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摘要:
特征融合技术综合了参与融合的多类特征的有效鉴别信息,使得合成的新特征向量具有更强的分类能力.将提取到的唇形区域的几何特征向量和由离散余弦变换描述子表述的唇形轮廓特征向量进行特征融合,形成新的特征向量,应用隐马尔可夫模型进行特征向量的学习和识别,从而综合利用两类特征的鉴别信息,提高唇形识别的效果.实验研究了45°视角下的唇形识别,基于独立汉字发音的实验结果表明,综合两类特征所形成的新特征向量比单纯采用任何一种特征向量都能够提高唇形识别的效果.
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文献信息
篇名 基于数据融合的唇形特征识别
来源期刊 河北工业大学学报 学科 工学
关键词 数据融合 唇形特征 几何特征 离散余弦变换描述子 隐马尔可夫模型
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 68-71
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 2513字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-2373.2009.03.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李刚 天津大学精密仪器与光电子工程学院 489 5177 33.0 54.0
2 王蒙军 7 172 5.0 7.0
4 吴涛 1 1 1.0 1.0
7 杨珉 1 1 1.0 1.0
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2016(1)
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研究主题发展历程
节点文献
数据融合
唇形特征
几何特征
离散余弦变换描述子
隐马尔可夫模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河北工业大学学报
双月刊
1007-2373
13-1208/T
大16开
天津市北辰区双口镇西平道5340号
1917
chi
出版文献量(篇)
3202
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10
总被引数(次)
21785
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