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在说话人空间中,存在语音特征随句子和时间差异而变化的问题。这个变化主要是由语音数据中的语音信息和说话人信息的变化引起的。如果把这两种信息彼此分离就能实现鲁棒的说话人识别。在假设大的说话人变量的空间为“
MRF模型在图像分割领域的发展,徐荣,罗立民,基于MRF的图像分割方法的研究源自概率统计原理,本文介绍了MRF模型在图像分割领域的发展历史及其一般理论与图像分割准则,评述了其
图像语义分割方法大多基于点对条件随机场模型,不能定位到单个目标,并且难以利用全局形状特征,造成误识。针对这些问题,提出一种新的高阶条件随机场模型,将基于全局形状特征的目标检测结果和点对条件随机场模型统
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基于改进的SPIHT图像压缩算法,胡晖,卢珏,针对SPIHT算法中的零树结构以及分集判断规则所产生的冗余对编码效果的影响,本文提出了一种改进算法。通过改变原算法的初始化步骤�
