示与人脸位置先验信息相结合,使用经过分类的超完备冗余字典,来分别稀疏逼近输入信号的块向量结构。利用最佳的K项原子,线性组合重建出高分辨率图像块。最后按照图像块最初在人脸的位置,将它们拼接为整体人脸。在CAS-PEAL-R1人脸图库上的实验结果表明,该算法使用相对较少的原子,就可以重建出质量较好的高分辨率人脸图像。     

判别稀疏表示与在线字典学习的运动目标跟踪

针对传统稀疏表示不能有效区分目标和背景的缺点,提出一种判别稀疏表示算法,这种算法在传统稀疏表示目标函数中加入一个判别函数,大大降低干扰因素对目标跟踪的影响。基于判别稀疏表示和[?1]约束,提出一种在线字典学习算法升级目标模板,有效降低背景信息对目标模板的影响。提取目标梯度方向的直方图（HOG）特征,利用其对光照和形变等复杂环境具有较强鲁棒性的优点,实现对目标更稳定的跟踪。实验结果表明,与现有跟踪方法相比,该算法的跟踪效果更好。