基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

汉语语音情感识别中特征值的提取研究

随着计算机应用技术的飞速发展,人们越来越渴望计算机能更加人性化、更加智能化,对人机交互系统的要求不断提高,情感信息处理已成为提高人机交互能力的一个重要课题。本文主要研究了利用汉明窗及相关算法正确地区分愤怒、悲伤、高兴、平静这四种基本情感。     

基于基本情感特征的汉语语音识别方法的研究

由于计算机技术的飞速发展,人们对人机交互系统的要求不断提高,希望计算机能更加智能化、人性化,情感的信息处理已经成为提高人机交互能力的一个主要课题。本文主要研究了如何利用相关算法及汉明窗正确地区分悲伤、愤怒、平静、高兴这四种基本情感。