检索结果-内蒙古大学图书馆

声学学报 1998年第6期23卷 537-544页

作者：陈景东姚磊黄泰翼中国科学院自动化研究所模式识别国家实验室北京100080

鲁棒性问题是决定语音识别技术能否在实际中得以应用和推广的关键问题之一。概括起来说，导致语音识别系统性能变坏的原因大体上来自三个方面，即噪声（加性噪声、卷积噪声）、信道变化和不同的讲话者（不同的声道形状、不同的发育方式... 详细信息

鲁棒性问题是决定语音识别技术能否在实际中得以应用和推广的关键问题之一。概括起来说，导致语音识别系统性能变坏的原因大体上来自三个方面，即噪声（加性噪声、卷积噪声）、信道变化和不同的讲话者（不同的声道形状、不同的发育方式等）。本文对三种高鲁律性自适应语音识别方法进行了研究和改进，并对它们的性能进行了比较，这三种方法分别是VQ码本自适应法、HMM参数自适应法和基于正则相关分析的谱变换补偿方法。实验结果表明，这三种方法都能提高非特定人语音识别系统对信道以及说话人的鲁棒性，而且基于正则相关分析的稻变换补偿方法具有最好的性能，它能够补偿由三种失真源同时引起的训练条件与测试条件之间的不匹配，因此适合作为一种通用的自适应方法。

关键词：鲁棒性说话人自适应算法语音识别算法

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基于Mellin变换的语音新特征与频率归正说话人自适应技术

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自动化学报 2000年第4期26卷 478-484页

作者：陈景东徐波黄泰翼中国科学院自动化研究所模式识别国家实验室邮编100080

为了减小由于说话人之间声道形状的差异而引起的非特定人语音识别系统性能的下降 ,研究了两种方法 ,一种是基于最大似然估计的频率归正说话人自适应方法 ,另一种是基于 Mellin变换的语音新特征 .在非特定人孤立词语音识别系统上的初步... 详细信息

为了减小由于说话人之间声道形状的差异而引起的非特定人语音识别系统性能的下降 ,研究了两种方法 ,一种是基于最大似然估计的频率归正说话人自适应方法 ,另一种是基于 Mellin变换的语音新特征 .在非特定人孤立词语音识别系统上的初步实验表明 ,这两种方法都可以提高系统对不同说话人的鲁棒性 ,相比之下 ,基于 Mellin变换的语音新特征具有更好的性能 ,它不仅提高了系统对不同话者的识别性能 ,而且也使系统对不同话者的误识率的离散程度大大减小 .

关键词： Mellin变换频率归正自适应语音识别

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基于球扩展光源模型的物体三维形状的恢复

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光学学报 1998年第10期18卷 1336-1341页

作者：田英利马颂德中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

计算机视觉中传统的物体三维形状恢复方法大都基于光源是无穷远点光源的假设，如由单幅图像恢复三维形状（ｓｈａｐｅｆｒｏｍｓｈａｄｉｎｇ）、光度立体视觉（ｐｈｏｔｏｍｅｔｒｉｃｓｔｅｒｅｏ）方法等。实际环境中的光源往往不能... 详细信息

计算机视觉中传统的物体三维形状恢复方法大都基于光源是无穷远点光源的假设，如由单幅图像恢复三维形状（ｓｈａｐｅｆｒｏｍｓｈａｄｉｎｇ）、光度立体视觉（ｐｈｏｔｏｍｅｔｒｉｃｓｔｅｒｅｏ）方法等。实际环境中的光源往往不能满足这个假设，因此大大限制了这些方法的应用。本文提出了一种更加实用的球扩展光源模型，并推导出此光源下漫反射物体表面的反射图。此模型在三维坐标系中描述了球光源位置、亮度、漫反射物体表面反射度与图象灰度的关系，从而可方便地应用于计算机视觉和计算机图形学。基于此模型，本文由单幅图像方法恢复物体三维形状。实验结果表明。

关键词：形状恢复球扩展光源模型计算机三维物体

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基于主动视觉系统的摄像机自定标方法研究

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自动化学报 2001年第6期27卷 752-762页

作者：吴福朝李华胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

提出了一种新的基于主动视觉系统的摄像机自定标方法 ,其主要特点是可以线性求解摄像机的所有 5个内参数 .该方法的基本原理是利用图像中平面场景的信息 ,通过控制摄像机作多组平面正交平移运动 ,由平面场景图像的单应性 (homography)... 详细信息

提出了一种新的基于主动视觉系统的摄像机自定标方法 ,其主要特点是可以线性求解摄像机的所有 5个内参数 .该方法的基本原理是利用图像中平面场景的信息 ,通过控制摄像机作多组平面正交平移运动 ,由平面场景图像的单应性 (homography)矩阵建立摄像机内参数线性约束方程组 ,来求解摄像机的内参数。

关键词：摄像机自定标单应性矩阵主动视觉系统图像获取计算机

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均值漂移算法的收敛性

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软件学报 2005年第3期16卷 365-374页

作者：李乡儒吴福朝胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

均值漂移是一种有效的统计迭代算法,已广泛应用于聚类分析、跟踪、图像分割、图像平滑、滤波、图像边缘提取和信息融合等方面.但是,其收敛性仍没有得到严格的证明,而收敛性是任何迭代算法的必要前提.推广并严格证明了该算法的收敛性.首... 详细信息

均值漂移是一种有效的统计迭代算法,已广泛应用于聚类分析、跟踪、图像分割、图像平滑、滤波、图像边缘提取和信息融合等方面.但是,其收敛性仍没有得到严格的证明,而收敛性是任何迭代算法的必要前提.推广并严格证明了该算法的收敛性.首先将均值漂移算法做了以下推广:反映不同样本点处局部空间结构的差异及其各向异性.然后,在推广的条件下从数学上严格证明了均值漂移算法的收敛性.最后,探讨了均值漂移算法中参数的自适应选择方法.从而为该算法的应用奠定了理论基础.

关键词：均值漂移收敛性聚类分析图像处理

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关于模糊PID控制器推理机维数的研究

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自动化学报 1998年第5期24卷 608-615页

作者：胡包钢 G.K.I.Mann R.G.Gosine 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

对一维（１Ｄ）至三维（３Ｄ）模糊ＰＩＤ控制器进行了系统的分析研究，提出了四项系统功能特性指标来评价不同结构的控制器；这包括控制分量合成，耦合影响，增益相关和规则增长．通过对最常见的二维Ｍａｍｄａｎｉ模糊控制器进行分析... 详细信息

对一维（１Ｄ）至三维（３Ｄ）模糊ＰＩＤ控制器进行了系统的分析研究，提出了四项系统功能特性指标来评价不同结构的控制器；这包括控制分量合成，耦合影响，增益相关和规则增长．通过对最常见的二维Ｍａｍｄａｎｉ模糊控制器进行分析研究，发现该控制器存在功能缺陷．为此，提出了最优结构的一维模糊ＰＩＤ控制器．该控制器采用了“１Ｄ－３Ｄ”映射关系的模糊推理机，从而实现了三个控制分量可以独立不相关的调整功能．通过与二维和三维控制器比较结果表明，一维控制器具有最佳系统功能特性．

关键词：模糊PID控制器推理机维数控制器

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基于自适应径向基神经网络的类星体光谱自动识别方法

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光谱学与光谱分析 2006年第2期26卷 377-381页

作者：赵梅芳罗阿理吴福朝胡占义中国科学院自动化研究所国家模式识别实验室北京100080 中国科学院国家天文台北京100012

通过对光谱的研究来识别和认证类星体是天文学研究中的重要方法。文章提出了一种对类星体光谱进行自动识别的自适应径向基神经网络(RBFN)方法。该方法包括以下几个步骤:(1)先将训练样本归一化,再利用PCA变换进行降维,获得样本特征向量;... 详细信息

通过对光谱的研究来识别和认证类星体是天文学研究中的重要方法。文章提出了一种对类星体光谱进行自动识别的自适应径向基神经网络(RBFN)方法。该方法包括以下几个步骤:(1)先将训练样本归一化,再利用PCA变换进行降维,获得样本特征向量;(2)设计出K均值聚类算法与梯度下降法相结合的径向基神经网络结构的基本模型,再用SSE(sum of squares error)误差函数进行判断,对RBFN隐含层的神经元进行自动调节,直至满足给定误差阈值;(3)用训练得到的参数对用于测试的样本中的类星体光谱进行识别。该方法不但克服了经典RBFN算法选择隐层神经元数目的困难,而且还提高了对类星体识别的稳定性和正确率。研究结果对于大型光谱巡天所产生的海量数据的自动处理具有重要意义。

关键词：星系类星体主分量分析径向基神经网络 K均值聚类梯度下降

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核覆盖算法在光谱分类问题中的研究

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光谱学与光谱分析 2007年第3期27卷 602-605页

作者：杨金福许馨吴福朝赵永恒中国科学院自动化研究所国家模式识别实验室北京100080 中国科学院国家天文台北京100012

针对光谱分类,提出了一种基于核技巧的覆盖算法——核覆盖算法。该算法将核技巧与覆盖算法相结合,并在特征空间中抽取支持向量。实验表明核覆盖算法在光谱分类中的精度与SVM相差不大,但是它只涉及距离的计算,不必象SVM那样求解二次规划... 详细信息

针对光谱分类,提出了一种基于核技巧的覆盖算法——核覆盖算法。该算法将核技巧与覆盖算法相结合,并在特征空间中抽取支持向量。实验表明核覆盖算法在光谱分类中的精度与SVM相差不大,但是它只涉及距离的计算,不必象SVM那样求解二次规划问题,对于核宽的选择也不象SVM那样非常敏感。核覆盖算法与覆盖算法相比分类性能相当,它的优势在于引入的非线性映射Φ改变了样本集在特征空间中之间的距离关系,使得核覆盖算法得到的支持向量个数大大少于覆盖算法。

关键词：光谱分类核覆盖算法支持向量机核技巧

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应用统计方法综合评估核函数分类能力的研究

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计算机学报 2008年第6期31卷 942-952页

作者：王泳胡包钢中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

应用统计方法对支持向量机方法中核函数选择问题进行了研究.文中将"纠正重复取样t测试"引入到核函数选择中,通过其与k-折交叉验证、配对t测试等多种统计方法的综合应用,对9个常用核函数的分类能力进行了定量研究.同时,文中还... 详细信息

应用统计方法对支持向量机方法中核函数选择问题进行了研究.文中将"纠正重复取样t测试"引入到核函数选择中,通过其与k-折交叉验证、配对t测试等多种统计方法的综合应用,对9个常用核函数的分类能力进行了定量研究.同时,文中还提出了基于信息增益的评估核函数模式识别能力的定量评估准则,证明了该准则是传统评估准则的非线性函数.数值实验表明,不同模型评估准则之间存在差异,但应用统计方法可以从这些差异中发现一些规律.同时,不同统计方法之间也存在显著差异,且这种差异对模型评估的影响要大于由于评估准则的不同而产生的影响.因此,只有应用综合的评估方法和准则才能对不同核函数的分类能力进行客观评估.

关键词：核函数选择模式识别纠正重复取样t测试信息增益非线性函数

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自适应增强方法在光谱自动分类中的应用

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光谱学与光谱分析 2008年第2期28卷 472-477页

作者：赵梅芳罗阿理吴福朝赵永恒中国科学院自动化所国家模式识别实验室北京100080 中国科学院国家天文台北京100012

针对活动星系核(AGN)光谱中发射线的不同特征,在恢复到静止系状态后的光谱上截取具有有效特征的波段范围,采用自适应增强(Adaboost)的方法,对宽线和窄线AGNs进行特征融合的分类实验,经分析,确定了以Hα和[NⅡ]发射线为主的波段为宽线和... 详细信息

针对活动星系核(AGN)光谱中发射线的不同特征,在恢复到静止系状态后的光谱上截取具有有效特征的波段范围,采用自适应增强(Adaboost)的方法,对宽线和窄线AGNs进行特征融合的分类实验,经分析,确定了以Hα和[NⅡ]发射线为主的波段为宽线和窄线AGNs光谱的主要区别特征。再单独对Hα和[NⅡ]发射线为主的波段,用自适应增强的方法对其进行光谱分类。自适应增强方法在训练过程中不断地加入"弱分类器",直到达到某个预定的足够小的误差率或一定的循环次数,最后构成的总体分类器的分类判决由这些"弱分类器"各自的判决结果的投票来决定。此方法不需要事先调节参数,且"弱分类器"的分类结果只需好于随机猜测,算法简单。实验证明,对于单独采用以Hα和[NⅡ]发射线为主的波段,自适应增强方法能达到较好的分类效果,从而可有效地应用于大型光谱巡天所产生的活动星系核光谱的自动分类中。

关键词：活动星系核自适应增强(Adaboost) 弱分类器分类宽(窄)线AGNs

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