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一种改进的语音增强方法研究,刘映杰,朱敬锋,传统的语音增强算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效。本文引用了一种改进的语音增强方法,即在增强后的结果中借用了图象处
针对汉语人名识别的难点,基于最大熵算法提出了结合多知识、多模型的识别方法,充分考虑了人名的内部特征(小颗粒特征)和人名的语境信息。论文的主要贡献是:将概率信息赋予最大熵模型,极大提高人名的准确率和召回
提出了利用融合不同低层MPEG7视觉描述符的方法来进行基于内容的图像分类的技术。其目的在于通过融合几种描述符来改善机器学习分类器的性能,包括三种方法改善分类器的性能:作用于支持矢量机(SVM)分类器
针对传统的入侵检测算法精度低,结果稳定性差的问题,提出了一种基于构造性核函数覆盖聚类和最大化最小概率机器回归方法的入侵检测算法。首先,利用核函数覆盖将原空间的待分类样本映射到一个高维的特征空间中,使得
提出了一种新型快速旋转不变图像检索新方法。该方法首先对图像进行傅里叶变换和功率谱分解,提取功率谱的扇形区域能量和环形区域能量参数,并将其均值和标准差作为图像纹理特征。然后,利用谱能量分布特征把纹理的主
针对传统人脸特征点定位方法中存在的算法复杂、鲁棒性差以及精确度低等不足,提出一种基于局部特征区域快速高效的人脸特征点自动定位方法。首先对经过预处理后的人脸图像利用改进的积分投影算法结合肤色特性实现人脸
为有效解决小样本问题 ,从线性子空间的角度出发 ,构造了一种矩阵变换 ,得到了类内散布矩阵的另一个对称线性子空间 ;通过对两个子空间的分别求解 ,从而得到样本有效的鉴别信息。该方法有效地解决了传统 F
求块-Toeplitz矩阵QR分解中R的一种快速算法
提出了一种基于空间单元单维运算的快速聚类算法SUSDC。该算法首先将被聚类的数据逐维划分成若干个不相交的空间单元;然后基于空间距离阈值判定相邻的空间单元是否合并,直到全部维处理完毕。实验结果验证了SU
山峰聚类既可以对数据集进行近似聚类,又可以为其他聚类方法提供聚类所需的初始聚类中心。减法聚类是山峰聚类的改进,它避免了山峰聚类中出现的计算量随样本维数增加呈指数增长的情况。但减法聚类对处理大样本集也力
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