基于声韵母基元的嵌入式中文语音合成系统

引入声韵母作为合成系统的基本单元,从根本上提升了音库的可压缩性.采用分类与回归树(CART)结合高层音韵学信息对音库中的声韵母单元进行预分类,并提出了一种改进的ISODATA聚类方法,分别以Mel频标倒谱参数(MFCC)和基频包络作为特征,对分类后的声母和韵母进行聚类压缩.系统中引入发音组块作为声谱平滑单元,从而有效地提高了合成结果的音质.听辩实验及统计分析表明,在音库容量大幅压缩的情况下,该系统的合成结果接近于桌面系统.     

基于时空相关度融合的语音唇动一致性检测算法

本文在传统发音唇动分析模型的基础上,构建一个发音唇动时空模型.提出了唇动时域特征、空域特性与语音的相关度度量方法,以及融合时空度量的语音唇动一致性检测方法.利用唇宽、唇高与音频幅度变化之间的联系获得语音唇动的时域一致性评分;通过协惯量分析法获得语音与唇部空域特征的初始相关度,并提出了针对语音、唇动自然延时的相关度修订方法;最后将时空上的得分进行融合以判断语音唇动是否一致.初步实验结果表明,对于四种不一致音视频数据,与常用的协惯量方法相比,EER(Equal Error Rate)平均下降了约8.2%.     

基于MAS的时延有限时间一致性下的列车组控制方法

文中研究了通信时延工况下的基于多智能体系统(Multi-Agent Systems,MAS)有限时间一致性的列车组控制方法。首先,基于MAS建立了一组有序列车的动力学模型,每列列车可以与其相邻列车进行通信,并根据接收到的相邻列车信息进行速度调整。然后,在时延情况下应用有限时间原理,根据相邻列车的信息,设计了列车控制协议。在该策略下,每列列车都能跟踪领先列车的期望速度,使相邻两列列车的间隔距离保持在适当范围内。最后,在Matlab仿真软件上进行数值模拟,验证了该方法的有效性。     

基于相位一致性变换的红外图像区域匹配算法研究

由于红外图像具有高噪声、低分辨率的特点,这使得在红外图像中使用基于区域的匹配方法很难取得较好的视差图.在分析了经相位一致性变换后图像的特征后,提出了一种基于区域的匹配方法.即先对图像进行相位一致性变换,再利用变换后图像进行区域匹配.试验结果表明,相位一致性变换后的新图像,噪声得到了较好的抑制,特征更加明显.对变换后的图像采用区域匹配的方法,可以得到较好的匹配效果.     

基于相位一致性的红外图像边缘检测方法

由于红外图像的灰度和对比度较可见光图像的低,用基于灰度的边缘检测方法检测红外图像的效果不佳。针对这种情况,利用相位一致性对灰度和对比度的变化具有不变性的原理,提出了基于相位一致性的红外图像边缘检测方法。首先计算红外图像的相位一致性值,然后采用K-mean法分割出包含边缘的区域,最后用形态学相关方法生成边缘曲线。实验结果表明,该方法对红外图像边缘的检测效果比Canny算法更准确。     

基于相位一致性的异源图像匹配方法

异源图像由于亮度和对比度差异较大,采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题,提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异源图像特征点和边缘图像,并以特征点为中心,选取100×100的边缘图像作为特征区域,统计梯度方向直方图,生成64维特征描述符;然后,选用归一化相关函数作为匹配测度,采用双点匹配方法选取一个特征点的两个较优的候选匹配点,并采用RANSAC方法进行匹配点提纯;最后,基于局部归一化互信息方法和最优化方法进行匹配点精确定位,提高匹配精度。实验结果表明,该方法在可见光、近红外、中波红外和长波红外等异源图像匹配中具有较好的匹配性能,平均匹配正确率高达88%,是SURF匹配方法的3.4倍。     

基于主相位一致性的医学图像配准

 本文提出了一种新的图像特征——主相位一致性(Principal Phase Congruency,PPC),并在此基础上构造了一种新的基于主相位一致性的配准算法.首先计算不同尺度、方向上的相位一致性,然后利用主成分分析将它们进行融合,从而得到信息更加丰富的主相位一致性;将待配准图像的主相位一致性看作模糊集合,引入模糊数学中的贴近度概念,计算它们的模糊相似性.我们对模拟和真实数据进行了实验,结果表明在图像空间分辨率较低,有噪声影响等情况下该算法具有精度高、鲁棒性强的特点,特别适合于医学图像的配准.     

基于判别子字典学习的图像分类优化方法

本文提出了一种基于判别子字典学习算法的图像分类优化方法.在判别字典学习算法的基础上,引入字典矩阵的正则化约束项,针对每一类图像学习其对应的特定字典,使字典中包含该类别的特定原子,规避不同子字典之间原子的相关性.同时,引入标签信息矩阵和拉普拉斯正则化矩阵,使大系数集中在某一类别的特定原子上,属于同一类别的样本彼此靠近,从而提高字典的判别能力.将该算法应用在3种不同的数据集上,实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于分类误差一致性准则的自适应知识迁移

目前大多数迁移学习方法在利用源域数据辅助目标域数据建模时,通常假设源域中的数据均与目标域数据相关。然而在实际应用中,源域中的数据并非都与目标域数据的相关程度一致,若基于上述假设往往会导致负迁移效应。为此,该文首先提出分类误差一致性准则(CCR),对源域与目标域分类误差的概率分布积分平方误差进行最小化度量。此外,该文提出一种基于CCR的自适应知识迁移学习方法(CATL),该方法可以快速地从源域中自动确定出与目标域相关的数据及其权重,以辅助目标域模型的构建,使其能在提高知识迁移效率的同时缓解负迁移学习效应。在真实图像以及文本数据集上的实验结果验证了CATL方法的优势。     

基于声韵母的汉语语音识别

随着大词汇量连续语音识别技术的发展,越来越多的研究人员选取声韵母作为识别单元。在基于声韵母的汉语连续语音识别中,声韵母基元的准确分割是非常重要的一步。结合汉语发音声学特性,提出了基于声母分割方法和基于段间距离方法相结合的策略。实验结果表明：该方法达到了准确分割的目的。     

基于HHT瞬时能频值的含噪耳语音声韵分割

提出了一种基于希尔伯特-黄变换瞬时能频值的含噪耳语音声韵分割算法。根据耳语音声韵母幅频特性,运用HHT,分离出耳语音中高频部分的瞬时幅值与频率,同步去除低频噪声,提取出能够反映声韵母过渡信息的特征参数——瞬时能频值,利用该参数对耳语音进行声韵分割。实验结果表明：与相对熵算法相比,该算法对含噪耳语音进行的声韵分割正确率较高,能够较准确地进行耳语音声韵分割。     

基于特征匹配的水下目标检测与识别

针对水下特殊环境的目标检测与识别,提出一种基于霍夫变换与几何特征相结合的特征匹配算法。通过对Canny边缘检测和迭代阈值分割的有机融合,实现了对图像的后处理式联合分割,有效地减小了光照不均等噪声干扰对目标提取的影响。通过霍夫变换直线匹配和几何特征匹配算法对规则的几何目标进行识别,具有较好的抗旋转和抗缩放性能。实验结果表明了该算法的准确性和稳定性。     

基于无载波超宽带雷达的小样本人体动作识别

随着雷达硬件平台尺寸越来越小、成本越来越低,室内基于雷达的人体动作识别应用已经成为现实,能够在具有简单架构的低成本设备中实现.无载波超宽带雷达具有极高的分辨力,能够捕获人体细微动作变化并且对室内复杂环境具有很强的抗干扰能力.与基于视频人体动作识别研究相比,超宽带雷达还具有穿透家具、墙体以及保护个人隐私等优点.针对雷达回波信号利用传统时频分析方法实现人体动作识别比较耗时、实时性不好的缺陷,引入机器学习方法对不同类型人体动作进行分类识别.引入机器学习方法用于超宽带雷达人体动作识别最大难点是只有少量可用的超宽带雷达实测数据样本,针对该问题提出基于主成分分析法（PCA）和离散余弦变换（DCT）相结合的人体动作特征提取方法,并利用改进网格搜索算法优化的支持向量机在小样本数据下对人体动作进行识别,最后根据实测数据采取三种不同方案进行仿真实验,结果表明即使在训练数据样本只有5组的条件下,基于PCA和DCT相结合特征提取方法在不同类型人体动作的平均识别率均能达到96%以上.     

基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别

为了克服图像识别中光照,姿态等变化带来的识别困难,同时提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,本文提出了一种基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别算法.高斯混合稀疏表示是基于最大似然估计准则,将稀疏保真度表示为余项的最大似然函数,最终识别问题转化为求解加权范数的优化逼近问题.本文算法首先提取图像的Gabor特征;然后对Gabor特征集进行字典学习,由于在学习过程中引入了Fisher准则作为约束,学习得到具有类别标签的新字典;最后使用高斯混合稀疏表示识别方法进行分类识别.在3个公开数据库(人脸数据库AR库和FERET库以及USPS手写数字库)上的实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

基于深度学习的点云分割研究进展分析

深度传感器及激光扫描技术的快速发展使人们可以轻易地采集到大量的点云数据。点云数据可以提供丰富的场景及对象信息,现已成为自动驾驶、虚拟现实、机器人导航等应用的首选研究对象。作为点云处理的有效手段,点云分割技术受到了各界的广泛关注。尤其是在深度学习的推动下,点云分割的精度和鲁棒性有了很大的提升。该文首先介绍了点云分割存在的问题与挑战,接着从间接、直接处理点云的角度对点云分割近年来的工作进行了对比分析,其中,间接的方法有基于多视图、基于体素的方法两类,对于直接的方法,该文将其归纳为5类,分别为基于点处理、基于优化卷积神经网络、基于图卷积、基于时序和基于无监督学习的方法。然后介绍了每个类别中具有代表性的方法的基本思想,并阐述了每个方法的优缺点。此外,该文还介绍了点云分割的常用数据集以及评价指标。最后对点云分类、分割技术的未来进行了展望。     

基于特征点匹配技术的运动估计及补偿方法

提出一种用于电子稳像技术的全局运动估计和补偿算法。通过特征点匹配,求其局部运动矢量;将其代入变换模型所得的线性力程组,求其全局运动矢量。用均值滤波的方法确定各帧的补偿量,并代入给定的变换模型对当前图像进行变换,实现对视频图像序列的稳定处理。为了减小特征点匹配计算的复杂性,加快匹配速度,还采用了多分辨率图像金字塔匹配策略。实验表明．使用该算法对于提高动态图像的稳定性有较好的效果。     

基于局部序列匹配的跳频自同步法性能分析

局部序列匹配自同步法是一种新的跳频自同步方案。在跳频工作状态,接收机使用很少的支路接收具有某种特征的发送序列,将此序列与本地序列匹配,确定接收端与发射端的跳频序列相位差,调整相位完成同步捕获。文中给出了局部序列自同步法的原理描述和设计方案,并在高斯白噪声环境下进行了性能分析。分析结果表明,该方案不需要同步引导码和勤务频率,具有较强的抗侦察能力和抗干扰能力。     

智能三坐标测量机零件位姿识别中的立体匹配

为提高三坐标测量机零件位姿识别的效率和准确率,提出了一种基于图像质心偏移的立体匹配新方法。将CCD摄像机安装在三坐标测量机的Z轴上,利用三坐标测量机的精确平移特性,构成单摄像机立体视觉系统,在两个不同位置获取被测零件的实时图像,对其进行处理得到图像质心,将图像质心的偏移距离作为约束条件完成立体匹配。该方法避开了极线约束、灰度约束等复杂约束条件,实验表明该方法可以达到较高的匹配精度,实验件的匹配时间为1.818s。