排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对目前唇读系统多采用HMM的识别方法,提出了基于AdaBoost的唇读识别方法,有效地解决了样本空间的交叠问题,通过强化训练那些难以分类的样本,使得识别性能有所提高.该方法改进了迭代过程中权值的变化率,降低了样本权重更新速度;同时区分噪声样本,减小不合理弱分类器的权重,使得改进后的算法降低了噪声对强分类器的影响. 相似文献
1