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基于光照分类的可变光照下人脸识别方法被引量：2: 2010年; 针对人脸识别中的光照变化问题,借鉴"分而治之"的思想,提出通过光照分类来提高不同光照情况下人脸的识别率。根据人脸图像灰度随光照变化的分布特点,将图像划分为三类:无偏光类、左偏光类和右偏光类,分别在不同的光照子集中对人脸图像进行处理与识别,并在YALEB人脸库上完成实验验证。结果表明,该方法不需要进行光照归一化处理,有效减弱了光照不均匀对人脸识别的影响,在提高识别率的同时降低了运算量,识别率可从未分类前的86.7%提高到99.6%,对于可变光照下的人脸识别有一定的应用前景。; 崔瑞张艳宁呼月宁朱宇; 关键词：人脸识别

AAM在多姿态人脸特征点检测中的应用被引量：13: 2010年; 主动表观模型AAM是经典的特征点检测方法,但是受到其线性预测模型能力的限制,当初始位置偏离目标位置过大时,很难收敛到正确位置,因此传统的单一AAM模板很难满足多姿态人脸特征点检测的要求。针对此问题,提出了一种基于多模板AAM的人脸特征点检测方法:首先定义模板相似度和人脸特征点,将人脸姿态划分为若干类,每一类姿态训练一个特定的AAM模板;然后对测试样本,利用每个AAM模板搜索特征点,并计算搜索结果与模板的相似度,选择相似度最大的AAM模板的搜索结果作为最终的特征点检测结果。通过相似度选择模板的方法可以为AAM搜索提供相对偏离较小的初始位置,因此可以精确地检测特征点。在东方人脸数据库上的实验结果证明了模板选择的必要性和相似度定义的合理性。在整个数据库上的测试结果表明,92.11%的测试图像均可以通过相似度准则选择到正确的AAM模板,从而可以精准地检测特征点;99.92%的图像可选择到正确的AAM模板或其相邻模板,故可以检测到较为准确的特征点。; 呼月宁张艳宁朱宇崔瑞; 关键词：特征点检测多姿态

汉语普通话声调发音错误检测: 汉语是声调语言,相同的音节带上不同的声调所代表的语义就很不相同。对于学习普通话的人来说,掌握正确的声调发音至关重要,而对于计算机辅助语言学习或普通话水平测试系统来说,准确的检测出声调的发音错误也就非常重要。本文采用精细的...; 张琰彬呼月宁初敏黄超梁满贵; 关键词：发音错误检测; 文献传递

汉语普通话声调发音错误检测: 汉语是声调语言，相同的音节带上不同的声调所代表的语义就很不相同。对于学习普通话的人来说，掌握正确的声调发音至关重要，而对于计算机辅助语言学习或普通话水平测试系统来说，准确的检测出声调的发音错误也就非常重要。本文采用精细的...; 张琰彬呼月宁初敏黄超梁满贵; 关键词：声调语言发音错误检测汉语普通话; 文献传递

汉语普通话声调发音错误检测被引量：2: 2008年; 汉语是声调语言,相同的音节带上不同的声调所代表的语义就很不相同。为了便于计算机辅助语言学习或用于普通话水平测试系统,准确地检测出声调的发音错误,该文采用精细的上下文相关的声调建模(contextdependent tone model,CDTM),并通过度量与实际发音最相符合的声调模型与预期的声调模型间的KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)来检测声调发音的正确性。实验结果表明,在控制错误接受率和错误拒绝率相等的前提下,错误接受率约为6.7%。; 张琰彬呼月宁初敏黄超梁满贵; 关键词：发音错误检测

星空背景的运动补偿技术: 为了精确检测运动星空背景下的弱小目标，运动背景补偿技术的研究是相当必要和至关重要的。本文研究了一种基于块匹配法的星空背景的运动补偿技术。首先，通过块匹配方法计算出样本点的运动矢量;其次，利用最小二乘法获得全局运动参数;最...; 孙瑾秋张艳宁崔瑞呼月宁陈栋; 关键词：块匹配最小二乘法双线性插值; 文献传递

汉语普通话声调的精细建模: 为了更好地研究普通话声调在连续语音中的变化规律,本文对普通话声调进行精细建模,即建立上下文相关的声调模型（Context Dependent Tone Model,CDTM）。该模型兼顾了当前音节的声韵母、前后音节的声调...; 呼月宁初敏黄超张艳宁; 关键词：声调识别声调分析上下文相关; 文献传递

汉语普通话声调的精细建模: 为了更好地研究普通话声调在连续语音中的变化规律，本文对普通话声调进行精细建模，即建立上下文相关的声调模型(Context Dependent Tone Model，CDTM)。该模型兼顾了当前音节的声韵母、前后音节的声调...; 呼月宁初敏黄超张艳宁; 关键词：声调识别声调分析汉语普通话语音合成; 文献传递

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呼月宁