共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
为实现限速交通标志的快速准确识别,采用模板匹配对限速交通标志进行识别。首先图像进行倾斜校正,并在HSV颜色空间进行分割,提取感兴趣区域(ROI),然后利用垂直投影分割字符,最后通过和模板字符进行匹配,比较两者相似度来识别字符。实验结果表明,该方法能够有效分割出限速交通标志的字符,并能准确的识别出标志。 相似文献
2.
3.
针对车牌容易变形,涂漆易脱落,受光照等环境因素的影响,本文将SIFT算法和BP神经网络应用在车牌识别领域中,有效地克服了上述问题。SIFT算法对汉字,字母和数字提取SIFT局部特征,并用BP神经网络进行识别。克服了传统的模板匹配方法对数字和字母形状相近不能识别的缺点。实验中的结果和模板匹配法相比较,表明该方法明显优于传统的模板匹配法。 相似文献
4.
所谓说话人识别,就是根据输入语音确定发音者的身份,即用待识语音和预先提取的说话人特征来确定或鉴别说话人的身份。采用动态时间规整(DTW)方法,可以利用使用过程中的数据不断修正原模板,使模板逐次趋于完善。研究了DTW在说话人识别系统中的应用,通过实验证明,当用于训练的数据量较小时,可以得到比较稳定的识别性能。 相似文献
5.
针对电子资源元数据的特征,重点探讨了实现电子资源元数据自动识别的有效途径,其目的是识别出符合标准的电子资源元数据.借鉴树匹配方法,构建了适合予电子资源元数据识别的元数据树匹配模型.首先将电子资源元数据转换为有根无序树结构;之后与元数据标准模板树进行名称匹配和结构匹配;最后得到匹配成功的元数据.元数据树匹配模型可以用于元数据的自动提取、分类、存储和检索等电子资源管理研究与实践. 相似文献
6.
面部识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一,如何进行好面部识别工作对于生活、生产都有着十分重要的意义。本文提出一种基于特征点提取的面部识别方法,在得到已知图像和待识别图像以后,先对其进行边缘提取和点特征提取,然后基于提取的特征点进行灰度模板匹配,通过图像匹配的结果对图像进行识别。 相似文献
7.
针对传统的单一人脸识别身份的方法在遇到光线不明、粉尘附着、部分遮挡情况下,识别效果不佳.本文提出了多种生物特征相融合的识别方法.该方法首先提取井下人员的人脸、虹膜、指纹的特征,对特征进行融合并产生新的特征向量,通过监督式学习训练,形成新的图像特征模板库.最后,用获取的人员新特征与模板库的特征进行匹配,从而完成身份识别.在图像处理过程中,使用了霍特林变换,快速滤除大部分无用特征信息,通过决策树支持向量机分类器(decision trees support vector machine,DT-SVM)精准实现身份识别.实验仿真结果表明:这种方法减少了算法的计算复杂度,提高了身份识别的准确性,增强了对工作人员的安全监控. 相似文献
8.
本文主要论述了手写体数字识别系统的设计方法。首先对待识别数字的预处理进行了介绍;并探讨了如何提取手写体数字的模板特征,描述了以模板匹配实现分类器的设计方法。 相似文献
9.
文章介绍了语音识别的基本原理以及用DSK6713实现语音识别算法的一些原则和方法,阐述了语音识别在DSP上的实现技术。系统使用梅尔倒谱系数(MFCC)作为特征参数,采用算法相对简单以及计算量较小的动态时间弯折算法(DTW)实现语音参数的匹配。用MATLAB实现DTW算法的仿真,进而将语音识别技术应用到DSP上,实验结果表明对特定人、小词汇量和孤立词的语音识别效果比较好。 相似文献
10.
通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法,以线性预测倒谱系数为特征参数提取算法以及隐马尔可夫模型为建模算法,利用凌阳单片机作硬件平台,实现了声控锁的语音控制功能。实验结果表明,系统性能稳定,识别效果良好。 相似文献
11.
12.
13.
以VC++6.0为开发平台,实现一个基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)非特定人的安多藏语孤立词语音识别系统。对有声段语音进行MFCC参数的提取,对提取后的MFCC参数进行矢量量化后训练HMM模型,形成特征模板库,最后进行识别。根据安多藏语的特点,改进端点检测的方法,提高了孤立词语音信号检测的准确性,并进一步提高了识别率。 相似文献
14.
15.
16.
《黑龙江科技信息》2020,(21)
随着社会人口老龄化日益严重,针对独居老人居家不便等问题,设计一款基于STM32的多模智能家居控制系统。该多模控制包括自动控制、手势控制和语音控制。自动控制:若系统开启后自动检测到室内环境温度高于设定值,则开启空调;若在系统运行过程中检测到一氧化碳浓度过高,则连通蜂鸣器报警。手势控制流程:通过MPU6050传感器识别原始手势数据后进行姿态解算,将处理后的手势数据通过蓝牙模块传输至STM32单片机进行比对,若与预设手势匹配则控制相应家居设备。语音控制流程:以LD3320为核心的语音识别模块采集环境人声后用特征语音算法与预设的语音进行比对分析后将处理后的语音信号传输至STM32单片机来控制相应家居设备。同时各项环境参数和各个家居设备状态将在DGUS显示屏上实时显示。该设计能够有效方便独居老人的生活及提高安全性。 相似文献
17.
18.
19.
在语音识别系统中,往往需要对输入的语音信息进行数据预处理操作,删除冗余的、不相关的特征值.针对传统应用于语音系统中特征选择算法中出现的效率低、错误率高的缺点,本文提出了基于信息增益的特征选择算法.该算法通过信息增益评价指标对属性进行排名及评价,选择最优的特征属性并删除无用的属性.通过大量的对比实验结果表明,本文提出的算法可以高效地完成特征选择语音数据预处理,并且提出的新算法与传统的特征选择算法选择出的特征属性应用在语音识别算法后能够更准确地识别和判断语音信息. 相似文献
20.
为了适应强噪声环境下的语音识别,进行了基于美尔倒谱系数特征及隐马尔可夫模型的识别算法研究,主要对提取语音信号的线性预测系数、端点检测、语音特征参数提取、语音算法识别流程等进行了初步研究,并进行了说话人识别系统的仿真验证。 相似文献