基于情感特征分类的语音情感识别研究

针对语音信号的实时性和不确定性,提出证据信任度信息熵和动态先验权重的方法,对传统D-S证据理论的基本概率分配函数进行改进;针对情感特征在语音情感识别中对不同的情感状态具有不同的识别效果,提出对语音情感特征进行分类。利用各类情感特征的识别结果,应用改进的D-S证据理论进行决策级数据融合,实现基于多类情感特征的语音情感识别,以达到细粒度的语音情感识别。最后通过算例验证了改进算法的迅速收敛和抗干扰性,对比实验结果证明了分类情感特征语音情感识别方法的有效性和稳定性。     

基于 D-S 证据理论的地质雷达目标识别

D-S证据理论提供了一种解决多数据源不确定信息推理和融合的有效方法。为解决地质雷达目标识别信息的融合问题,采用D-S证据理论方法,先对目标进行雷达扫描,然后对可能的目标类型进行基本概率分配,最后利用D-S组合公式进行融合识别。试验结果验证了该理论在地质雷达目标识别上的有效性和可行性。     

基于D-S证据理论的目标识别融合应用

基于D-S证据理论的目标识别融合系统,可以充分发挥多传感器信息的优势,提高目标识别结果的准确性.本文结合工程实践,分析地面目标融合识别过程中经典D-S证据理论方法处理数据出现的问题,发现使用D-S证据理论对于高冲突证据融合结果准确性较低.因此提出一种基于D-S证据理论的改进数据融合方法,将冲突因子与支持度标准偏差的相反数相乘,再与所有证据和乘积的正交相加,然后减去证据的基本概率的最大差.如果证据的冲突越大,这种方法的优势就越明显.如果证据中不存在冲突,则融合结果与原始D-S证据理论的项目一致.实验的比较数据表明,改进的信息融合方法对于改进解决冲突问题必不可少,并且是有效的.     

基于神经网络和D-S证据理论的交通目标识别

研究智能交通监控系统中行人和轿车的识别.传统的单一分类器方法难以达到较高的识别率,为提高准确性和识别率,根据神经网络和D-S证据理论,采用信息融合方法对视频序列中的行人和轿车进行识别.证据理论是信息融合的一种重要依据.但是它的基本可信度分配一般不易确定.采用支持向量机(SVM)和反向传播(BP)网络进行基本可信度分配,形成2个证据体,用D-S证据理论对证据体进行融合之后,根据判决准则识别结果.通过仿真实验,结果表明,方法的识别率高于采用SVM或仅采用BP网络时的识别率,可以实现行人和轿车的准确识别.     

基于DS算法的雷达目标识别方法研究

主要目的是为解决干扰存在下不同类型传感器、不同格式信息之间的融合问题,设计了一种较为有效的融合算法,来对敌方的危险目标进行识别;主要方法是把神经网络改进的BP算法与Dempster-Shafer(D-S)证据理论相结合,将来自于各种传感器探测设备多次观察所得到的数据,经过神经网络后,得到基本概率附值,然后利用DS证据理论进行实时的时域和空域融合,从而达到准确的目标识别;仿真结果表明该算法在有效提高识别概率的基础上,大大提高学习速度,结果可行.     

一种基于D-S证据理论的融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法

针对利用单一特征进行3D目标识别导致识别率低的问题,结合RGB图像和Depth图像的优势,提出一种结合支持向量机(SVM)和D-S证据理论的融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法。该方法提取目标物体的RGB特征以及Depth特征,分别以这两类单特征的SVM的概率输出作为独立的证据,构造出基于每个证据的基本概率分配函数(BPA),利用D-S证据融合规则进行证据融合,并根据决策准则得到最终的3D目标识别结果。在Kinect相机得到的RGB-D数据集上进行实验验证,结果表明,该方法能够有效地实现对RGB特征和Depth特征的融合,提高了3D目标识别的识别准确性和可靠性。     

扩展D-S证据理论在入侵检测中的应用

网络异常行为检测是入侵检测中不可或缺的部分,单一的检测方法很难获得较好的检测结果。针对经典D-S证据理论不能有效合成高度冲突证据的不足,提出将基于改进的加权D-S证据组合方法应用到网络异常行为检测中,并融合多个SVM,建立新的入侵检测模型。该方法通过引入平均证据得到权重系数,以此区分各证据在D-S融合中的影响程度,因此能有效解决证据的高度冲突。仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的异常检测相比,本模型能够有效提高融合效率,进而提高检测性能。     

扩展D-S证据理论在入侵检测中的应用

网络异常行为检测是入侵检测中不可或缺的部分,单一的检测方法很难获得较好的检测结果。针对经典D-S证据理论不能有效合成高度冲突证据的不足,提出将基于改进的加权D-S证据组合方法应用到网络异常行为检测中,并融合多个SVM,建立新的入侵检测模型。该方法通过引入平均证据得到权重系数,以此区分各证据在D-S融合中的影响程度,因此能有效解决证据的高度冲突。仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的异常检测相比,本模型能够有效提高融合效率,进而提高检测性能。     

融合功能性副语言的语音情感识别新方法

针对声音突发特征（笑声、哭声、叹息声等,称之为功能性副语言）携带大量情感信息,而包含这类突发特征的语句由于特征突发性的干扰整体情感识别率不高的问题,提出了融合功能性副语言的语音情感识别方法。该方法首先对待识别语句进行功能性副语言自动检测,根据检测结果将功能性副语言从语句中分离,从而得到较为纯净的两类信号：功能性副语言信号和传统语音信号,最后将两类信号的情感信息使用自适应权重融合方法进行融合,从而达到提高待识别语句情感识别率和系统鲁棒性的目的。在包含6种功能性副语言和6种典型情感的情感语料库上的实验表明：该方法在与人无关的情况下得到的情感平均识别率为67.41%,比线性加权融合、Dempster-Shafer（DS）证据理论、贝叶斯融合方法分别提高了4.2%、2.8%和2.4%,比融合前平均识别率提高了8.08%,该方法针对非特定人语音情感识别具有较好的鲁棒性及识别准确率。     

数据融合在车牌字符识别中的应用

将D-S证据理论引入车牌字符识别,结合神经网络容错能力强、能够自适应学习等优点,对待识别字符进行统计和结构等多方面的特征提取后,分别经过神经网络分类器得到相应的结果,并应用D-S证据理论对各种结果进行数据融合,从而实现了字符各方面特征的优势互补,进一步提高了字符识别的成功率。     

基于不变矩与证据理论的飞机序列图像识别

D—S证据理论是一种决策级信息融合方法,能够综合各信息源。为了提高对飞机序列图像进行识别的能力,增加信息可信度,提高系统容错能力,提出一种不变矩与D—S证据理论相结合的方法,对飞机序列图像进行了识别。通过构造飞机图像的模板库,对于待识别的图像提取不变矩特征,提出了两种通过不变矩特征构造基本置信函数,然后运用D—S证据理论进行融合,得到图像的识别结果。通过实验,比较了两种不变矩特征和三种构造函数对识别结果的影响,并将其结果与支持向量机、神经网络的仿真结果相比较。实验结果表明方法是有效且可行的,识别概率优于其它的方法。     

融合表情和BVP生理信号的双模态视频情感识别

目的 针对当前视频情感判别方法大多仅依赖面部表情、而忽略了面部视频中潜藏的生理信号所包含的情感信息,本文提出一种基于面部表情和血容量脉冲（BVP）生理信号的双模态视频情感识别方法。方法 首先对视频进行预处理获取面部视频;然后对面部视频分别提取LBP-TOP和HOG-TOP两种时空表情特征,并利用视频颜色放大技术获取BVP生理信号,进而提取生理信号情感特征;接着将两种特征分别送入BP分类器训练分类模型;最后利用模糊积分进行决策层融合,得出情感识别结果。结果 在实验室自建面部视频情感库上进行实验,表情单模态和生理信号单模态的平均识别率分别为80%和63.75%,而融合后的情感识别结果为83.33%,高于融合前单一模态的情感识别精度,说明了本文融合双模态进行情感识别的有效性。结论 本文提出的双模态时空特征融合的情感识别方法更能充分地利用视频中的情感信息,有效增强了视频情感的分类性能,与类似的视频情感识别算法对比实验验证了本文方法的优越性。另外,基于模糊积分的决策层融合算法有效地降低了不可靠决策信息对融合的干扰,最终获得更优的识别精度。     

基于D-S证据理论的多平台协同数据融合

对D-S证据理论用于多平台协同数据融合进行了分析，提出了多平台协同数据融合的设计思想和结构，将其用于舰船类型的识别。通过MATLAB仿真，证明了多平台协同数据融合降低了识别结果的不确定性，比传统的单平台数据融合效果好，验证了这一理论在多平台协同数据融合中的有效性和正确性。     

基于D-S证据理论的传感器网络数据融合算法

在传感器网络中，多个传感器对于同一目标的识别结果经常会发生冲突，本文采用基于Dempster—Sharer证据推理理论的数据融合方法来解决这一问题。然而，采用D—S证据组合公式计算融合结果，计算量过于巨大，对处理能力有限的感知结点来说负担过重，此外，计算所造成的延时也将严重影响系统的实时性和同步性．本文提出了一个基于矩阵分析的快速融合算法，该算法采用了D—S证据理论的思想，计算得到的融合结果与D—S证据组合公式计算得到的融合结果相同．本文用数学归纳法证明了这一结论，经过模拟实验验证，和直接采用D—S证据组合公式相比，该算法的计算量和所需的计算时间明显减少．     

基于加权D-S证据理论的分布式多传感器目标识别

针对分布式多传感器环境下的目标识别问题,提出了一种基于加权D-S证据理论组合规则的决策融合方法。分析了多传感器目标识别系统的信息模型,指出传感器的决策可信度由其被支持度及与目标间的距离确定。将该可信度体现为加权D-S证据理论组合规则中的证据权值,综合考虑传感器支持度及其与目标距离,给出了权值确定方法。仿真实验证明方法提高了融合效率,可较快完成识别任务。     

利用D-S证据理论进行特征融合的同义实体识别*

针对现实中同一实体存在不同表象的问题,提出一种基于D-S证据理论特征融合的同义实体识别方法。以搜索引擎为外部知识库获取实体特征信息,利用相似函数计算特征值,由D-S证据理论融合n个特征值,经阈值判断完成同义实体的识别。特征融合识别算法在医疗机构数据集上的识别精度、召回率和F值分别达到了85.80%、81.18%、83.43%,比单纯利用实体名的算法分别提高了4.09%、4.30%和4.21%。实验表明D-S证据理论将多特征融合,对同义实体识别具有更好的识别效果。