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Viterbi和DTW算法的关系分析——在非特定人手语识别中的应用
被引量:
7
1
作者
倪训博
赵德斌
+1 位作者
姜峰
程丹松
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期305-317,共13页
在经典的模式识别理论中,Viterbi算法代表了统计概率的模式匹配算法,而DTW算法代表了模版匹配的模式匹配算法,它们之间是否存在关系至今尚无定论.为了找到这两种算法之间的关系,在"类别隶属度"是广义概率的假设前提下,应用模...
在经典的模式识别理论中,Viterbi算法代表了统计概率的模式匹配算法,而DTW算法代表了模版匹配的模式匹配算法,它们之间是否存在关系至今尚无定论.为了找到这两种算法之间的关系,在"类别隶属度"是广义概率的假设前提下,应用模糊数学的理论在Viterbi算法与DTW算法之间建立起联系.首先,提出了利用模糊数学的贴近度把DTW算法的"距离"向Viterbi算法的"概率"转化的通用贴近度表达式,并对通用贴近度表达式给出了理论上的证明.其次,应用DTW的通用贴近度表达式重估HMM参数,建立DTW算法与Viterbi算法之间的模糊贴近度关系,并为此提出了δ-ε算法,得到基于数据帧的类似于HMM的参数重估形式.然后,为了确保建立DTW算法与Viterbi算法之间的模糊贴近度关系的正确性,以定理的形式给出了相应的证明.再次,通过设定的DTW贴近度表达式对HMM参数重估的过程中,发现了DTW贴近度的重估参数与HMM重估参数之间存在着的模糊关系,以定理的形式对这种模糊关系加以证明.最后,依据上述定理提出了Dtw-ViterbiⅠ,Ⅱ,Ⅲ算法,以定理的形式对Dtw-ViterbiⅠ,Ⅱ,Ⅲ算法的正确性加以证明,并将对Dtw-ViterbiⅠ,Ⅱ,Ⅲ算法应用于非特定人手语的识别.实验表明,把DTW算法的路径搜索策略以概率的形式引进到Viterbi算法中,能够以削减候选词集的方式部分消除非特定人手语识别的误识,从而提高大词汇量情况的下非特定人手语识别的识别率和速度.
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关键词
VITERBI算法
DTW算法
类别隶属度
广义概率
Dtw-ViterbiⅠ
Ⅱ
Ⅲ算法
隐MARKOV模型
模糊数学
ε-δ算法
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职称材料
基于模糊K近邻的语音情感识别
被引量:
10
2
作者
纪正飚
王吉林
赵力
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2015年第3期59-62,共4页
传统的K近邻算法存在误判风险,针对其不足提出了一种基于模糊K近邻的语音情感识别算法,通过引入模糊隶属度的概念,求出不同的特征参数对于不同情感识别的贡献度,并将其与欧式距离加权应用于语音情感识别中,实验验证了算法的有效性.
关键词
语音情感识别
模糊
类别隶属度
模糊K近邻
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职称材料
信息熵多属性约简的煤粉尘图像特性机理
被引量:
4
3
作者
王征
汪梅
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2019年第4期713-719,共7页
为研究无明确特征模式的煤尘颗粒图像特性,以某煤矿煤样为研究对象,按国标标准运用粉尘采样器对粉尘溢散源处颗粒物进行多点采样。采用多决策属性约简模糊粗糙集3个阶段即提出隶属度模型、实现属性约简、确定最大信息熵阈值分割对颗粒...
为研究无明确特征模式的煤尘颗粒图像特性,以某煤矿煤样为研究对象,按国标标准运用粉尘采样器对粉尘溢散源处颗粒物进行多点采样。采用多决策属性约简模糊粗糙集3个阶段即提出隶属度模型、实现属性约简、确定最大信息熵阈值分割对颗粒形态特征机理进行分析。首先建立粉尘图像各像素点对应的模糊类别隶属度模型,利用多分段函数确定隶属度;分析煤粉尘图像灰度特征并将其作为条件属性,确定条件属性的模糊依赖度,获取最优值并提取模糊属性约简,进行目标及背景区域的模糊下近似和模糊上近似划分;最后建立煤粉尘颗粒的信息熵模型,存储信息熵并实现对分割阈值的提取。结果表明:依据模糊属性约简的互异重要度可实现多属性约简;并确定煤粉尘图像模块区域的最大信息熵分割阈值。所建立模型可删除冗余属性,选择出对分类更为重要的属性,并通过属性约简完成特征选择分类。
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关键词
安全科学与工程
图像灰
度
特征
信息熵
模糊
类别隶属度
多属性约简
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职称材料
水稻遥感识别偏差修正的地统计学方法
被引量:
1
4
作者
游炯
裴志远
+1 位作者
徐振宇
娄径
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第21期126-136,共11页
为了进一步提高农作物遥感识别精度,充分利用高分辨率遥感影像上不同地物之间的邻域空间关系,提出农作物遥感识别偏差修正的地统计学方法。该方法综合考虑目标地物的光谱特征与空间信息,以类别隶属度偏差为研究对象,首先利用类别指示向...
为了进一步提高农作物遥感识别精度,充分利用高分辨率遥感影像上不同地物之间的邻域空间关系,提出农作物遥感识别偏差修正的地统计学方法。该方法综合考虑目标地物的光谱特征与空间信息,以类别隶属度偏差为研究对象,首先利用类别指示向量和类别后验概率向量之间的差异实现目标地物的类别隶属度偏差量化,然后对训练样本的类别隶属度偏差进行变异函数建模,并采用带局部均值的简单克里格插值方法预测总体类别隶属度偏差,之后用总体偏差的预测值对光谱分类所得的类别后验概率进行修正,重新确定识别结果,实现农作物遥感识别的偏差修正。以安徽省南部的一景SPOT-5影像覆盖范围为研究区,选择2块典型区域分别作为试验区和验证区,以一季稻和晚稻为目标农作物,以支持向量机作为光谱分类的分类器,建立了水稻遥感识别的偏差修正流程;采用地面实测数据对修正效果进行评估,并与最大似然分类、模糊分类和支持向量机分类的结果进行比较。试验结果表明,该方法的总体分类精度能够达到90%以上,与传统分类方法相比,总体精度提高了近14%;且该方法能够大幅提高一季稻和晚稻的生产者精度和用户精度,有效改善了研究区的水稻识别结果,可以为中国南方复杂种植条件下的水稻识别提供参考。
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关键词
遥感
识别
算法
类别隶属度
变异函数
克里格插值
偏差修正
水稻
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职称材料
基于代价敏感支持向量机的推荐系统托攻击检测方法
被引量:
7
5
作者
吕成戍
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2014年第4期697-701,共5页
基于标准支持向量机的托攻击检测方法不能体现由于用户误分代价不同对分类效果带来的影响,提出了一种基于代价敏感支持向量机的托攻击检测新方法,该方法在代价敏感性学习机制下引入支持向量机作为分类工具,对支持向量机输出进行后验概...
基于标准支持向量机的托攻击检测方法不能体现由于用户误分代价不同对分类效果带来的影响,提出了一种基于代价敏感支持向量机的托攻击检测新方法,该方法在代价敏感性学习机制下引入支持向量机作为分类工具,对支持向量机输出进行后验概率建模,建立了基于类别隶属度的动态代价函数,更准确地反映不同样本的分类代价,在此基础上设计了代价敏感支持向量机分类器。将该分类器应用在推荐系统托攻击检测中,并与标准的支持向量机方法、代价敏感支持向量机方法进行比较,实验结果表明,本方法可以更精确地控制代价敏感性,进一步提高对攻击用户的检测精度,降低总体的误分类代价。
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关键词
支持向量机
托攻击检测
代价敏感
类别隶属度
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职称材料
题名
Viterbi和DTW算法的关系分析——在非特定人手语识别中的应用
被引量:
7
1
作者
倪训博
赵德斌
姜峰
程丹松
机构
哈尔滨工业大学计算机学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期305-317,共13页
基金
国家自然科学基金重点项目(60533030)
国家自然科学基金项目(60603023)~~
文摘
在经典的模式识别理论中,Viterbi算法代表了统计概率的模式匹配算法,而DTW算法代表了模版匹配的模式匹配算法,它们之间是否存在关系至今尚无定论.为了找到这两种算法之间的关系,在"类别隶属度"是广义概率的假设前提下,应用模糊数学的理论在Viterbi算法与DTW算法之间建立起联系.首先,提出了利用模糊数学的贴近度把DTW算法的"距离"向Viterbi算法的"概率"转化的通用贴近度表达式,并对通用贴近度表达式给出了理论上的证明.其次,应用DTW的通用贴近度表达式重估HMM参数,建立DTW算法与Viterbi算法之间的模糊贴近度关系,并为此提出了δ-ε算法,得到基于数据帧的类似于HMM的参数重估形式.然后,为了确保建立DTW算法与Viterbi算法之间的模糊贴近度关系的正确性,以定理的形式给出了相应的证明.再次,通过设定的DTW贴近度表达式对HMM参数重估的过程中,发现了DTW贴近度的重估参数与HMM重估参数之间存在着的模糊关系,以定理的形式对这种模糊关系加以证明.最后,依据上述定理提出了Dtw-ViterbiⅠ,Ⅱ,Ⅲ算法,以定理的形式对Dtw-ViterbiⅠ,Ⅱ,Ⅲ算法的正确性加以证明,并将对Dtw-ViterbiⅠ,Ⅱ,Ⅲ算法应用于非特定人手语的识别.实验表明,把DTW算法的路径搜索策略以概率的形式引进到Viterbi算法中,能够以削减候选词集的方式部分消除非特定人手语识别的误识,从而提高大词汇量情况的下非特定人手语识别的识别率和速度.
关键词
VITERBI算法
DTW算法
类别隶属度
广义概率
Dtw-ViterbiⅠ
Ⅱ
Ⅲ算法
隐MARKOV模型
模糊数学
ε-δ算法
Keywords
Viterbi algorithm
DTW algorithm
category membership
generalized probability
Dtw- Viterbi Ⅰ , Ⅱ and Ⅲ algorithm
HMM
fuzzy math
δ-ε algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于模糊K近邻的语音情感识别
被引量:
10
2
作者
纪正飚
王吉林
赵力
机构
盐城工学院信息工程学院
东南大学信息科学与工程学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2015年第3期59-62,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61273266)
文摘
传统的K近邻算法存在误判风险,针对其不足提出了一种基于模糊K近邻的语音情感识别算法,通过引入模糊隶属度的概念,求出不同的特征参数对于不同情感识别的贡献度,并将其与欧式距离加权应用于语音情感识别中,实验验证了算法的有效性.
关键词
语音情感识别
模糊
类别隶属度
模糊K近邻
Keywords
speech emotion recognition
fuzzy class membership function
FKNN(fuzzy K-Nearest Neighbor)
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
信息熵多属性约简的煤粉尘图像特性机理
被引量:
4
3
作者
王征
汪梅
机构
西安科技大学电气与控制工程学院
出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2019年第4期713-719,共7页
基金
国家自然科学基金(51804249)
文摘
为研究无明确特征模式的煤尘颗粒图像特性,以某煤矿煤样为研究对象,按国标标准运用粉尘采样器对粉尘溢散源处颗粒物进行多点采样。采用多决策属性约简模糊粗糙集3个阶段即提出隶属度模型、实现属性约简、确定最大信息熵阈值分割对颗粒形态特征机理进行分析。首先建立粉尘图像各像素点对应的模糊类别隶属度模型,利用多分段函数确定隶属度;分析煤粉尘图像灰度特征并将其作为条件属性,确定条件属性的模糊依赖度,获取最优值并提取模糊属性约简,进行目标及背景区域的模糊下近似和模糊上近似划分;最后建立煤粉尘颗粒的信息熵模型,存储信息熵并实现对分割阈值的提取。结果表明:依据模糊属性约简的互异重要度可实现多属性约简;并确定煤粉尘图像模块区域的最大信息熵分割阈值。所建立模型可删除冗余属性,选择出对分类更为重要的属性,并通过属性约简完成特征选择分类。
关键词
安全科学与工程
图像灰
度
特征
信息熵
模糊
类别隶属度
多属性约简
Keywords
safety science and engineering
image grey feature
information entropy
fuzzy membership
multi-attribute reduction
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
水稻遥感识别偏差修正的地统计学方法
被引量:
1
4
作者
游炯
裴志远
徐振宇
娄径
机构
农业部规划设计研究院农业资源监测站
安徽省经济研究院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第21期126-136,共11页
基金
高分辨率对地观测重大专项农业遥感监测与评价子系统一期项目(GF13/15-311-003)
文摘
为了进一步提高农作物遥感识别精度,充分利用高分辨率遥感影像上不同地物之间的邻域空间关系,提出农作物遥感识别偏差修正的地统计学方法。该方法综合考虑目标地物的光谱特征与空间信息,以类别隶属度偏差为研究对象,首先利用类别指示向量和类别后验概率向量之间的差异实现目标地物的类别隶属度偏差量化,然后对训练样本的类别隶属度偏差进行变异函数建模,并采用带局部均值的简单克里格插值方法预测总体类别隶属度偏差,之后用总体偏差的预测值对光谱分类所得的类别后验概率进行修正,重新确定识别结果,实现农作物遥感识别的偏差修正。以安徽省南部的一景SPOT-5影像覆盖范围为研究区,选择2块典型区域分别作为试验区和验证区,以一季稻和晚稻为目标农作物,以支持向量机作为光谱分类的分类器,建立了水稻遥感识别的偏差修正流程;采用地面实测数据对修正效果进行评估,并与最大似然分类、模糊分类和支持向量机分类的结果进行比较。试验结果表明,该方法的总体分类精度能够达到90%以上,与传统分类方法相比,总体精度提高了近14%;且该方法能够大幅提高一季稻和晚稻的生产者精度和用户精度,有效改善了研究区的水稻识别结果,可以为中国南方复杂种植条件下的水稻识别提供参考。
关键词
遥感
识别
算法
类别隶属度
变异函数
克里格插值
偏差修正
水稻
Keywords
remote sensing
identification
algorithms
category membership degree
variogram
Kriging
bias calibration
rice
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
基于代价敏感支持向量机的推荐系统托攻击检测方法
被引量:
7
5
作者
吕成戍
机构
东北财经大学管理科学与工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2014年第4期697-701,共5页
基金
辽宁省社会科学规划基金资助项目(L10BJL035)
中央高校专项科研基金资助项目(DUT10RW302)
文摘
基于标准支持向量机的托攻击检测方法不能体现由于用户误分代价不同对分类效果带来的影响,提出了一种基于代价敏感支持向量机的托攻击检测新方法,该方法在代价敏感性学习机制下引入支持向量机作为分类工具,对支持向量机输出进行后验概率建模,建立了基于类别隶属度的动态代价函数,更准确地反映不同样本的分类代价,在此基础上设计了代价敏感支持向量机分类器。将该分类器应用在推荐系统托攻击检测中,并与标准的支持向量机方法、代价敏感支持向量机方法进行比较,实验结果表明,本方法可以更精确地控制代价敏感性,进一步提高对攻击用户的检测精度,降低总体的误分类代价。
关键词
支持向量机
托攻击检测
代价敏感
类别隶属度
Keywords
upport vector machine (SVM)
shilling attacks detection
cost-sensitive
class member-ship
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Viterbi和DTW算法的关系分析——在非特定人手语识别中的应用
倪训博
赵德斌
姜峰
程丹松
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010
7
下载PDF
职称材料
2
基于模糊K近邻的语音情感识别
纪正飚
王吉林
赵力
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2015
10
下载PDF
职称材料
3
信息熵多属性约简的煤粉尘图像特性机理
王征
汪梅
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
4
水稻遥感识别偏差修正的地统计学方法
游炯
裴志远
徐振宇
娄径
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
下载PDF
职称材料
5
基于代价敏感支持向量机的推荐系统托攻击检测方法
吕成戍
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2014
7
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职称材料
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