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提出一种半自动的视频对象分割新方法,通过对象跟踪分割视频序列的后继帧。这种方法首先采用基于块匹配和最大边缘强度的运动估值和补偿方法进行了对象轮廓定位,接着采用模板匹配以特定对象知识检测对象像素。为使轮廓定位更可靠,在块匹配的运动估值中使用了彩色信息。而模板匹配则使分割结果精确化,避免误差传递,并且在出现遮挡时只要对象颜色在整个序列中的一直保持相似性,就能够正确检测出对象。实验结果证明这种方法能够分割复杂场景中的任意对象。 相似文献
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一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法 总被引:6,自引:0,他引:6
汉语的自动分词,是计算机中文信息处理领域中一个基础而困难的课题。该文提出了一种将汉语文本句子切分成词的新方法,这种方法以N-gram模型为基础,并结合有效的Viterbi搜索算法来实现汉语句子的切词。由于采用了基于机器学习的自组词算法,无需人工编制领域词典。该文还讨论了评价分词算法的两个定量指标,即查准率和查全率的定义,在此基础上,用封闭语料库和开放语料库对该文提出的汉语分词模型进行了实验测试,表明该模型和算法具有较高的查准率和查全率。 相似文献
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噪声下差分复合子带语音识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文根据子带特征反映语音信号局部特性和全带特征反映语音信号整体特性的事实,提出了 一种差分复合子带语音识别新方法。先用频谱差分减少噪声的干扰,再将多子带特征识别概率与全带特征识别概率相结合进行综合判决,以得到最终识别结果。将新方法应用于TIMIT数据包0-9十个英文数字和E-Set在NoiseX92的白噪声和F16战机噪声下的识别实验。实验结果表明新方法比传统方法识别性能有很大提高。 相似文献
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基于相对相关序列MFCC特征的模型补偿技术 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了基于相对自相关序列(Relative Autocorrelation Sequences,RAS)MFCC特征的模型补偿技术,并给出其理论推导及分析。实验结果表明,本文提出的补偿技术可以在不同信噪比下提高RAS-MFCC的性能,使基于RAS-MFCC的识别系统在低信噪比时仍能保持较高的识别率,并且在低信噪比时其性能明显优于经过相同补偿处理的MFCC识别系统。 相似文献
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文章分析了PHS对WCDMA系统干扰的主要原因,提出了不同系统间干扰测试方法的差异。通过仿真,分析了PHS干扰对WCDMA影响和系统共存需要的隔离,并且通过实际的测试对仿真结果进行了对比和分析。 相似文献
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前向神经网络的一种快速分层线性优化算法 总被引:4,自引:1,他引:3
本文利用数学分析的方法,提出了一种前向神经网络快速分层线性优化算法,其特点是:用新方法构造了各层的目标函数;无须计算Hessian矩阵,加快了算法的收敛速度.仿真实验表明,与传统算法如误差反传法或BP法和含势态因子(Momentum factor)的BP法以及现有的分层优化算法相比,新算法能加快收敛速度,并降低学习误差. 相似文献