模糊语言模型在唇读系统中的应用
论文针对传统的统计语言模型所面临的数据稀疏和估计严苛性问题,提出基于模糊表示的n-元语法模型,并将其应用于唇语识别系统中,结合隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model),建立了新的唇动识别模型—HFM(HMM and Fuzzy Language Model).利用教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室研制的语料库在线系统,制作了一个小型语料库,进行了句子识别实验.实验结果表明,HFM可使单音识别率最高提高6.5％,句子识别率最高提高22.7％,另外,采用语言模型对文字流进行解析,而不再是盲目文字匹配,单一视觉流的解析精确度达68.7％.
图像处理 唇语识别 模糊语言模型 隐马尔科夫模型
荣传振 岳振军 王渊 杨宇
解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007
国内会议
天津
中文
1301-1306
2015-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）