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hmm

二代證人臉識別的多姿態(tài)虛擬樣本生成方法

使用第二代身份證照片作為訓(xùn)練樣本進行人臉識別屬于典型的單樣本問題，由于沒有充分數(shù)量的訓(xùn)練樣本，會造成常規(guī)的人臉識別算法識別率低下，甚至無效的問題。為此采用虛擬樣本生成方法，并針對遇到姿態(tài)變化較復(fù)雜的人臉時，識別率不高的問題，提出了一種新的多姿態(tài)的虛擬樣本生成方法，通過模擬人臉側(cè)向旋轉(zhuǎn)、俯仰和立體旋轉(zhuǎn)等增加有效的訓(xùn)練樣本，再使用魯棒性較好的hmm進行人臉識別。在自建的身份證人臉庫上進行測試，實驗結(jié)果顯示，該方法在一定程度上減弱了人臉姿態(tài)的變化對識別率的影響，并取得了較好的識別效果。

標簽： 人臉識別多姿態(tài) 虛擬樣本

上傳時間： 2013-10-17

上傳用戶：hanwu
hmmer源程序

hmmer源程序，對于hmm很有參考價值

標簽： hmmer 源程序

上傳時間： 2015-02-12

上傳用戶：franktu
模式識別常用模型和算法,包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C語言實現(xiàn)

模式識別常用模型和算法,包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C語言實現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問題，hmm的C語言實現(xiàn)

標簽： 模式識別模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) C語言

上傳時間： 2015-05-07

上傳用戶：xinyuzhiqiwuwu
分詞詞典軟件

分詞詞典軟件，采用hmm方法同時在hmm識別后再次用規(guī)則對結(jié)果進行優(yōu)化，優(yōu)化專門針對商業(yè)機構(gòu)。

標簽： 分詞典軟件

上傳時間： 2015-08-27

上傳用戶：lyy1234
語音識別中的模型和算法：動態(tài)時間歸正技術(shù)（DTW）

語音識別中的模型和算法：動態(tài)時間歸正技術(shù)（DTW），隱馬爾可夫模型（hmm），高斯混合模型（GMM），高斯混合模型（GMM）

標簽： DTW 語音識別模型動態(tài)時間

上傳時間： 2013-12-23

上傳用戶：nanfeicui
本文完成了對唇動身份識別技術(shù)幾個基本問題的理論研究,并對整個系統(tǒng)加以實現(xiàn).作為本文研究的實驗基礎(chǔ),我們建立了唇動方式身份識別數(shù)據(jù)庫(HITLUDB), 該庫目前包含30個說話人每人20個漢語詞的音視

本文完成了對唇動身份識別技術(shù)幾個基本問題的理論研究,并對整個系統(tǒng)加以實現(xiàn).作為本文研究的實驗基礎(chǔ),我們建立了唇動方式身份識別數(shù)據(jù)庫(HITLUDB), 該庫目前包含30個說話人每人20個漢語詞的音視頻語料.數(shù)據(jù)庫的擴充與完善工作仍在不斷的進行之中.在嘴唇檢測方面, 我們對自適應(yīng)色度過濾模型進行改進,提高了算法的魯棒性,完成了對嘴唇的精確定位.結(jié)合DCT變換與K-L變換的各自特點, 我們提出了特征提取算法,使用較少維數(shù)的特征完成了對嘴唇區(qū)域主要信息的刻畫.由于唇動信息同時包含了生理特征與行為特征, 我們使用靜念動念混合建模的方式,完成了對說話人唇動個性特點的精確描述.在hmm訓(xùn)練時,我們提出了特征的歸一化處理方法,提高了hmm在實際應(yīng)用中的性能. 最后,我們分別對身份辨認系統(tǒng)與身份確認系統(tǒng)的基本理論進行了敘述,并完成了系統(tǒng)的實踐工作. 關(guān)　鍵　詞：身份識別唇動特征提取隱馬爾可夫模型 K-L變換

標簽： HITLUDB 身份識別實驗

上傳時間： 2014-01-14

上傳用戶：wsf950131
基于隱馬爾科夫的原來

基于隱馬爾科夫的原來，寫了相關(guān)關(guān)于hmm模型的代碼。

標簽：

上傳時間： 2014-08-07

上傳用戶：qw12
Hidden_Markov_model_for_automatic_speech_recognition This code implements in C++ a basic left-right

Hidden_Markov_model_for_automatic_speech_recognition This code implements in C++ a basic left-right hidden Markov model and corresponding Baum-Welch (ML) training algorithm. It is meant as an example of the hmm algorithms described by L.Rabiner (1) and others. Serious students are directed to the sources listed below for a theoretical description of the algorithm. KF Lee (2) offers an especially good tutorial of how to build a speech recognition system using hidden Markov models.

標簽： Hidden_Markov_model_for_automatic speech_recognition implements left-right

上傳時間： 2016-01-23

上傳用戶：569342831
常用的模型和算法介紹。有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C語言實現(xiàn)

常用的模型和算法介紹。有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C語言實現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問題，hmm的C語言實現(xiàn)，矢量量化的C語言實現(xiàn)，源程序?qū)崿F(xiàn)。

標簽： 模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) C語言算法

上傳時間： 2016-05-15

上傳用戶：jeffery
分詞程序

分詞程序，hmm模型訓(xùn)練，維特比解碼，有說明文檔。

標簽： 分程序

上傳時間： 2014-11-29

上傳用戶：huql11633

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hmm

二代證人臉識別的多姿態(tài)虛擬樣本生成方法

hmmer源程序

模式識別常用模型和算法,包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C語言實現(xiàn)

分詞詞典軟件

語音識別中的模型和算法：動態(tài)時間歸正技術(shù)（DTW）

本文完成了對唇動身份識別技術(shù)幾個基本問題的理論研究,并對整個系統(tǒng)加以實現(xiàn).作為本文研究的實驗基礎(chǔ),我們建立了唇動方式身份識別數(shù)據(jù)庫(HITLUDB), 該庫目前包含30個說話人每人20個漢語詞的音視

基于隱馬爾科夫的原來

Hidden_Markov_model_for_automatic_speech_recognition This code implements in C++ a basic left-right

常用的模型和算法介紹。有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C語言實現(xiàn)

分詞程序