基于分区的破损颅骨性别判别方法

颅骨性别鉴定是法医人类学在进行身份认证中首要而重要的一步,在实际应用中破损颅骨性别鉴定更具有研究价值。为鉴定破损颅骨性别,缩小刑事案件搜索范围,提出一种不完整颅骨性别判别模型。首先,将颅骨划分为七个分区,标记特征点,量化不可测量特征;然后,利用基于最大似然估计的前向逐步回归方法选择每个分区的最优特征子集,通过logistic回归建立七个分区的性别判别模型,并通过留一法进行验证;最后,实现了女性和男性不完整颅骨的最终性别判别。实验结果表明,各个分区都可以确定颅骨性别,分区数组合越多,判别准确率越高。     

基于MobileNet-V2模型的性别识别

文章主要将MobileNet-V2模型应用于人脸性别识别,分别对单人脸及多人脸图像集进行性别识别.针对304950张单人脸图像集,实验结果表明,该方法性别识别精度达到98.01％.较MobileNet-V1方法识别精度高3.6个百分点,较ResNet50方法识别精度高3.2个百分点.同时,对多人脸图像进行性别识别,其识...     

基于改进主动形状模型的人脸表情识别

主动形状模型（ASM）是面部特征定位、人脸识别和表情识别等模式识别领域中常用的一种方法。但受到初始情况、光照等诸多因素的影响,其性能会有所下降。研究了一种改进的主动形状模型,改进主要体现在两个方面：第一,首先用点轮廓检测算法（PCDM）检测到双眼的位置,为ASM中的点分布模型粗略地定位好初始位置;第二,从ASM原始的思想出发,充分挖掘标定点之间的联系,提出一种构建局部纹理模型的新方法。在JAFFE人脸数据库中进行验证,结果表明,改进ASM方法提高了搜索速度与特征点定位的精度。最终构造神经网络分类器进行人脸表情识别实验,得到了较好的识别率。     

基于改进地形统计模型的表情识别

基于地形统计模型是一种新的有效的人脸表情特征提取方法,但还存在着一些问题,如图像大小不统一、忽略了局部信息、地形划分不够细致等.针对地形统计模型的人脸表情识别方法存在的问题,对表情人脸进行了宽度几何归一化处理;将地形特征与几何统计特征相融合;对粗略划分的地形进行了进一步的划分.实验显示方法能够有效地提高人脸表情的识别率...     

一种基于统计形状分析的运动人体识别方法

运动人体识别模式识别领域的研究热点。目标在运动过程中产生的时间域和空间域的形变可提供重要的识别信息。本文提出一种基于统计形状分析的识别方法,用Kendall形状模型来描述帧间提取的人体轮廓,并应用隐马尔科夫模型(HMM)来捕捉目标时空域上的形变信息。由于传统HMM框架下,隐藏状态与训练数据相互正交,给学习过程带来很大困难。由此提出一种非参数HMM模型,用非参数核密度估计算法来学习观测概率分布,以补偿随机隐藏状态造成的不确定性,优化了HMM训练过程。最后对此方法进行了实验分析。     

统计机器翻译中翻译模型的约简概述

统计机器翻译从诞生至今获得了长足的发展,目前已经成为机器翻译的主流.但是作为基础模块之一的翻译模型却随训练语料的增大而呈现飞速增大的趋势.为了使统计机器翻译更加实用,翻译模型的约简一直是研究热点之一.概述了统计机器翻译中翻译模型约简的研究现状,相关方法主要围绕解码过程统计分析、训练语料中的统计分析、翻译模型中的短语对自身特点分析等三个类别.结合相关分析,最后也探讨了这个方向的未来发展趋势.     

基于高斯混合模型的语音性别识别

利用高斯混合模型(GMM)方法进行语音的性别识别.首先概述了特征提取、识别方法及性别识别的过程;然后通过减少提取特征的语音帧数和降低高斯混合模型的混合阶数来提高性别识别速度;最后,将由Mel频率倒谱参数(MFCC)特征和基音频率特征两种方法得到的测试样本后验概率结合,提出新的计算测试样本后验概率的方法.实验表明依据此后验概率能有效提高识别的正确率.     

基于统计形状模型的绝缘子掉串检测算法

在电力系统中,利用计算机视觉和图像处理技术对绝缘子的状态进行检测,在保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用。针对绝缘子掉串问题,本文提出了一种基于统计形状模型的绝缘子掉串检测算法,该算法首先对输入图像进行预处理;其次提取感兴趣的目标区域,该区域内应包含绝缘子信息;然后利用GLOH描述子来精确定位绝缘子,再利用统计形状模型在图像分割方面的优势来精确分割绝缘子;最后对分割出的绝缘子的位置进行分析,以达到检测绝缘子是否掉串的目的。实验结果说明了本文方法可以准确地判断出绝缘子是否存在掉串现象。     

基于BP神经网络的图像形状识别

图像形状特征的提取和描述方法是基于形状的图像检索的重要研究内容，本文根据形状特征的描述方法，对提取的形状特征参数抽取一组特征值，形成特征向量，并进行归一化，然后利用BP神经网络进行形状识别，取得了较好的实验效果，对基于形状的图像检索具有一定的指导意义。     

基于性别识别的分类CHMM语音识别

对语音识别进行了探讨,提出一种通过性别识别对连续隐马尔可夫模型（CHMM）分类的方法,在此基础上进行语音识别。首先,通过计算性别判定语音信号的Mel频率倒谱系数（MFCC）使用CHMM对说话人性别进行识别,然后再根据不同性别使用分类CHMM进行语音识别。最后通过实验验证了方法的有效性。     

基于字统计语言模型的汉语语音识别研究

隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）由于较好地描述了语音的特性,在语音识别的研究中占主导地位,基于ＨＭＭ的识别算法也因取得了较好的识别效果而得到广泛应用．但其仅仅依靠语音信号的声学模型来进行识别处理,因此存在着不能利用语言的非声学知识进行识别的固有缺陷．该文提出的新方法将基于Ｎ元文法（Ｎ－ｇｒａｍ）的统计语言模型应用于汉语语音识别,推导了模型多数的估值公式,并给出了模型的训练和识别算法．初步实验表明：引入统计语言模型有利于降低识别难度和改善语音识别性能．     

基于HMM的性别识别

进行男女生识别的方法有很多种,如GMM,VQ等,该文提出了基于HMM进行说话人性别识别的方法,该方法通过计算语音信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)并使用隐马尔可夫模型(HMM)进行性别识别。在实验室环境下,对50个不同说话人(其中男女说话人各占一半)的语音文件采用该方法与基于VQ的方法进行比较实验,从实验方法和实验结果方面得出结论:HMM的方法更加简单易行,识别率更高。对于实验的语音材料,采用HMM的方法识别率可以达到100%。     

基于形状上下文识别算法的车牌识别研究

研究图像文字准确识别问题.由于目标图像形状复杂,蜕化后的车牌文字发生形变、残缺等,影响图像识别的精确性.为了实现自动文字识别和判断,提高准确率,提出了一种利用形状上下文特征的车牌文字快速识别算法.首先利用将车牌图形进行定位和二值化处理,然后提取文字的轮廓,对轮廓上的点求取形状上下文特征.采用Contrario算法,形状自身的统计特性来设置判别阈值,实现车牌文字识别的完全自动化处理.进行仿真的结果显示,新提出的方法能准确的将车牌字符与标准字符进行比对并进行识别,特别在图像蜕化和发生形变的时候,能保持识别的准确率,证明识别方法可以方便的拓展到其他类型的文字处理系统中,可为图像文字识别提供有效手段.     

基于统计变形模型的三维生物医学数据恢复

给出一种基于统计变形模型的生物医学数据恢复算法。该算法统计模型分为已知和未知两部分,利用统计模型构成的先验信息和待恢复数据的已知部分估算数据的未知部分。肝脏边缘缺失数据恢复实验结果表明,只要待恢复点控制在40％以下,并采用适当的分辨率,就可以将恢复误差控制在1％以内。     

基于Grassmann流形的仿射不变形状识别

传统的Kendall形状空间理论仅适用于相似变换, 然而成像过程中目标发生的几何变形在更多情形时应该用仿射变换来刻画. 基于Grassmann流形理论, 本文分析了仿射不变形状空间的非线性几何结构, 提出了基于Grassmann流形的仿射不变形状识别算法. 算法首先对训练集中的每类形状分别计算形状均值和方差, 进而在形状均值附近的切空间构建多变量正态分布; 最后,根据测试形状的观测和先验形状模型求解测试形状的最大似然类, 对形状进行贝叶斯分类. MPEG 7形状数据库的实验结果表明, 与传统Kendall形状分析中的基于Procrustean度量识别算法相比, 本文识别算法具有明显优势; 真实场景中的目标识别结果进一步表明, 本文算法对仿射变形有更好的适应能力, 在复杂场景下能以较高的后验概率辨识出目标类别.     

基于概念的形状分类与识别

基于内容的图像检索已经成为图像检索的一个重要研究方向。其中利用形状特征可以实现形状较为明显的各类图像库的检索。该文对图像形状特征的提取和描述方法进行了较深入地研究,选取其中一部分特征值,分别利用BP神经网络和支持向量机进行形状识别,取得令人满意的实验效果。     

基于人工鱼群算法的主动形状模型*

在分析ASM不足的基础上,研究了一种基于人工鱼群算法(AFSA)的ASM,从而有效克服初始状态对定位结果的影响。对ORL人脸数据库进行特征定位的实验结果表明,算法具有搜索速度快、定位精度高、对初始状态不敏感、避免局部最优等优点。     

基于实体模型的产品形状特征识别

依据实体造型的特点,从模型空间的特征层入手,搜寻模型空间中的简单形状特征,并根据造型特点获取单个特征在零件模型上的几何拓扑关系,从而实现形状特征的自动识别.通过分析特征实体造型,提出一种基于实体模型的产品形状特征识别方法,并结合微波器件产品开发特征参数提取模块,实现复杂零件模型形状特征的自动识别与提取.该方法为快速建立企业零件库提供途径,也为网络环境下的协同设计和数据共享奠定基础.     

基于不变矩的轴对称形状识别

物体形状的识别是模式识别与计算机视觉领域中的具有挑战性的问题。Hu矩是有力的工具,论文利用主轴方法和改进的胡氏不变矩,提出了一种新的形状的轴对称性识别方法,试验表明,基于这种方法的识别算法具有很好的识别率。     

基于频谱分析的Procrustes统计步态识别算法

在信息安全越加重要的现代社会,步态识别以其特有的优势作为一种身份识别手段,得到了很多关注.提出一种基于Procrustes均值形状的傅里叶频谱分析(FSAOPMS)的适用于多视角的步态识别方法.利用Procrustes统计形状分析方法将步态序列中人体轮廓的连续步态变化表示成一个紧致的Procrustes均值形状(PMS...