基于高斯混合模型GMM的说话人识别方法

高斯混合模型(GMM)是一种经典的说话人识别算法,本文在实现其算法的同时,主要模拟了不同噪声环境情况下高斯混合模型(GMM)的抗噪声性能,得到了一些有益结论。     

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。     

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。     

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。     

一种基于混合高斯模型运动目标检测新算法

针对传统的混合高斯模型算法检测时存在较多噪声的不足,提出了一种基于混合高斯模型与三帧差法相结合的运动目标检测算法。该算法首先分别通过混合高斯模型算法和三帧差法各获得一幅前景图像,然后将两幅图像进行逻辑或运算;再对获得的图像进行自适应中值滤波处理,并利用连通域阈值面积去噪法除去剩余的噪声,最终提取出运动目标。实验仿真结果表明,利用该方法可以有效地提高运动目标的检测率。     

基于一种新特征参数的说话人识别

针对传统的特征参数Mel频域倒谱系数MFCC难以满足语音信号的非平稳性问题,提出一种基于小波分析的新特征参数FPBW的提取方法.为了提高训练速度,采用正交高斯混和模型,将正交变换改到最大期望EM算法之前进行,从而减少训练时间.实验结果表明,新的特征参数FPBW优于特征参数MFCC,并且采用正交高斯混合模型进一步提高了识别性能和训练速度.     

一种基于历史背景的混合高斯背景建模算法

针对背景场景重复显现问题,提出了一种基于历史背景的混合高斯模型(History Background-based GMM,HBGMM).相较于传统的混合高斯模型,该模型对历史背景模型进行标记,并通过判决匹配次数快速调整历史背景模型的学习率.同时对模型权重低于阈值下限历史模型和非历史模型进行区别处理,用该方法更新模型权重从而降低误检率,使历史模型尽量避免误删除.实验结果表明,本文提出的基于历史背景的混合高斯背景模型能够实现记忆背景的功能,从而更快地适应场景的变化,减少前景误判.     

一种改进的混合高斯模型运动目标检测方法

混合高斯模型是一种能够较好处理光线渐变, 象素点噪声干扰的运动目标检测模型,但在光线突变时,大量背景象素偏离原有的分布模型,会造成大量背景象素点被检测为前景.本文提出了一种新的运动目标检测办法:首先以当前帧和背景帧对应象素亮度比值的概率的分布来判定光照突变,然后依据其分布规律来检测运动目标,最后以检测的结果对混合高斯模型进行修正,使其能快速适应光照突变环境.实验结果表明,该方法能够较好地适应光照突变的环境.     

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.     

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.     

基于高斯混合密度函数估计的语音分离

基于最大熵法（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｅｎｔｒｏｐｙ,ＭＥ）、最小互信息量法（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ,ＭＭＩ）和最大似然法（ＭａｘｉｍｕｍＬＩｋｅｌｉｈｏｏｄ,ＭＬ）最解决盲信号分离问题的常用算法,分析了ＭＥ、ＭＭＩ以及ＭＬ算法之间关系。基于高斯混合模式（Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ,ＧＭＭ）概率密度函数估计,提出了一种采用反馈结构的扩展最大熵语音分离算法,与     

非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪。利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度。仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度。      

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。     

基于匹配分布和混合高斯模型的车辆检测算法

为解决高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)在车辆检测中存在的车辆断裂等问题,提出了一种基于匹配度分布的混合高斯车辆检测算法.该算法采用c均值聚类法计算混合高斯模型初始值,得到初步的背景模型;匹配度分布的提出充分考虑了背景变化的时间性和空间性的特性;根据前几帧检测结果得到每个点的匹配度分布,对当前图片改变背景学习的规则,去除了干扰,适应了背景的变化.实验结果表明,该算法较传统的混合高斯检测方法检测率平均提高16％以上,使背景也更稳定和准确,克服了车辆检测的断裂以及光照突变等问题,提高了车辆区域检测的准确性.     

基于匹配分布和混合高斯模型的车辆检测算法

为解决高斯混合模型GMM（Gaussian Mixture Model）在车辆检测中存在的车辆断裂等问题, 提出了一种基于匹配度分布的混合高斯车辆检测算法。该算法采用c均值聚类法计算混合高斯模型初始值, 得到初步的背景模型; 匹配度分布的提出充分考虑了背景变化的时间性和空间性的特性; 根据前几帧检测结果得到每个点的匹配度分布, 对当前图片改变背景学习的规则, 去除了干扰, 适应了背景的变化。实验结果表明, 该算法较传统的混合高斯检测方法检测率平均提高16%以上, 使背景也更稳定和准确, 克服了车辆检测的断裂以及光照突变等问题, 提高了车辆区域检测的准确性。     

基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法

针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量;再采用全部图像的局部特征向量训练混合Gauss模型生成人脸特征向量;最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别.采用ORL,Yale和CIGIT人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度.     

与文本无关的复合策略说话人辨识系统

为获得较高的说话人辨识正确率，同时减小辨识系统的时空开销，提出了一种复合策略的辨识系统。采用长时平均频谱作为粗识的特征，定义了相应的辨识判别准则。建立ｍｅｌ－倒谱特征的高斯混合模型（ＧＭＭ）进行第二步辨识。给出了ＧＭＭ求解算法的一种简便推导，着重研究了判别阈值，预加重系数，ＧＭＭ阶次，训练语音长度及辨识语音长度对系统辨识性能的影响。     

基于改进混合高斯模型的交通流背景检测算法

针对交通流视频中道路背景像素较为统一的特点,提出一种基于时空信息的双混合高斯模型背景检测算法.该算法先构造像素时间域混合高斯模型进行时间域的检测,并采用双重阈值分别判断前景与背景.当某像素无法准确判断时,针对该像素邻域构造空间域混合高斯模型,以空间域的检测结果代替时间域的检测.通过不同的交通流视频中的测试和比较,验证了所提出的算法能有效地融合像素自身的时间信息与像素间的空间信息,提高了检测初始阶段的鲁棒性,同时有效地解决了出现停车现象时的误检测问题.