论文针对传统的统计语言模型所面临的数据稀疏和估计严苛性问题,提出基于模糊表示的n-元语法模型,并将其应用于唇语识别系统中,结合隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model),建立了新的唇动识别模型—HFM(HMM and Fuzzy Language Model)。...论文针对传统的统计语言模型所面临的数据稀疏和估计严苛性问题,提出基于模糊表示的n-元语法模型,并将其应用于唇语识别系统中,结合隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model),建立了新的唇动识别模型—HFM(HMM and Fuzzy Language Model)。利用教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室研制的语料库在线系统,制作了一个小型语料库,进行了句子识别实验。实验结果表明,HFM可使单音识别率最高提高6.5%,句子识别率最高提高22.7%,另外,采用语言模型对文字流进行解析,而不再是盲目文字匹配,单一视觉流的解析精确度达68.7%。展开更多
双目视觉算法中,需要对获得的图像进行预处理。常用的处理方法是进行去噪声和直方图均衡,虽然能改善相机畸变和光照异常带来的影响,但忽略了色彩本身对特征点的影响。该方法首先结合人脸肤色特点采用参考白的方法对亮度进行了补偿,而后...双目视觉算法中,需要对获得的图像进行预处理。常用的处理方法是进行去噪声和直方图均衡,虽然能改善相机畸变和光照异常带来的影响,但忽略了色彩本身对特征点的影响。该方法首先结合人脸肤色特点采用参考白的方法对亮度进行了补偿,而后经过同态滤波,将颜色变化转化为亮度变化,增强了图像细节,最后采用尺度不变特征变换(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)算法对实验的若干幅图像提取特征点。实验分析表明,该方法减少了冗余特征点,使分布均匀化,避免了特征匹配中出现过多的误匹配对,降低了匹配难度。展开更多
文摘论文针对传统的统计语言模型所面临的数据稀疏和估计严苛性问题,提出基于模糊表示的n-元语法模型,并将其应用于唇语识别系统中,结合隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model),建立了新的唇动识别模型—HFM(HMM and Fuzzy Language Model)。利用教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室研制的语料库在线系统,制作了一个小型语料库,进行了句子识别实验。实验结果表明,HFM可使单音识别率最高提高6.5%,句子识别率最高提高22.7%,另外,采用语言模型对文字流进行解析,而不再是盲目文字匹配,单一视觉流的解析精确度达68.7%。
文摘双目视觉算法中,需要对获得的图像进行预处理。常用的处理方法是进行去噪声和直方图均衡,虽然能改善相机畸变和光照异常带来的影响,但忽略了色彩本身对特征点的影响。该方法首先结合人脸肤色特点采用参考白的方法对亮度进行了补偿,而后经过同态滤波,将颜色变化转化为亮度变化,增强了图像细节,最后采用尺度不变特征变换(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)算法对实验的若干幅图像提取特征点。实验分析表明,该方法减少了冗余特征点,使分布均匀化,避免了特征匹配中出现过多的误匹配对,降低了匹配难度。
