语音情感特征提取及其降维方法综述 被引量：30

1

作者 刘振焘 徐建平 +5 位作者 吴敏 曹卫华 陈略峰 丁学文 郝曼 谢桥 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2833-2851,共19页

情感智能是人工智能的重要发展方向,随着人工智能的迅速发展,情感智能已成为当前人机交互领域的研究热点.语音情感是人们相互情感交流最直接、最高效的途径,越来越多的研究者投入到语音情感识别的研究中.该文综述了国内外近几年语音情... 情感智能是人工智能的重要发展方向,随着人工智能的迅速发展,情感智能已成为当前人机交互领域的研究热点.语音情感是人们相互情感交流最直接、最高效的途径,越来越多的研究者投入到语音情感识别的研究中.该文综述了国内外近几年语音情感特征提取及降维领域的最新进展.首先,介绍了语音情感识别中常用的特征,将语音特征分为韵律特征、基于谱的特征等,并提出以个性化与非个性化的方式对语音情感特征进行分类.然后,对其中广泛应用的特征提取方法进行了详细地比较与分析,阐述了各类方法的优缺点,并对最新的基于深度学习方法的语音特征提取的相关研究进行了介绍.同时,介绍了常用的语音情感特征降维方法,并在此基础上分析了这些特征降维方法时间复杂度,对比了各类方法的优缺点.最后,对当前语音情感识别领域的研究现状与难点进行了讨论与展望. 展开更多

关键词 语音 情感特征提取 非个性化特征 特征分类 特征降维 情感智能

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基于语义的图像检索应用研究 被引量：6

2

作者 金大卫 胡知元 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期1255-1259,共5页

通过对图像固有的颜色、纹理、形状等特征的自动识别,结合相应的降维方法,改进了传统的图像检索技术,为多媒体数据的检索提供了有益的探索。

关键词 图像检索 图像语义 内容特征 降维

原文传递

高噪声环境下电厂设备声音融合特征生成方法研究与实现 被引量：3

3

作者 张强 武明路 +4 位作者 韩文学 包伟伟 张楠 李明轩 翟永杰 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期39-47,共9页

基于声音信号的电厂设备状态监测是一种新型的设备状态故障诊断技术,电厂的高噪声环境是该技术应用过程中需要解决的技术难点。针对高噪声环境下电厂设备声音识别问题,提出一种基于Mel频率倒谱系数(MFCC)和Gammatone频率倒谱系数(GFCC)... 基于声音信号的电厂设备状态监测是一种新型的设备状态故障诊断技术,电厂的高噪声环境是该技术应用过程中需要解决的技术难点。针对高噪声环境下电厂设备声音识别问题,提出一种基于Mel频率倒谱系数(MFCC)和Gammatone频率倒谱系数(GFCC)的电厂设备声音融合特征生成方法,以实现对不同设备运行声音的准确识别。首先,使用96通道声像仪在电厂高噪声环境中采集处于运行状态的6种设备声音信号,并对声音信号进行预处理,得到多帧样本信号;然后,利用MFCC和GFCC对预处理后的声音信号进行特征提取,得到原始高维特征;为消除噪声影响并降低特征维度,分别使用主成分分析(PCA)、降噪自动编码器(DAE)和t分布-随机近邻嵌入(t-SNE)算法对原始高维特征进行降维处理,计算对应类别可分性准则函数值,将同种降维方法下的降维特征融合得到融合特征;最后,向数据集中加入高斯白噪声,基于融合特征采用支持向量机算法进行设备声音识别,验证融合特征的准确性和鲁棒性。实验结果表明,融合特征既具有MFCC特征的准确性也具有GFCC特征的鲁棒性,相较于降维前的MFCC和GFCC特征提取方法,识别成功率明显提高,可为电厂设备状态监测与故障预警方法的进一步研究提供理论基础。 展开更多

关键词 状态监测 故障诊断 声音识别 融合特征 去噪 降维

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基于PCA-SVM模型的红斑鳞屑性皮肤病识别研究 被引量：4

4

作者 徐明月 林泽轩 顾彦 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2018年第6期35-40,共6页

为提高多特征信息重叠情况下的红斑鳞屑性皮肤病识别准确率,提出一种基于主成分分析法与支持向量机相结合的识别分类方法。结合临床学与病理学选取34个特征指标,对其进行主成分分析法降维处理,降维处理后形成12个综合指标,将处理后训练... 为提高多特征信息重叠情况下的红斑鳞屑性皮肤病识别准确率,提出一种基于主成分分析法与支持向量机相结合的识别分类方法。结合临床学与病理学选取34个特征指标,对其进行主成分分析法降维处理,降维处理后形成12个综合指标,将处理后训练样本作为支持向量机的输入并建立分类识别模型。仿真实验结果表明,该方法对银屑病、脂溢性皮炎、扁平苔藓、玫瑰糠疹、慢性皮炎和毛发红糠疹等6种红斑鳞屑性皮肤病的识别准确率最高达96.0%,较支持向量机方法和反向传播算法方法,平均准确率分别提升13.9%和17.2%。 展开更多

关键词 多特征 红斑鳞屑性皮肤病 主成分分析法 支持向量机 降维

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耦合KL理论与调度特征的大规模水电站群优化调度降维方法 被引量：4

5

作者 申建建 张博 +3 位作者 程春田 李秀峰 蒋燕 赵珍玉 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期169-181,共13页

大规模水电站群优化调度计算效率是水电及电力系统运行面临的最棘手问题之一,是突破超百座水电站高维复杂系统求解的理论和技术障碍。本文提出一种耦合KL理论与调度特征的水电优化调度降维方法,通过对水电站群长系列调度样本进行主成分... 大规模水电站群优化调度计算效率是水电及电力系统运行面临的最棘手问题之一,是突破超百座水电站高维复杂系统求解的理论和技术障碍。本文提出一种耦合KL理论与调度特征的水电优化调度降维方法,通过对水电站群长系列调度样本进行主成分分析,识别调度过程中的库水位变化特征值与其对应的特征函数,采用KL理论将库水位描述为多个水位变化特征项的组合函数,引入Kullback-Leibler散度以根据问题特点确定调度特征项随机系数的概率分布及初始值;构建了两阶段逐步迭代寻优策略,通过动态搜索水位特征项的随机系数实现大规模水电站群优化调度的高效求解。提出的方法以云南电网超百座水电站群调度问题进行了验证,通过不同算例对方法的有效性、高效性、随机系数概率分布和参数敏感性进行了分析,与经典动态规划及其改进算法相比,KL方法在有效保持结果精度的条件下显著提高了计算效率。 展开更多

关键词 KL理论 特征调度 降维 水电站群 优化调度

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融合点、体素和对象特征的多基元点云分类 被引量：3

6

作者 汪文琪 李宗春 +3 位作者 付永健 熊峰 赵昭明 何华 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期365-377,共13页

单一基元分类方法难以全面描述复杂的点云场景,采用多基元进行分类成为一种趋势,提出了一种融合点、体素和对象特征的点云分类方法。主要包括4个方面:①分别确定各层面分类基元,点基元方面采用最优邻域方法,体素基元方面基于八叉树方法... 单一基元分类方法难以全面描述复杂的点云场景,采用多基元进行分类成为一种趋势,提出了一种融合点、体素和对象特征的点云分类方法。主要包括4个方面:①分别确定各层面分类基元,点基元方面采用最优邻域方法,体素基元方面基于八叉树方法进行体素划分,对象基元方面使用改进的多要素分割方法进行点云分割;②提取各基元分类特征,首先提取点基元分类特征并进行局部线性约束编码(Locality-constrained Linear Coding,LLC),然后以此为基础提取体素基元和对象基元的潜在狄利克雷分布特征(Latent Dirichlet Allocation,LDA)和最大池化特征(Max Pooling,MP);③降低分类特征维度,利用随机森林变量重要性算法对分类特征进行筛选与降维;④进行点云分类,使用随机森林算法实现点云分类。采用3种不同类型的点云数据进行试验,结果表明融合3种基元特征的分类精度相比于点基元分类分别提升了1.43%、7.02%和2.48%,分类特征降维可以有效降低特征冗余度,分类器分类时间减少约70%;通过与其他算法的对比,新算法分类精度更优,且适用于多种场景点云数据的分类。 展开更多

关键词 遥感 激光雷达 点云分类 多基元分类 基元构建 特征提取 特征降维 随机森林

原文传递

APT样本的有效网络特征筛选算法 被引量：2

7

作者 李翼宏 杜镇宇 胡劲松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期83-89,共7页

在研究APT攻击的防御方案过程中,针对提取APT样本网络特征的维数过高问题,提出一种基于k-means++聚类的APT样本有效网络特征筛选算法。该算法的思路是首先基于聚类的思想将提取的原特征集划分成APT流量特征集与背景流量特征集,然后计算... 在研究APT攻击的防御方案过程中,针对提取APT样本网络特征的维数过高问题,提出一种基于k-means++聚类的APT样本有效网络特征筛选算法。该算法的思路是首先基于聚类的思想将提取的原特征集划分成APT流量特征集与背景流量特征集,然后计算去掉某一维特征向量后聚类性能的变化程度,最后根据该结果评价该特征向量的区分度。其中,有效特征向量即为区分度超过设定阈值的特征向量。目的就是从提取的原特征集中筛选出有效特征,达成对特征的降维,从而降低后续威胁情报形成和部署检测工作的时空开销。实验结果表明,该算法具有一定可行性,针对此问题相比于其他筛选算法具有一定的优势。 展开更多

关键词 APT攻击 网络特征 降维 k-means++ 区分度

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利用线性判别分析的LDA-SIFT影像匹配算法 被引量：2

8

作者 于翔舟 王慧 +2 位作者 杨乐 李烁 刘海洋 《测绘科学技术学报》 北大核心 2019年第2期173-178,共6页

针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析... 针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配。采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近。 展开更多

关键词 SIFT算法 特征匹配 线性判别分析 特征降维 描述向量

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一种增量式类内局部保持降维算法

9

作者 王万良 陈旻昊 +1 位作者 郑建炜 黄琼芳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第S3期154-158,共5页

针对在线学习中的算法效率问题,提出了一种增量式类内局部保持降维算法。该算法综合考虑了基于QR分解的降维算法与保类内Fisher判别分析法的优点,根据训练过程中新增的样本进行投影矩阵在线更新,克服了传统的批量式训练方法在线学习时... 针对在线学习中的算法效率问题,提出了一种增量式类内局部保持降维算法。该算法综合考虑了基于QR分解的降维算法与保类内Fisher判别分析法的优点,根据训练过程中新增的样本进行投影矩阵在线更新,克服了传统的批量式训练方法在线学习时计算量过分冗余的缺陷。同时,通过兼顾输入样本的局部结构和全局分布状态,使得该算法能够有效地应用于多簇、重叠的数据形态。在ORL人脸库和COIL20图像库上的实验表明,该增量式算法不仅在降维效果上基本与批量式算法保持一致,而且具有较大的效率优势。 展开更多

关键词 在线学习 局部保持 特征降维

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基于改进WPCA的OSM贡献者特征降维与分类方法

10

作者 韦兴财 赵肄江 刘毅志 《地理信息世界》 2021年第6期22-27,共6页

由于开放街道地图(OpenStreetMap OSM)贡献者的非专业性,其贡献经验对数据质量有着非常重要的影响,因此聚类分析不同经验的贡献者具有实际意义。在将贡献者信息特征分为3类的基础上,提出一种改进的加权主成分分析方法(WPCA)对志愿者的... 由于开放街道地图(OpenStreetMap OSM)贡献者的非专业性,其贡献经验对数据质量有着非常重要的影响,因此聚类分析不同经验的贡献者具有实际意义。在将贡献者信息特征分为3类的基础上,提出一种改进的加权主成分分析方法(WPCA)对志愿者的贡献特征进行分组归一化、加权和降维,然后采用高斯混合模型(GMM)方法将贡献者聚类成4个不同的组,最后将结果与主成分分析法(PCA)、K-Means组合方法进行比较。通过比较分析,改进WPCA与GMM组合方法比PCA与K-Means组合方法的贡献者分类效果更好。 展开更多

关键词 开放街道图 志愿地理信息 特征降维 贡献者分类

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基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法 被引量：6

11

作者 钟佩思 刘敬华 +1 位作者 刘梅 倪伟 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第5期197-202,共6页

为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对S... 为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明:本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。达到了准确、实时的工件定位目的。 展开更多

关键词 加速分割测试特征 加速鲁棒特征 主成分分析算法降维 双目视觉 工件定位

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民族舞蹈运动数据的实例检索方法 被引量：4

12

作者 陈松乐 孙正兴 +1 位作者 张岩 李骞 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期198-210,216,共14页

针对民族舞蹈运动的特点,提出一种基于姿态时空特征的民族舞蹈运动数据检索方法.首先采用姿态时空特征作为运动内容表示,有效地反映了舞蹈动作的局部性、节奏性以及细分性,为实现民族舞蹈运动数据检索提供了基础;其次采用无监督的多变... 针对民族舞蹈运动的特点,提出一种基于姿态时空特征的民族舞蹈运动数据检索方法.首先采用姿态时空特征作为运动内容表示,有效地反映了舞蹈动作的局部性、节奏性以及细分性,为实现民族舞蹈运动数据检索提供了基础;其次采用无监督的多变量时间序列特征选择方法去除线性冗余特征,有效地提高了检索效率;最后利用基于权重调整的相关反馈机制捕捉用户的查询兴趣,改善检索性能.实验结果表明,该方法具有较好的检索性能,能够实现民族舞蹈运动数据检索. 展开更多

关键词 民族舞蹈 运动数据 姿态时空特征 特征降维 相关反馈

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Gabor小波幅值和相位特征人脸识别方法比较 被引量：3

13

作者 徐永红 侯景 +1 位作者 赵艳茹 洪文学 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第15期195-200,共6页

对采用Gabor幅值、Gabor相位以及Gabor幅值加相位结合这三种方法,在同等条件基础上对所提取的特征进行分块,用PCA降维,采用最近邻分类规则进行识别并比较结果。在ORL、Yale、Indian、YaleBE、PIE和FERET六个数据库进行比较研究的结果表... 对采用Gabor幅值、Gabor相位以及Gabor幅值加相位结合这三种方法,在同等条件基础上对所提取的特征进行分块,用PCA降维,采用最近邻分类规则进行识别并比较结果。在ORL、Yale、Indian、YaleBE、PIE和FERET六个数据库进行比较研究的结果表明,Gabor小波相位特征对光照有较高的鲁棒性,在光照变化明显的Yale和YaleBE数据库识别效果最好,而Gabor小波幅值加相位特征具有表情和时间变化的鲁棒性,在FERET的fb、dup1、dup2测试集上获得了较高的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 GABOR小波 Gabor幅值和相位特征 主成分分析(PCA)降维 最近邻分类

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基于多特征降维的油茶果壳籽粒的分选识别

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作者 李昕 陈泽君 +2 位作者 李立君 谭季秋 吴发展 《湖南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期501-506,共6页

针对目前株洲丰科林业装备有限公司智能–1型油茶脱壳机中分选识别系统存在的识别方法单一、受分选目标颜色影响大、自适应功能较差等问题,建立了基于多特征降维的油茶果壳籽粒的分选识别方法:提取油茶果壳籽粒的6维形态和颜色特征;根... 针对目前株洲丰科林业装备有限公司智能–1型油茶脱壳机中分选识别系统存在的识别方法单一、受分选目标颜色影响大、自适应功能较差等问题,建立了基于多特征降维的油茶果壳籽粒的分选识别方法:提取油茶果壳籽粒的6维形态和颜色特征;根据这些特征的特性采用降维的方法,以保证算法的识别效率;将降维方法融入人工免疫网络算法中进行算法模型的辨识。选用颜色特征区分较明显的分别已晾晒3 d和12 d的油茶果进行采集分选,通过降维优化得到2分量、4分量与6分量的3 d晾晒样本识别率均值达70%、80%、90%;晾晒12 d的识别率均值达50%、60%、75%;晾晒3 d识别时间均值为60 ms、350 ms、450 ms;晾晒12 d的识别时间均值为80 ms、420 ms、480 ms。 展开更多

关键词 油茶果 分选 颜色特征 形态特征 多特征降维

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基于多实例运动学特征学习的动态手势识别研究

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作者 周彩秋 杨余旺 庞海波 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期103-110,共8页

在动态手势特征提取和识别方面,利用运动学模式解决动态手势识别问题,在光流场基础上计算出散度模式,旋度模式,对称模式,反对称模式,梯度张量第二、第三主不变模式,应变张量第二、第三主不变模式以及自旋转张量第三主不变模式;进一步提... 在动态手势特征提取和识别方面,利用运动学模式解决动态手势识别问题,在光流场基础上计算出散度模式,旋度模式,对称模式,反对称模式,梯度张量第二、第三主不变模式,应变张量第二、第三主不变模式以及自旋转张量第三主不变模式;进一步提出一种基于多实例学习的方法,将每一个动态手势的所有运动主模式构成一个动态手势词袋,将未知类型动态手势的运动主模式与词袋空间中对应运动主模式进行相似度计算,利用最近邻方法对手势进行识别。实验结果表明:基于多实例运动学主模式学习的动态手势识别方法取得了较高的识别率。 展开更多

关键词 手势识别 运动学特征 时空轴降维 多实例学习

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