基于支撑向量机的视觉语音特征区域定位方法

• 作者: 张有为 蒙山
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人机交互 支撑向量机 双模态
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 50-52
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.03.016

摘要

该文提出了基于支撑向量机SVM(Support Vector Machine)结合由主元分析PCA(Principle Component Analysis)导出的DFFS(Distance From Face Space)判据进行人脸视觉语音特征区域定位的方法.并与基于传统Fisher准则的线性判别方法FDA(Fisher Discrimination Analysis)结合DFFS判据的定位结果进行了比较分析.在有限样本的情况下,基于SVM-DFFS的方法与传统的线性FDA-DFFS方法相比具有一定的优势.该文实验中所使用的样本数据来自中国科学院声学所汉语听觉、视觉双模态数据库(CAVSR v1.0).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒙山	五邑大学信息科学研究所	4	11	2.0	3.0
3	张有为	五邑大学信息科学研究所	26	447	10.0	21.0