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论文研究-基于动态时间规整的语音样例快速检索算法.pdf
为了提高基于DTW算法的语音检索系统的速度，提出了一种基于分段累积近似下界估计的动态时间规整算法，实现语音样例快速检索。该方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率作为特征参数，然后计算语音样例和测试集中所有候选分段实际动态规整得分的分段累积近似下界估计，最后采用K-最近邻算法与动态时间规整算法搜索与语音样例相似度最高的区域。实验结果表明，此算法的检索速度比直接运用DTW 算法快6.32倍，而对其检索精度无任何影响。
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论文研究-基于两方向动态时间规整的无分割手写汉字检测.pdf
中文文本布局复杂、汉字种类多、书写随意性大，因而手写汉字检测是一个很有挑战的问题。针对上述问题，提出了一种无分割的手写中文文档字符检测的方法。该方法用SIFT定位文本中候选关键点，然后基于关键点位置和待查询汉字大小来确定候选字符的位置，最后用两个方向动态时间规整（dynamic time warping，DTW）算法来筛选候选字符。实验结果表明，该方法能够在无须将文本分割为字符的情况下准确找到待查询的汉字，并且优于传统的基于DTW字符检测方法。
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论文研究-基于关键帧的交互行为识别.pdf
微软发布的Kinect传感器相比传统相机，不仅能获取颜色图像，还能得到深度图像，这对人类行为分析提供了一种新的解决方案。因此，基于Kinect创建了八种类型双人交互行为数据集。为了减少原始序列数据并降低计算复杂度，基于DTW模型和运动能量准则提出了一种新的关键帧提取方法。实验结果表明，提出的方法能够准确、全面地反映内容梗概；同时指出选择五个关键帧，相比其他关键帧提取个数，不仅保证与完整序列的识别结果相近，也更有效地减少了原始序列数据存储量。
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论文研究-基于小波和动态时间弯曲的主题查找算法.pdf
针对以前查找图形主题算法的精度和时间复杂度不能兼容的问题，提出了基于小波和动态时间弯曲 （DTW）的形状主题查询算法。本算法先利用小波变换进行数据降维并剪枝，以降低计算查找主题的复杂度;再 应用DTW的高精度计算的特点来查找图形主题，同时结合v-shift公式，忽略了在垂直方向的距离，这样查找图 形主题可以解决在现实世界中因形状大小不同而相似的问题。实验结果表明该方法具有较高的匹配精度和较 低的计算代价，可以找到图形相似的主题，并不会产生漏报，具有很强的实际意义。
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论文研究-一种新颖的混合语音检索算法.pdf
提出了一种新颖的混合语音检索算法。利用ICA的盲分离特性，将包含两个人声音的混合语音分离成只含一个人的单一语音，以分离出来的单一语音为新样本建立新的语音库，并与基于混合语音的语音库建立链接关系。查询时，利用DTW技术进行匹配检索，实现了基于混合语音的检索功能。实验表明该方法能够在混合语音中查询到用户所要求的记录。
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论文研究-基于关键帧的多级分类手语识别研究.pdf
提出了一种基于关键帧识别的多级分类的手语识别方法，该方法采用HDR(多层判别回归)/DTW（动态时间规正）模板匹配多级分类方法。根据手语表达由多帧构成的特点，采用SIFT(尺度不变特征变换)算法定位获取手语词汇的关键帧，并提取其特征向量；根据手语词汇的关键帧采用HDR方法缩小搜索范围，然后采用DTW比较待识别的手语词特征与该范围内每一个手语词进行匹配比较,计算概率最大的为识别结果。这种方法在相同识别率的情况下比HMM识别方法速度提高近8.2%,解决了模板匹配法在大词汇量面前识别率快速下降的问题。
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