简介:摘 要:通常我们所了解的人脸识别算法是指将人的五官特征或者局部特征经过图像处理,上传到系统后端,再和数据库的人脸照片进行比对,最终识别出所需要的类别。人脸识别算法比较广泛应用于监控、公安系统、考试系统、门禁检查、身份识别等领域,而基于特征提取的人脸识别算法是人脸识别系统中的关键部分,接下来我们将通过本文了解一下关于人脸识别算法的特征提取需要注意的事项。
简介:[摘要]语音识别率的高低,取决于语音信号特征提取的准确性和鲁棒性。,现实生活中是存在噪音干扰以及传播失真的,当语音识别技术走出实验室,流入市场的时候,其实特定设备接收到的语音信号就已经开始失真了。针对这一问题,笔者提出了特征提取的过程应该向前推进到发音系统的观点。结合不同人的发音生理特征来分析和提取语音信号的特征,这样的特征必将大大提高语音识别过程中提取到的信号特征的真实性,从而提高语音识别技术的识别率。
简介:摘要:特征提取是对原始数据关键特征的表达,能凸显原始数据的主要信息,避免和非主要信息产生“等价”变换,而弱化了主要信息价值。对于时间序列的电池组数据,设计基于注意力机制的时间序列特征提取算法,从而快速地对采集的数据进行有效降维与压缩。