文献详情


基于支撑向量机的视觉语音特征区域定位方法

外文标题	A Method of Visual Speech Feature Area Localization Based on Support Vector Machine
文献类型	期刊
作者	蒙山[1];张有为[2]
机构	五邑大学信息科学研究所,广东,江门,529020;北京航空航天大学电子工程系,北京,100083 ↓
来源信息	年:2003卷:39期:3页码范围:50-52
期刊信息	计算机工程与应用ISSN:1002-8331
关键词	人机交互;支撑向量机;双模态
摘要	该文提出了基于支撑向量机SVM(Support Vector Machine)结合由主元分析PCA(Principle Component Analysis)导出的DFFS(Distance From Face Space)判据进行人脸视觉语音特征区域定位的方法.并与基于传统Fisher准则的线性判别方法FDA(Fisher Discrimination Analysis)结合DFFS判据的定位结果进行了比较分析.在有限样本的情况下,基于SVM-DFFS的方法与传统的线性FDA-DFFS方法相比具有一定的优势.该文实验中所使用的样本数据来自中国科学院声学所汉语听觉、视觉双模态数据库(CAVSR v1.0).
收录情况	PKUISTICCSCD
所属部门	电子信息工程学院
链接地址	http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjgcyyy200303016.aspx
DOI	10.3321/j.issn:1002-8331.2003.03.016
基金	广东省自然科学基金

全文|
影响因子：


暂无成果共有人
dc:title:基于支撑向量机的视觉语音特征区域定位方法
dc:creator:蒙山;张有为
dc:date: publishDate:2003-01-21
dc:type:期刊
dc:format: Media：计算机工程与应用
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：计算机工程与应用.2003,39(3),50-52.
dc:identifier:DOI：10.3321/j.issn:1002-8331.2003.03.016
dc: identifier:ISBN:1002-8331