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- 摘要：一般的说话人识别系统包括特征提取和识别模型两部分，其中特征参数的选择对系统 的识别性能有关键性的影响，现就特征提取展开研究，介绍了各种常用的语音特征参数及目前 主流的两种参数的提取过程，并论述了小波分析应用于语音特征参数提取中的优势
adxcvbv
- 基于最大熵的汉语人名识别方法研究 针对人名的特点，建立了特征模板，并在此基础上提取了特征集，利用特征选择算法提取了有效特征，并建立了一个基于最大熵的人名识别模型。 -Chinese name based on the maximum entropy method for identifying the characteristics of names, the establishment of a feature template, and on this basis set of fe
89346528ImageEnage
- matlabcontourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L -matlab
plsa
- 给与plsa模型开发 本源码是利用视觉仿生学成果进行目标识别的最新成果。c1 c2特征是MIT的Poggio教授的研究小组根据人眼视觉仿生的研究成果提出的特征。运用该特征对自然图像中的目标识别取得了较好的效果。本压缩包为提取C1 C2特征的Matlab源码。C1 C2特征的详细说明参见IEEE PAMI 2007上的文献 -This imports VIBES functionaility into Matlab and needs to be done once per session
platelience
- 车牌识别系统一般包括车牌定位、车牌切分、字符识别三部分，而车牌定位是车牌识别系统的基础和前提，其准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文针对这一关键问题进行了研究，提取了车牌的颜色特征并结合其纹理特征、几何特征以及投影特征进行准确定位。采用HSV颜色模型，利用颜色空间距离相似度计算分割颜色；针对颜色分割后的图像，车牌区域内水平方向上具有的连续跳变的特征，采用行扫描法确定车牌的上下边界；车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用垂直投影法确定车牌的左右边界；最后根据车牌的宽高比判断是否是真实的车牌域。实
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- 对拍摄得到的驾驶员视频帧图像, 使用复合肤色模型检测人脸 通过自适应边缘检测、 图像增强等方法处理得到 特征图像, 经特征区域筛选, 依据人脸先验知识匹配得到最佳人眼对 提取眼部特征向量, 结合 LVQ神经网络进行模式 识别检测眼部状态, 为判断驾驶员是否处于疲劳状态提供判据。-Video shot by the driver of the frame, the use of composite skin model of face detection through adaptive
AUb
- Finger HandWriting 模式识别部分,提取特征数据，训练模型，预测结果-Finger HandWriting模式识别部分,提取特征数据，训练模型，预测结果
caltech-image-search-1.0
- 大规模图像检索的代码，matlab与c++混合编程。总结了目前图像检索领域目前主要存在的方法。通过阅读该代码，可以对于经典的“词袋”模型（bow模型）有个具体的了解，但是该代码没有提供前序的特征提取，是直接从对提取好的特征向量聚类开始的，包括了k-means，分层k-means（HKM）聚类，倒排文件的建立和索引等，该代码还提供了局部敏感哈希（LSH）方法。最后，这份代码是下面这篇论文的作者提供的， Indexing in Large Scale Image Collections: Sc
hmm_matlab
- 基于隐马尔科夫模型HMM的人脸识别程序，使用Matlab编写，提取的人脸识别特征为DCT系数-it is face detection codes based on HMM Model ，you can run iton Matlab，the feature from face is DCT
82692999pls
- 偏最小二乘（PLS），在保留输入变量的最大信息条件小，现在输入和输出组中建立模型，再用非线性迭代法提取类间特征-Partial Least Squares (PLS), in the small reservation conditions for maximum information input variables, input and output modeling group now and then between nonlinear iterative feature extract
基于ASM和K近邻算法的人脸脸型分类_张倩
- 针对人脸特征分类问题，提出一种基于主动形状模型(ASM)和 K 近邻算法的人脸脸型分类方法。将 Hausdorff 距离作为 K 近邻算法的距离函数，利用 ASM 算法提取待测图像的特征点，对点集进行归一化后计算人脸轮廓特征点与样本库中所有样本点集的 Hausdorff距离，根据该距离值，通过 K 近邻算法实现待测图像的脸型分类。实验结果证明，该方法分类正确率高、速度快、易于实现。(Aiming at the problem of face feature classification, thi