常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
上传时间： 2014-07-08
上传用户：wqxstar
iar 安装使用的方法。其中包括一些工程模板
上传时间： 2013-12-31
上传用户：天诚24
IAR工程模板初探,包含工程设置等常数的说明以及使用方法.可与Protues中的LPC系列ARM实现仿真(已测试).绝对原创.
上传时间： 2016-11-18
上传用户：sy_jiadeyi
针对Marr边缘检测算法中LOG模板的构造进行了研究。根据实际应用中LOG模板的设计要求,提出了 不等间隔采样和非均匀量化相结合的数字化方法 导出了构造LOG模板的一般公式 给出了调整公式中参数的方 法。实验结果表明,该方法能够满足实际应用的要求。
上传时间： 2014-01-25
上传用户：wyc199288
同一本书上的手写数字识别程序,里面有模板识别等等好几种手写数字识别方法,采用线形代数里概率论识别
上传时间： 2017-05-26
上传用户：refent
1、掌握Windows 下的DIB图像的存储格式和基本的处理方法； 2、编写程序进行图像的模板处理； 3、窗口大小为：3*3
上传时间： 2014-08-09
上传用户：silenthink
基于VOF方法，介绍了自由液面追踪与模拟的一种新方法：模板化的方法，简化了运算过程
上传时间： 2017-02-18
上传用户：xiaochong
基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点，运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况，实现了动态背景下的运动目标检测，通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。
上传时间： 2013-10-09
上传用户：ifree2016
提出了一种基于相关分析的飞机目标识别方法。该方法利用飞机图像低频和高频部分合成滤波器模板，能达到很高识别率与很低的等错率。该研究旨在提高飞机识别的准确率和降低出错率，采用一种基于相关分析的飞机目标识别方法。该方法通过对采集的飞机图像做去除背景、降噪、图像增强、二值化和归一化处理，将飞机图像低频和高频部分合成滤波器模板，通过特征比对达到识别飞机的目的。利用Matlab 7.0做10种飞机的识别实验，得出了95.47%识别率和0.04%等错率的结论，识别率和等错率均优于不变矩法、三维识别方法、基于小波分析和矩不变量的方法，印证了笔者提出的基于相关分析的飞机目标识别方法的优越性。在飞机图像数据库上的实验结果表明，该方法是可行的。
上传时间： 2013-11-03
上传用户：manlian
结合已有的基于MPEG视频流的行车障碍检测算法，在原有基础上加入检测匹配模板，对易造成误判的噪声及影响正常检测的非危险区域都有较好的处理效果。通过统计分析及经验验证，分析得出在直行、转弯及上下坡3种路况及不同车速下车辆正常安全行驶时的检测阈值T。该方法能结合实际，运算量小，实验结果较好。
上传时间： 2013-10-19
上传用户：agent
