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国家自然科学基金(61075022)

作品数：39 被引量：121H指数：7
相关作者：李应郭洪谢伙生余清清李勇更多>>
相关机构：福州大学闽南师范大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目福建省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球更多>>

文献类型

  • 38篇中文期刊文章

领域

  • 35篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信
  • 1篇天文地球

主题

  • 7篇倒谱
  • 7篇倒谱系数
  • 7篇声音识别
  • 7篇图像
  • 7篇谱系数
  • 6篇支持向量
  • 6篇支持向量机
  • 6篇声音
  • 6篇向量
  • 6篇向量机
  • 6篇小波
  • 6篇MEL频率倒...
  • 4篇低信噪比
  • 4篇信噪比
  • 4篇生态
  • 4篇纹理
  • 3篇多频
  • 3篇多频带
  • 3篇信号
  • 3篇遗传算法

机构

  • 36篇福州大学
  • 1篇闽南师范大学

作者

  • 24篇李应
  • 5篇郭洪
  • 4篇谢伙生
  • 3篇林柏钢
  • 3篇李勇
  • 3篇余清清
  • 2篇王淑娥
  • 2篇周晓敏
  • 2篇李雪军
  • 2篇陈秋菊
  • 1篇尚艳艳
  • 1篇张清志
  • 1篇董晨
  • 1篇郭联志
  • 1篇郑振业
  • 1篇颜鑫
  • 1篇张小霞
  • 1篇李明
  • 1篇潘姣君
  • 1篇王浩安

传媒

  • 6篇福州大学学报...
  • 5篇计算机应用与...
  • 4篇计算机工程与...
  • 3篇电子学报
  • 3篇计算机应用
  • 2篇电子与信息学...
  • 2篇计算机工程
  • 2篇小型微型计算...
  • 2篇智能系统学报
  • 1篇武汉大学学报...
  • 1篇计算机系统应...
  • 1篇四川大学学报...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇木工机床
  • 1篇Journa...
  • 1篇山东大学学报...
  • 1篇中国图象图形...
  • 1篇图学学报

年份

  • 1篇2021
  • 3篇2018
  • 2篇2017
  • 2篇2016
  • 5篇2015
  • 6篇2014
  • 10篇2013
  • 6篇2012
  • 3篇2011
共 39 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于Bag of Features的手势识别被引量：4
2013年
基于视觉的手势识别中,手势的识别效果易受手势旋转,光照亮度的影响,针对该问题,借鉴了目标识别和图像检索领域的Bag of Features(特征袋)算法,将Bag of Features算法应用到手势识别领域。通过SURF(加速鲁棒性特征)算法提取手势图像的特征描述符,使手势对尺度、旋转、光照具有很强的适应力,再应用Bag of Features算法把SURF特征描述符映射到一个统一维度的向量,即Bag of Features特征向量,再用支持向量机对图像得到的特征向量进行训练分类。实验结果表示,该方法不仅具有较高的时间效率,满足手势识别的实时性,而且即使在很大角度的旋转以及亮度的变化下,仍能达到较高的识别率。
陈小波谢伙生
关键词：手势识别向量量化支持向量机
一种基于消除能量偏差的双层环境声识别模型
2012年
相比Mel倒谱系数(MFCC),基于能量偏差移除和幂函数的声音特征(PNCC)具有较强的抗噪能力。首先,将PNCC和MFCC组成混合特征矩阵,在隐马尔科夫模型(HMM)、高斯混合模型(GMM)和支持向量机(SVM)下对混合特征和传统特征做对比实验。其次,先选取实验结果较好的HMM模型过滤测试样本,再分别选取GMM和SVM做二次分类,并测试两种双层模型的识别正确率。结果表明在噪声环境下使用HMM/GMM双层模型和混合特征可取得较好的识别效果。
吴丽进李应
利用能量压缩后的MBPD检测低信噪比声音事件
2021年
针对低信噪比下的声音事件检测问题,提出基于能量压缩和灰度增强的多频带能量分布图的声音事件检测方法。将声音数据的gammatone频谱转成能量谱,对不同频带的能量进行不同比例的能量压缩,计算其多频带能量分布图,并对其进行灰度增强;对调整后的多频带能量分布图进行8×8的分块,对每一子块进行奇异值分解,提取主要数值作为声音事件的特征;利用随机森林分类器对特征建模与检测。实验结果表明,在低信噪比环境下,该方法具有良好的检测效果。
林艺明李应
关键词：奇异值
基于遗传算法优化匹配追踪的自然环境声音分类被引量：2
2012年
针对自然环境中各种背景噪声下的声音事件识别问题,提出一种基于遗传匹配追踪算法将自然环境音频信号稀疏表示进行分类的方法.首先,利用匹配追踪(MP)算法稀疏表示信号的主体结构,以消除噪声影响,其中利用采用精英策略的遗传算法(GA)优化MP的分解重构速度;接着,提取MFCCs作为音频信号的特征参数;最后,使用分类器支持向量机(SVM)和高斯混合模型(GMM)对4大类19种声音进行分类与比较,分类效果明显优于未进行稀疏表示的声音信号.实验表明,SVM模型分类效果优于GMM,提出的方法对实地采集的自然环境音频信号能有效识别.
李明李应
关键词：遗传算法
基于超像素的Grab cut前景提取算法被引量：1
2013年
针对海量的像素以及迭代更新高斯混合模型参数导致的Grab cut很难兼顾精确分割和实时交互的现象,提出基于超像素的交互式快速分割框架,精简了问题规模,保证了分割的准确度和实时性.首先,采用融合边缘自信度的均值漂移算法将图像分割为一系列保持颜色、空间信息以及边界特性的同质区域;其次,以每个同质区域的RGB均值为结点,构建加权网络图,建立前景和背景两个高斯混合模型;然后,采用EM算法结合一种新的max flow/min cut算法来逼近高斯混合模型参数;最后,本文引入区域项的自适应调整参数来提高分割的准确度.实验结果表明,文中算法对用户交互可以及时做出分割响应,并且分割的结果更加合理.
谢伙生胡薇薇
关键词：GRABCUT高斯混合模型均值漂移
基于纹理合成的图像修复优化方法被引量：6
2013年
针对Criminisi算法存在高时间复杂度及修复中偏差延续两个问题,提出一种优化方法.首先,在进行SSD(sum of squared differences)准确匹配之前预先计算待修复图像已知区域中所有纹理块的平均灰度值,并在匹配过程中结合阈值比较已知区域中纹理块及当前待修块的平均灰度值,筛选淘汰灰度差异较大的一些纹理块,节省大量匹配时间,加快修复速度.其次,定义一种新的优先权计算公式,其中不仅考虑置信度项和数据项,还增加是否接近原始边界因素的影响,使优先权的计算更为合理,修复的结果更理想.实验表明,此方法简单易行,图像修复效率得到较大提高,修复结果看起来更自然,更符合人的视觉感知.
谢伙生潘姣君
关键词：图像修复纹理合成优先权
增强图像细节和去噪能力的改进形态学分水岭算法被引量：8
2013年
为了抑制分水岭算法过分割和滤波后保持图像细节,论文提出一种改进的形态学分水岭分割算法。首先,对图像进行多尺度小波分解得到低频系数和高频系数;对低频系数进行基于Perona-Malik扩散模型各向异性扩散滤波;对高频系数,引入神经网络中的sigmoid函数改进自适应遗传算法的变异和交叉概率生成,并用父代的最优个体替换子代中最差的个体来保护最优个体不被破坏,克服遗传算法的局部最优现象,利用改进的自适应遗传算法增强和去噪。然后,对梯度图像做锐化处理以突出边缘,再做形态学运算并进行H-minima标记。最后,执行分水岭分割,实现改进的算法。实验结果表明,改进算法能够有效地抑制噪声的干扰,减轻过分割,分割精度也有所提高。
郭洪张清志
关键词：图像分割自适应遗传算法各向异性扩散
基于多随机森林的低信噪比声音事件检测被引量：5
2018年
论文针对各种背景声音中低信噪比声音事件的检测问题,提出把背景声音与声音事件混合,形成带噪声样本来训练分类器.在预处理阶段,使用基于经验模态分解与2-6级固有模态函数的投票方法,对背景声音与声音事件端点进行预测并估算信噪比.接着使用子带能量分布方法,提取声音数据的特征.最后,论文将背景声音与声音事件样本库中所有声音样本按照估算的信噪比相混合,生成混合声音特征训练多随机森林,用于低信噪比声音事件的检测.实验证实,所提出的方法可以用于各种声场景下低信噪比声音事件的检测,并能在信噪比为-5dB的情况下保持67. 1%的平均检测率.
李应印佳丽
关键词：信噪比经验模态分解
噪声环境下基于能量检测的生态声音识别被引量：5
2013年
无效声音段的存在导致噪声环境下声音识别方法的识别率迅速降低。为此,提出一种基于能量检测的抗噪声音识别方法。用能量检测方法检测背景噪声环境下的有用声音信号,对检测到的信号提取Mel频率倒谱系数特征,使用支持向量机对提取的特征向量训练分类模型,对含有噪声的生态环境声音进行识别。实验结果表明,该方法具有较好的抗噪能力,其在信噪比40 dB以下的识别率比添加能量检测前提高约25%。
王浩安李应
关键词：支持向量机MEL频率倒谱系数虚警概率
一种混合优化的匹配追踪生态声音识别方法被引量：3
2016年
针对生态自然环境中噪声对声音识别产生干扰的问题,提出利用混合优化的匹配追踪(MP)进行生态声音识别的方法.首先,使用萤火虫算法(GSO)和粒子群算法(PSO)对匹配追踪算法进行混合优化,加快匹配追踪有限次稀疏分解的速度并重构声音信号,保留高相关成分,滤除低相关噪声;其次,根据所选最优原子的时频信息结合MFCCs提取复合抗噪特征;最后,结合支持向量机(SVM)对40种生态声音在不同背景噪声与信噪比的情境下进行分类与识别.实验表明,优化后的匹配追踪算法去噪性能优于谱减法和小波去噪法.与常用的MFCCs方法相比,本方法对生态声音在不同信噪比下的识别性能有不同程度的改善,并且具有较好抗噪性.
李碧玉李应
关键词：信号重构粒子群优化算法
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