国家高技术研究发展计划(2001AA4180)
- 作品数：4 被引量：170H指数：3
- 相关作者：吴朝晖杨莹春潘云鹤林维训潘纲更多>>
- 相关机构：浙江大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划浙江省自然科学基金青年科技人才培养专项基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 脸部特征定位方法被引量：89
- 2003年
- 脸部特征定位是人脸分析技术的一个重要组成部分 ,其目标是在图象或图象序列中的指定区域内搜索人脸特征 (如眼、鼻、嘴、耳等 )的位置 .它可广泛应用于人脸检测和定位、人脸识别、姿态识别、表情识别、头部像压缩及重构、脸部动画等领域 .近年来 ,该领域的研究有了较大的发展 ,为了让相关领域内的理论研究和开发人员对目前的进展有一个全面的了解 ,将近年来提出的脸部特征定位方法根据其所依据的基本信息类型 ,分为基于先验知识、几何形状、色彩、外观和关联信息等 5类 ,分别作了介绍 ,同时 ,对各类方法的性能作了一些比较和讨论 。
- 林维训潘纲吴朝晖潘云鹤
- 关键词：人脸检测人脸识别模式识别
- 基于SVM-HMM混合模型的说话人确认被引量：48
- 2002年
- 提出一个文本无关的说话人确认的算法 .该算法将支持向量机 (SVM)的输出通过 Sigm oid函数和高斯模型转化为概率 ,并作为隐式马尔可夫模型 (HMM)中各个隐状态的输出概率 .由于 HMM适于处理连续信号 ,SVM适于处理分类问题 ;同时 ,HMM更多地表达了类别内部的相似性 ,而 SVM则很大程度上反映了类别间的差异 ,因而根据两者不同的侧重点 ,使其组合获得了很好的效果 .
- 忻栋杨莹春吴朝晖
- 关键词：说话人确认支持向量机隐式马尔可夫模型语音信号处理模式识别
- 二次特征提取及其在说话人识别中的应用被引量：32
- 2003年
- 传统的特征提取方法在处理小范围的说话人识别时尚可为之,但是在较大用户群的情况下,由于特征覆盖范围不够导致性能下降。鉴于此,本文提出了一种新的二次特征提取方法,它通过综合运用加权、微分、组合、筛选等方法,进一步挖掘说话人语音背后的隐性个性差异。在采用138人的YOHO数据库上进行的说话人识别测试中,其性能优于传统的特征提取方法。
- 马志友杨莹春吴朝晖
- 关键词：说话人识别特征提取MFCCLPCC
- 基于GMM的语音帧得分上的重优化被引量：3
- 2003年
- 在基于高斯混合模型的说话人鉴别中,对两个模型的整句得分A和B分别做归一化,并不能改变A和B的大小关系,也就是说,归一化与否并不影响系统的识别率.提出了一种基于语音帧得分下的非线性变换,重新调整了测试语句对各个模型得分的排序结果,在不影响原有正确识别的前提下,使原本被误识的部分语句得到确认.用138人的YOHO语料库做的实验,相对误识率降低了44.17%.
- 桑立锋吴朝晖杨莹春
- 关键词：高斯混合模型
