【摘 要】
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本文提出了一种视觉语言特征—灰度轮廓权向量差分形状特征,给出了该特征提取的算法.仿真结果表明,该算法与传统的函数变形模型相比,总的特征提取准确率提高了5个百分点,每个发音图像序列特征提取的准确率提高了1.6~9个百分点,每帧图像的特征提取时间由4.6495秒下降到0.4455秒.因此,算法在特征提取的准确性和有效性方面有全面的提高,其鲁棒性和实用性也得到明显的改善,是一种有效的视觉语言特征.
【机 构】
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北京航空航天大学电子工程系 中国科学院声学研究所
【出 处】
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图像、仿真、信息技术第二届联合学术会议
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本文提出了一种视觉语言特征—灰度轮廓权向量差分形状特征,给出了该特征提取的算法.仿真结果表明,该算法与传统的函数变形模型相比,总的特征提取准确率提高了5个百分点,每个发音图像序列特征提取的准确率提高了1.6~9个百分点,每帧图像的特征提取时间由4.6495秒下降到0.4455秒.因此,算法在特征提取的准确性和有效性方面有全面的提高,其鲁棒性和实用性也得到明显的改善,是一种有效的视觉语言特征.
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