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柳州运输职业技术学院电子工程系电子信息工程系

作品数:3 被引量:4H指数:1
相关作者:黄勇吴建军更多>>
相关机构:广西师范大学物理与电子工程学院更多>>
发文基金:广西壮族自治区自然科学基金更多>>
相关领域:医药卫生自动化与计算机技术文化科学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 1篇人脸
  • 1篇人脸表情
  • 1篇人脸表情识别
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇网络选择
  • 1篇混合模型
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯混合
  • 1篇高斯混合模型
  • 1篇表情识别

机构

  • 2篇柳州运输职业...
  • 1篇广西师范大学

作者

  • 1篇胡维平
  • 1篇于燕平
  • 1篇黄勇

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇中国生物医学...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
3 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于矩阵模式的人脸表情识别被引量:1
2010年
提出了一种基于矩阵模式的人脸表情识别方法。该算法直接将人脸表情图像矩阵作为矩阵模式,并结合传统PCA和FLDA进行表情特征提取,称之为MatPCA和MatFLDA。与2DPCA等不同,该算法既利用图像矩阵中的行向量间的信息,也充分利用列向量间的信息,尽可能地保留了原始的表情信息。基于JAFFE和CED-WYU(1.0)两个表情数据库的识别结果表明,基于矩阵模式的特征提取方法能有效地提高识别率并节省计算时间。
黄勇
关键词:表情识别
病态嗓音特征的神经网络选择被引量:3
2009年
病态嗓音自动检测和评价的关键是有效提取相关的特征,但一般的提取原则是尽可能的把相关特征纳入特征集,其结果就很难避免各种特征的相关和冗余信息,并对随后的识别效率和检测带来负面影响,因此特征优选工作就显得非常重要。本研究对待识别嗓音样本分别提取出两种特征参数(传统声学参数和基于小波变换提出的特征参数)后,利用神经网络分别对这两种特征参数进行了特征选择和优化,并分别对选出的各组特征进行了识别,结果表明基于神经网络的特征选择方法是有效的,从基于小波变换提出的特征中选出的7维特征矢量完全能取代原始特征矢量,并取得了正常95.06%,病态92.85%的识别结果。
于燕平胡维平
关键词:神经网络高斯混合模型
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