基于地形特征重要度的地形网格简化与调整

山地是应急决策过程的主要场景之一,面向移动终端和WEB展示等资源受限平台上的大场景优化显示方法是图形学和可视化领域的研究热点。文章在已有的DEM地形网格简化算法的基础上,提出了一种基于地形特征重要度的地形网格简化与调整算法。通过K-means算法将地形网格顶点进行聚类,并且引入地形特征重要度来调整特定区域地形网格的大小,达到突出特定地形的效果;采用细节层次(levels of detail,LOD)算法指导地形网格的细分和简化,提高地形网格的绘制效率。实验结果表明,该算法有效地保留且突出了山地区域地形地貌,并且减少了顶点数量,提高了地形绘制和渲染的效率。     

基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法

文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网络,将它与Softmax回归模型构成的级联结构看作是2层神经网络,在神经网络的训练过程中,主成分的特征向量可以微调。在不同人脸数据库上的实验表明,相比于传统的只用PCA降维的方法,本文方法可达到较高的识别率。     

智能环境中音视频双模态的身份辨识

首先描述了智能环境下一种基于语音和人脸图像的双模态的身份辨识系统;然后在基于语音的说话人辨识中采用改进的基于语音段的高斯混合模型,在基于人脸的身份辨识中利用K近邻法对整个视频序列而非单个静止图做判决;最后在评分层通过对双模态输出的评分进行规整和加权组合实现融合.实验表明,音视频双模态融合能有效提高身份辨识系统的正确率.     

一种基于说话者的无监督语音分割算法

手机对话语音中2个说话者之间存在着信道和声学特征上的差异,利用这种差异可以从对话语音中分出属于每个话者的语音部分。文章重点讨论了一种基于距离的无监督语音分割算法,并比较了欧氏距离及广义似然比和持续时间相结合的2种距离测度,后者利用假设检验的似然比来描述2个语音段之间的相似性,通过与文本无关的手机对话语音的话者确认系统实验,表明了它比前者更优越,能较好地检测出绝大部分的说话者改变点,且计算代价也较低。     

基于关键数字和HMM的数字串说话人身份确认系统

为了建立一个数字串说话人身份确认系统 ,采用了基于数字HMM的与文本有关的身份确认方式 ;使用限定在数字范围内的任意数字串为语音文本 ,并内嵌能较好反映说话人特征的关键数字来提高确认性能 ;最终对多个关键数字的确认子系统进行综合判决 ,以提高HMM识别性能鲁棒性 .文中重点研究了基于关键数字HMM的身份确认 ,提出了以模型间的距离测度为准则来选择说话人的关键数字 ,并通过对比实验表明了用计算KLD上限的方法进行模型间距离测度的有效性 .