【摘 要】
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This paper focuses on acoustic features that effectively improve the recognition of emotion in human speech.The novel features in this paper are based on spectral-based entropy parameters such as fast
【出 处】
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Science in China(Series E:Technological Sciences)
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This paper focuses on acoustic features that effectively improve the recognition of emotion in human speech.The novel features in this paper are based on spectral-based entropy parameters such as fast Fourier transform(FFT) spectral entropy,delta FFT s
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针对数字图像取证技术中的相机来源鉴别问题,利用相机成像过程中颜色滤波阵列(CFA)插值的线性模型,采用协方差矩阵对CFA插值系数进行统计估计,有效地降低了现有方法存在的估计误差,并以估计的CFA系数为特征,利用SFFS方法从240维特征中优化选择了36维组成特征向量,最后使用支持向量机作为分类器,对22种不同品牌不同型号的相机拍摄的图像进行了来源鉴别。实验表明,本文算法对数字图像的相机来源鉴别检测
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设计了一种基于邻域激励脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的图像分割方法.把既考虑强度又考虑邻域分布的像素邻域信息作为一个参数,来控制PCNN模型中的链接强度,进而控制神经元的内部活动值.在分割过程中采用基于多数裁定原则的方法,通过在一次迭代过程中对邻域像素分割阈值的调整,保证了分割结果的完整性.通过对几类图像的分割实验以及与经典分割方法的比较,验证了该方法的有效性.
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根据掌纹纹理的多分辨率、多方向特性,提出了一种基于双树复数小波变换的掌纹特征提取方法,利用双树复数小波变换具有的近似平移不变性,多方向选择性对掌纹图像进行特征提取,全面的描述了掌纹图像的纹理特性。该方法首先对掌纹图像进行多尺度双树复数小波变换,然后将每个细节图像分块,计算每个细节图像每块各点的幅值之和,形成矢量,归一化后形成掌纹特征矢量,最后使用加权的城区距离进行匹配。在1000幅掌纹图像上进行实
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