湖北省科技攻关计划(2007A101c52)
- 作品数：5 被引量：7H指数：1
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- 发文基金：湖北省科技攻关计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 双向压缩二维特征抽取人脸识别新方法被引量：1
- 2009年
- 提出了二维主成分分析(2DPCA)与二维线性鉴别分析(2DLDA)相结合的双向压缩投影的子空间人脸识别方法。该方法在进行一次2DPCA运算后,对特征矩阵进行转置,再进行2DLDA运算,与(2D)2PCA与(2D)2LDA相比,充分利用了2DPCA和2DLDA的优点,既包含了样本的类别信息,又消除了图像矩阵行和列的相关性,有效地提取了行和列的识别信息,识别特征维数也大幅度减少。在ORL和PERET人脸库上的实验表明,在不影响识别速度的情况下,其识别率优于现有二维特征提取方法。
- 郭志强杨杰
- 关键词：人脸识别二维线性鉴别分析二维主成分分析
- 基于双向压缩二维保局投影的人脸识别方法被引量：1
- 2011年
- 二维保局投影(2DLPP)只在图像的横向进行数据压缩,提取的特征维数较高,针对该问题,结合二维保局投影和可选的二维保局投影,提出双向压缩二维保局投影((2D)2LPP)算法。该算法从横向和纵向2个方向实施2DLPP,使图像的横向和纵向的维数都得到有效的约简。实验结果表明,(2D)2LPP在识别率和识别时间上都优于2DLPP和A2DLPP。
- 郭志强杨杰焦惠芳
- 关键词：保局投影特征提取人脸识别
- 基于图像分块的二维投影特征提取能力研究被引量：1
- 2010年
- 人脸识别研究的主要目的是提高识别率,关键技术在于提取有效的人脸特征。提出了分块多投影和分块双向多投影二维特征提取方法。分块多投影特征提取方法,针对现有分块单投影特征提取方法中每一子图均采用相同投影矩阵,而对人脸局部信息不加以区别,利用二维主成分分析方法,构造了分块多投影矩阵,使不同的子图投影到不同的子空间,与传统二维主成分方法和分块单投影方法相比,有效地利用人脸局部信息,降低了特征维数,提高了识别率,在ORL人脸库上实验表明了其有效性。
- 郭志强杨杰
- 关键词：图像分块主成分
- 核判别保局投影的人脸识别算法被引量：1
- 2011年
- 针对人脸识别中的特征提取问题,提出了核判别保局投影算法,即KDLPP。该算法通过核技巧将人脸样本映射到高维空间,在高维空间中有效地结合人脸局部的流形结构和人脸的判别信息构建了新的目标函数,其优点是在保持人脸流形结构的基础上,充分利用了样本的类别信息,并采用核方法提取了人脸的非线性特征。在ORL和UMIST人脸库上的实验表明,该方法的识别率整体优于LPP、DLPP和KLPP。
- 郭志强杨杰
- 关键词：保局投影人脸识别小样本问题
- 基于DHMM和VQ的关键词识别系统研究被引量：3
- 2011年
- 针对现有关键词识别系统采用很难用硬件电路准确描述的连续隐马尔可夫模型CHMM作为识别模型,提出用离散隐马尔可夫模型DHMM作为系统的识别模型,研究了适用于硬件实现的状态机端点检测算法,并通过引入VQ矢量量化模块来保证离散关键词识别系统的识别率和识别速度;根据关键词训练模型,分析所采集语音信息中是否存在指定的关键词并进行准确识别。实验结果表明,该算法在便于硬件实现的基础上,具有良好的识别率和实时性,为关键词识别系统的FPGA硬件电路实现研究提供了参考。
- 阙大顺赵永安文先林李蓓
- 关键词：语音处理关键词识别VQFPGA
