基于高斯混合模型的说话人识别系统

针对概率得分均值法出现的单个帧概率打分容易畸低的情况以及投票法因归一化而损失掉正面影响帧的打分，提出了一种引入可信度的均值方法，实验证明：该方法兼顾二者的优势的同时，在一定程度上消除了各自产生的不利影响，提高了说话人识别的精度。     

基于曲率熵和高斯混合模型的DEM简化算法研究

针对现有数字高程模型(DEM,digital elevation model)简化算法对地形变化复杂区域的简化效果不够理想的问题,提出了一种基于高斯混合模型(GMM,Gaussian mixture model)和曲率熵的DEM精简算法。该算法首先根据DEM数据的高程信息对其进行聚类,将体现地形局部几何信息的熵与曲率相结合作为简化指标,针对不同的子类依据曲率熵的大小进行不同程度的精简。GMM聚类算法的引入能够保证各种地形数据在简化的过程中均得到一定程度上的保留,不会在平坦的区域简化过多的数据从而造成数据的不连续性。实验结果表明,与传统的简化算法相比,本文提出的算法具有高精度、数据空洞小、地形保持度高的特点,更加适合结构复杂、变化多样的地形。     

一种新的高斯混合模型参数估计算法

该文提出了一种高斯混合模型（GMM）参数估计的改进算法．原始的特征向量先经Schmidt正交化消除各维间的相关性,再用数学形态学方法估计出各维概率分布中混合分量的真实个数,最后按真实的混合分量个数用EM算法对各维分别作标量GMM参数估计．该方法能缓解GMM传统参数估计算法引起的“不易扩展”的不便．实验结果表明,将其应用于说话人辨认,能在较大幅度提高训练速度的基础上相对传统GMM参数估计方法获得更高的识别率．     

一种基于小波神经网络混合模型的说话人识别方法

提出一种混合模型,即将隐马尔可夫模型(HMM)和小波神经网络(WNN)相结合应用于说话人识别的模型.该方法利用HMM的时序建模能力以及小波神经网络较强的模式分类能力,进行与文本无关的说话人的识别.实验表明,采用这种混合模型可以提高系统的识别率,特别在噪声环境中具有一定的噪声鲁棒性,提高了识别性能.     

一种模糊高斯混合说话人识别模型

为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率.     

基于高斯混合模型自适应肤色识别算法

肤色识别是色情图像识别、人脸检测等图像处理技术的关键步骤,肤色识别效果的好坏直接影响相关图像处理技术的效果。图像中存在干扰因素时基于单高斯模型的肤色识别效果不佳,为了解决这个问题,在YCbCr色度空间基础上,提出了基于高斯混合模型自适应肤色识别算法。实验表明该算法识别效率较高,能较好地识别存在干扰因素图像中的肤色,具有一定的实用性。     

融合GMM及SVM的特定音频事件高精度识别方法

针对特定音频事件识别中持续时间特别短的音频事件漏检概率高、识别速度较慢的问题,提出一种融合高斯混合模型（GMM）及支持向量机（SVM）的特定音频事件识别算法. 该方法利用GMM的统计分布描述能力和SVM的推广泛化能力,将GMM和SVM分别识别的结果进行融合处理,以手枪、步枪、机关枪等10类以上枪声为实验数据,无需针对每种枪声生成相应的识别模板,仅需训练生成2个识别模板. 实验结果表明,识别准确率达到92.71%. 该方法模板数量少,不需要多次训练,算法复杂度较低,不仅便于应用而且可大幅提升识别效率.      

应用于说话人识别的AdaBoost GMM算法

与文本无关的话者识别一般采用高斯混合模型(GMM),而AdaBoost算法是用于提高各种现有学习算法精度的一种通用的优化算法.论文中讨论如何应用AdaBoostGMM算法进行说话人识别.     

基于复轮廓波域高斯比例混合模型SAR图像去噪

在分析了SAR图像的噪声成因及其噪声模型的基础上,提出了一种适用于复轮廓波变换域的高斯比例混合模型的SAR图像去噪(CCT-GMS)算法.本文所提出的算法具有多方向多尺度移不变性,并且充分的利用了复轮廓波的时域和频域的特性,改善了图像的视觉效果.实验结果表明:相比使用小波-轮廓波加上Cycle Spinning去噪,本文算法的峰值信噪比提高2 dB,相比使用BLS-GMS去噪,本文的算法抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显的改善.     

基于GMM统计参数和SVM的说话人辨认研究

支持向量机(SVM)是以统计学习理论为基础,解决模式识别问题的有力工具,但是它训练算法复杂,难以处理大量样本,限制了其在说话人识别方面的使用。针对这个问题,提出了一种基于GMM(高斯混合模型)统计参数和SVM的说话人辨认系统,以GMM模型的统计参数来训练SVM说话人辨认模型,有效解决了大样本数据下SVM模型的训练问题。实验表明,该方法有良好的效果,并且与倒谱加权方法结合后,可以增强系统的健壮性,进一步提高系统的识别率。     

基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法

针对距离误差对定位结果的影响,提出一种基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法.该算法将高斯混合模型方法引入到无线传感器网络的定位问题中,通过高斯混合模型分析找出误差较大的距离信息并将其剔除,对剩余距离信息使用三边测量定位法进行定位求解,同时结合加权定位算法进行位置估计.仿真实验结果表明,改进算法能提高定位精度,且定位结果更稳定.     

基于聚类分析的网络流量高斯混合模型

基于聚类算法对数据对象多个属性综合聚类的特点,研究网络流量的GMM模型及其在数据流尺度上的Log-normal分布。用EM算法研究了具有交互特征的网络流量的分类;通过与K-means算法比较,讨论了EM算法在流量聚类中的适用性;通过平衡和不平衡流量的聚类分析,研究了不同类型流量GMM建模的有效性。研究流量的幂律关系及其在不同尺度间的传递性,用户行为和应用程序特征通过传输层控制协议分解传递到IP层后,在数据包尺度上表现出分形和自相似性,在数据流尺度上表现出Log-normal分布。     

基于自适应混合高斯模型的前景目标检测

在计算机视觉研究中,从视频序列中提取出前景目标是关键步骤之一。而混合高斯背景模型是前景目标检测的一种常用算法。针对传统混合高斯建模过程中分别对每个像素建立固定个数的高斯模型和相同的学习率这一缺陷,本文先对视频帧进行了分块处理,然后自适应的对每个像素块采取不同的高斯分布个数和学习率,并且在建模过程的不同时间段采用不同的学习率,最后对检测结果在空域上进行数学形态学的处理。实验结果表明,与传统检测方法相比,该方法能够更加准确和快速地检测出前景目标。     

基于高斯混合模型的视频对象分割算法

针对应用高斯混合模型（GMM）进行视频建模与分割时的模型选择及参数估计初值选择的难点，提出了一种基于GMM的视频对象分割算法．首先进行特征提取，在特征矢量中引入加权运动信息，可根据不同需要选择合理的加权系数，然后通过分割投影进行模型选择及期望最大化（EM）算法的参数初始化并估计参数，这种初值选择方案使得EM算法的初值和真实值较接近，加快了迭代运算的收敛速度，从而提高了视频对象的分割速度，最后对特征矢量进行聚类分割．仿真实验表明，在保持良好分割效果的同时，所提算法的运算速度约为常规方案的76％，并且具有良好的稳定性．     

基于高斯混合模型的Kinect深度图像增强算法

深度图像获取是当前三维视频领域重要的研究课题.微软Kinect传感器可以获取到实时的稠密深度图,但往往在深度图中存在大量的空洞并且获取的深度图不稳定.针对这些问题,提出一种应用高斯混合模型实时修复的算法,首先要把彩色图像和深度图像对齐裁剪,然后通过高斯混合模型(GMM)把深度图像的前景和背景分离,针对不同的区域做不同的处理,对背景空洞做基于背景的填充,前景空洞采用颜色匹配算法进行处理,最后对处理后的深度图像做中值滤波处理去除噪声.实验证明,该算法在复杂前景物体和大面积深度缺失的情况下都可以有效填充深度图像中的大、小空洞,保留了物体边缘,尤其在遮挡物体的深度重建上,可以取得较好的重建效果.     

基于混合高斯模型的非固定握持姿势手势识别

针对手势识别研究中普遍要求用户以严格固定方式握持数据采集设备,致使用户体验差的问题,使用混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)对非固定握持姿势的手势识别算法进行改进,以提高手势人机交互时的舒适性.首先通过GMM从加速度传感器数据中提取用户握持姿势数据,然后借助握持信号实现手势命令数据提取与坐标转换,使识别系统能够自适应不同的握持姿势.为使GMM可以同时满足手势识别应用中对稳定性和适应速度的要求,优化了GMM的学习机制,包括增加备则模态和改善优先级计算.实验结果表明,所述系统在滚转角和俯仰角+60°~-60°、偏摆角+20°~-20°范围内,握持姿势对手势识别正确率没有明显影响,实现了非固定握持姿势的手势识别,起到了提高用户体验的作用.     

基于高斯混合背景模型运动检测的研究

研究了运动对象自动检测方法,针对传统的光流法、时间差法存在的不足,采用一种经典的背景模型提取运动对象,即高斯混合背景模型。对于模型参数的更新,摈弃计算量大的EM算法,采用一种拟合方法,使得算法的计算开销大为降低,提高了运算效率。通过在不同分环境多次实验,证明算法具有很好的鲁棒性、准确性。     

基于自适应高斯混合模型的图像稳定方法

提出了一种基于自适应高斯混合模型(Gaussian mixture model)的运动滤波器的图像稳定方法.首先采用多分辨力金字塔技术,通过特征跟踪进行运动估计;然后分析前n帧图像的统计特征,求取GMM参数;最后利用GMM运动滤波器对运动参数进行滤波,输出稳定的图像序列.实验结果表明,该方法对于图像的不规则运动的参数补偿是有效的,并且可以实现实时处理.     

基于复高斯混合模型的鲁棒VAD算法

针对语音激活检测的鲁棒性问题,提出在非平稳噪声环境下使用基于复高斯混合模型的鲁棒语音激活检测算法.算法中假设纯净语音谱满足复高斯混合模型,先验信噪比利用预先训练好的复高斯混合模型计算得到.复高斯混合模型的引入一方面提高了语音激活检测的性能,另一方面避免了使用基于最小均方误差语音增强的先验信噪比估计过程.实验中使用NOISEX-92噪声库来验证系统在噪声环境下的性能.结果表明,该种算法在非平稳噪声环境下具有良好的检测性能.