该文的目的就是要研究噪声环境下一种基于环境特征判别学习的Robust语音识别方法.主要内容如下:首先讨论了语料库的选择与建立.然......

视觉作为人类的主要的感知机能之一，对人类感知世界的重要性不言而喻。计算机视觉的任务就是为计算机赋予接近甚至超过人类视觉的感......

随着移动成像设备的快速发展,尤其是智能手机的普及,图像已成为人们感知世界、与外界交换信息的最重要的途径之一。由于复杂的成像......

随着信息时代的高速发展,图像已经成为人类获取和传播信息的重要途径。然而,在现实生活中,图像在采集和传输期间总会不可避免地受......

极速学习算法是最近几年提出的一种新颖的机器学习算法,最早应用于单隐层前馈神经网络的学习,目前在函数逼近,时间序列预测,模式识......

在基于图像内容的分析与理解领域图像分类技术是近些年来的研究热点,在景物自动识别、机器人等领域有着重要的应用。本文介绍了统......

优化目标决定了贝叶斯网络分类器的分类性能.文章围绕生成函数和判别函数等两类典型的优化目标,对比分析了贝叶斯网络在不同学习目......

提出一种基于环境特征判别学习的顽健语音识别方法，它首先通过使用一个简单的分类器和梯度下降法迭代地学得环境特征，接首利用得到的......

基于视觉词的统计建模和判别学习,提出一种视觉词软直方图的图像表示方法.假设属于同一视觉词的图像局部特征服从高斯混合分布,利......

针对目前的判别分类方法不能有效分析数据之间相关性的问题,提出新的判别分类算法,并将其应用于人脸图像识别。首先,将传统的相关......

介绍了一种近年来正被广泛重视的模式识别方法——基于最小分类错误准则的判别学习方法，讨论了该方法的基本原理及其可能的应用领域......

随着智能手机等便携式移动成像设备的快速发展,图像成为人们获取信息、对外交流的重要途径。图像是曝光时间内入射光在成像传感器......

随着便携式智能手机的普及,数字图像已成为人们感知、处理、分析和分享信息的重要载体。由于现实生活中复杂因素的影响,例如:成像......

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)是统计模式识别中一类重要建模工具。基于高斯混合模型的图像识别方法,具有形式灵活、识别......

随着互联网数据的迅猛增长,如何有效且高效的管理和利用这些数据成为了当前互联网亟待解决的一大难题。针对这一问题,模式识别方法......

贝叶斯网络分类器在很多领域有广泛的应用。为了更好的解决分类问题,出现了两种不同的扩展贝叶斯网络分类器。一是网络结构的扩展,......

中文字符识别是模式识别领域中极具有挑战性的难题之一。目前,印刷汉字识别和联机手写汉字识别已逐步实用化,而脱机手写汉字识别因......

水稻是我国主要的粮食作物之一,水稻生产在农业生产中具有举足轻重的地位。在水稻氮素营养诊断中,氮素是叶绿素的基本组成物质,叶......

在信息爆炸时代,海量数据的涌现在促进机器学习、模式识别、计算机视觉等人工智能领域迅速发展的同时也带来数据处理方面的挑战。......

应用最大-最小相似度（maximum-minimum similarity,简称MMS）学习方法，对基于高斯混合模型的文本区域提取方法中的有关参数进行优化．该......