自然环境下日常动作的在线识别

自然环境下的日常动作识别有着广泛的应用前景和重要的研究价值.不同于以往在结构化和孤立条件下进行的动作识别,自然环境下的日常动作是连续的,视角多变并常发生遮挡.本文提出了分布式视觉系统下日常动作的在线识别方法.时间轴上的滑动窗口每个时刻取一段视频帧,采用基于"包容形状"的视角无关的体态表示方法提取体态特征向量,并用隐马尔科夫模型进行识别.动作类型的搜索空间由环境知识推理得到.遮挡检测和部分遮挡下的体态表示也在文中进行了讨论.实验表明本文提出的日常动作的在线识别方法能够克服日常场景给动作识别带来的困难,结果证实了方法的有效性.

移动式机器人视觉定性导航

在总结已有定性导航工作的基础上,系统地讨论了定性定位的两种方法即顺序区域和有向区域定位,以及各自的性质和相互关系,并给出了实验结果.

说话人识别中语音切分算法的研究

在说话人识别中,通常只根据帧幅度或帧能量筛选出有声帧用于训练和识别,对语音的精确切分并没有太高的要求.但是,当用于训练和识别的语音数据量较小时,如基于孤立词的文本提示与文本相关的说话人识别,为了保证数据的有效性,需要对输入的语音进行精确切分.……