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单目视觉同步定位与地图创建方法综述
被引量:
20
1
作者
顾照鹏
刘宏
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第4期499-507,共9页
随着计算机视觉技术的发展,基于单目视觉的同步定位与地图创建(monocular SLAM)逐渐成为计算机视觉领域的热点问题之一。介绍了单目视觉SLAM方法的分类,从视觉特征检测与匹配、数据关联的优化、特征点深度的获取、地图的尺度控制几个方...
随着计算机视觉技术的发展,基于单目视觉的同步定位与地图创建(monocular SLAM)逐渐成为计算机视觉领域的热点问题之一。介绍了单目视觉SLAM方法的分类,从视觉特征检测与匹配、数据关联的优化、特征点深度的获取、地图的尺度控制几个方面阐述了单目视觉SLAM研究的发展现状。最后,介绍了常见的单目视觉与其他传感器结合的SLAM方法,并探讨了单目视觉SLAM未来的研究方向。
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关键词
单目视觉
同步定位与地图创建
扩展卡尔曼滤波器
计算机视觉
特征检测与匹配
下载PDF
职称材料
基于多特征融合的GMM汉语普通话口音识别
被引量:
3
2
作者
庞程
王秀玲
+1 位作者
张结
刘宏
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第S1期381-384 388,388,共5页
提出一种基于MFCC和共振峰频率特征的汉语普通话口音识别方法.该方法首先提取Mel频率倒谱系数(MFCC)和共振峰频率特征作为混合高斯模型(GMM)的输入,然后采用期望最大化(EM)算法训练模型,对两种特征分别建模,最后采用基于最大似然准则(ML...
提出一种基于MFCC和共振峰频率特征的汉语普通话口音识别方法.该方法首先提取Mel频率倒谱系数(MFCC)和共振峰频率特征作为混合高斯模型(GMM)的输入,然后采用期望最大化(EM)算法训练模型,对两种特征分别建模,最后采用基于最大似然准则(ML)的信息融合策略进行口音判别.实验数据库为7个地区的语音数据.经过交叉验证,该方法对于中国典型地区普通话口音的识别率达到85.61%,比单一使用MFCC特征或共振峰频率特征分别提高了6.62%和32.90%.
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关键词
口音识别
汉语普通话
MEL频率倒谱系数
共振峰频率
信息融合
加权判别
原文传递
题名
单目视觉同步定位与地图创建方法综述
被引量:
20
1
作者
顾照鹏
刘宏
机构
北京大学深圳研究生院物联网智能感知工程实验室
北京大学
机器
感知
与
智能
教育部重点
实验室
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第4期499-507,共9页
基金
国家863计划资助项目(2006AA04Z247)
国家自然科学基金资助项目(60875050
+4 种基金
60675025
61340046)
深圳市科技计划项目及基础研究计划资助项目(201005280682A
JCYJ20120614152234873)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130001110011)
文摘
随着计算机视觉技术的发展,基于单目视觉的同步定位与地图创建(monocular SLAM)逐渐成为计算机视觉领域的热点问题之一。介绍了单目视觉SLAM方法的分类,从视觉特征检测与匹配、数据关联的优化、特征点深度的获取、地图的尺度控制几个方面阐述了单目视觉SLAM研究的发展现状。最后,介绍了常见的单目视觉与其他传感器结合的SLAM方法,并探讨了单目视觉SLAM未来的研究方向。
关键词
单目视觉
同步定位与地图创建
扩展卡尔曼滤波器
计算机视觉
特征检测与匹配
Keywords
monocular vision
simultaneous localization and mapping
extended Kalman filter
computer vision
feature detection and matching
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于多特征融合的GMM汉语普通话口音识别
被引量:
3
2
作者
庞程
王秀玲
张结
刘宏
机构
北京大学
深圳
研究生
院
物
联网
智能
感知
技术
工程
实验室
华北电力
大学
控制与计算机
工程
学
院
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第S1期381-384 388,388,共5页
文摘
提出一种基于MFCC和共振峰频率特征的汉语普通话口音识别方法.该方法首先提取Mel频率倒谱系数(MFCC)和共振峰频率特征作为混合高斯模型(GMM)的输入,然后采用期望最大化(EM)算法训练模型,对两种特征分别建模,最后采用基于最大似然准则(ML)的信息融合策略进行口音判别.实验数据库为7个地区的语音数据.经过交叉验证,该方法对于中国典型地区普通话口音的识别率达到85.61%,比单一使用MFCC特征或共振峰频率特征分别提高了6.62%和32.90%.
关键词
口音识别
汉语普通话
MEL频率倒谱系数
共振峰频率
信息融合
加权判别
Keywords
accent identification
Mandarin
Mel frequency cepstrum coefficients(MFCC)
formant frequency
information fusion
weighted discrimination
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
单目视觉同步定位与地图创建方法综述
顾照鹏
刘宏
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015
20
下载PDF
职称材料
2
基于多特征融合的GMM汉语普通话口音识别
庞程
王秀玲
张结
刘宏
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
原文传递
已选择
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