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题名基于CCA子空间和GMM的自动图像标注
被引量：3
- 1
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作者
郭玉堂
韩昌刚
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机构
安徽大学计算机科学与技术学院
合肥师范学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第6期277-282,282,共6页
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基金
安徽省自然科学基金资助项目(11040606M134)
安徽省高校自然科学基金资助项目(KJ2103A217)
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文摘
为了避免图像分割,并提高图像标注精度,提出一种基于典型相关分析(CCA)和高斯混合模型(GMM)的自动图像标注方法。利用CCA对图像的全局颜色特征与全局局部二值模式(LBP)纹理特征进行特征融合。使用融合后的语义特征,对每一个关键词建立GMM模型来估计单词类密度,从而在特征子空间中得到每个单词的概率分布。采用贝叶斯分类器确定每个标注词和测试图像的联合概率,运用词间语义关系优化标注结果。实验结果表明,使用该方法后的图像标注性能有了较大程度的改善。
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关键词
典型相关分析
特征融合
高斯混合模型
类密度
图像标注
子空间
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Keywords
Canonical Correlation Analysis（CCA）
feature fusion
gaussian mixture modei（gmm）
class density probability
imageannotation
subspace
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于UBM的发音质量评价算法
被引量：2
- 2
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作者
李婧
黄双
张波
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机构
天津理工大学计算机科学与技术学院
南开大学软件学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第22期207-209,共3页
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文摘
将已经成功应用到说话人识别/确认领域中的高斯混合模型和全局背景模型(UBM)引入语音发音质量评价领域,提出一种新的评价英语发音质量的算法。该算法训练出标准发音的全局背景模型。UBM模型描述与音素无关的特征分布,定义段时长归一化的相似度比例对数为音素的发音质量分数,综合得到整旬发音的评分结果。实验证明,在实验室自行采集的非母语语音数据库上,该算法评分与专家评分的相关性达到了0.700,优于其他评分算法。
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关键词
全局背景模型
对数似然比
高斯混合模型
发音质量评价
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Keywords
Universal Background Model（UBM）
log-likelihood ratio
gaussian mixture modei（gmm）
pronunciation quality scoring
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于GMM的ESP流量应用层协议识别
被引量：2
- 3
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作者
王庆龙
王振兴
张连成
王禹
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机构
解放军信息工程大学信息工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第24期91-93,96,共4页
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文摘
提出一种高斯混合模型的ESP流量应用层协议识别技术,采用同步采集和流量模拟2种方式构造ESP数据集,建立HTTP、FTP、SMTP和TELNET 4种协议的ESP流量高斯混合模型,并对该模型进行测试,结果表明,高斯混合模型对ESP流量具有较好的协议识别能力,可利用ESP流量的网络层特征识别其应用层协议。
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关键词
IP安全
ESP流量
高斯混合模型
流量分析
协议识别
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Keywords
TIPSec
ESP traffic
gaussian mixture modei（gmm）
traffic analysis
protocol identification
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于直方图比较的高斯混合模型更新算法
被引量：2
- 4
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作者
叶吉祥
白一哲
田莎莎
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机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第3期255-257,共3页
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基金
湖南省自然科学基金资助项目(10JJ2050)
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文摘
高斯混合模型背景差法的难点在于对背景模型进行有效更新。针对该问题,提出一种高斯混合模型的自适应更新算法——HCGMM。通过量化帧间灰度直方图的差异,得到图像的亮度变化值,并依据亮度变化值对高斯混合模型参数进行调整。实验结果表明,即使在画面光强剧烈变化的情况下,该算法也能够准确地重构背景,避免过度检测现象,从而实现对运动目标的完整提取。
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关键词
直方图比较
全局分析
高斯混合模型
运动目标检测
光线突变
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Keywords
histogram comparison
global analysis
gaussian mixture modei（gmm）
moving object detection
sudden change of light
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名用于SVM话者模型训练的冒认话者选取
被引量：1
- 5
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作者
刘明辉
黄中伟
戴蓓蒨
熊继平
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机构
深圳大学语音实验室
中国科学技术大学电子科学与技术系
浙江师范大学数理与信息工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期4-6,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60272039)
深圳市残联培训经费基金资助项目
深圳大学科研启动基金资助项目(200811)
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文摘
在基于支持向量机(SVM)的文本无关的说话人确认中,为提高SVM话者模型的训练效率和区分性能,提出2种基于高斯混合模型(GMM)的冒认话者选取方法——通过GMM概率评分,为每个目标说话人选取最接近的话者作为冒认话者用于SVM话者模型的训练,不仅提高模型的训练效率,而且提高SVM模型的区分性,有效地改进系统性能。在NIST’04 1side-1side数据库上的实验表明该方法的有效性。
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关键词
说话人确认
支持向量机
冒认话者选取
高斯混合模型
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Keywords
speaker verification
Support Vector Machine（SVM）
impostor selection
gaussian mixture modei（gmm）
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名区分性锚模型应用于语种识别的研究
被引量：1
- 6
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作者
聂智良
张兴明
杨镇西
张丽
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机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第3期172-175,共4页
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基金
国家"863"计划基金资助项目(2008AA011002)
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文摘
在语种识别领域,语音所含说话人的差异会影响系统识别性能。基于此,对能够实现说话人无关的锚模型进行研究。根据其在语种识别中的应用原理,结合快速区分性训练思想,提出一种语种区分性的锚模型训练算法。实验结果表明,锚模型的引入能提高系统识别性能,加入语种区分性的锚模型能进一步降低系统等错误率。
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关键词
语种识别
锚模型
快速区分性训练
高斯混合模型超矢量
支持向量机
说话人特征矢量
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Keywords
language identification
anchor model
fast discriminative training
gaussian mixture modei（gmm） super vector
Support VectorMachine （SVM）
speaker characterization vector
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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