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Dynamic Time Warping 动态时间规整算法

Dynamic Time Warping(DTW)是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。 1. DTW方法原理 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”发的很短。另外,不同时间序列可能仅仅存在时间轴上的位移,亦即在还原位移的情况下,两个时间序列是一致的。在这些复杂情况下,使用传统的欧几里得距离无法有效地求的两个时间序列之间的距离(或者相似性)。 DTW通过把时间序列进行延伸和缩短,来计算两个时间序列性之间的相似性: 如上图所示,上下两条实线代表两个时间序列,时间序列之间的虚线代表两个时间序列之间的相似的点。DTW使用所有这些相似点之间的距离的和,称之为归整路径距离(Warp Path Distance)来衡量两个时间序列之间的相似性。 2. DTW计算方法: 令要计算相似度的两个时间序列为X和Y,长度分别为|X|和|Y|。 归整路径(Warp Path) 归整路径的形式为W=w...

特征提取的综合实验(多种角度比较SIFT、SURF、BRISK、ORB算法)

代码:https://files.cnblogs.com/files/jsxyhelu/main.zip 一、基本概念: 特征点提取在“目标识别、图像拼接、运动跟踪、图像检索、自动定位”等研究中起着重要作用; 主要算法包括: 特征点识别主要流程为: 1、检测关键点、提取描述向量和特征匹配; 2、通过检测关键点和提取描述向量构造出局部特征描述子, 3、然后进行特征匹配 特征点识别在以下6个方面进行比较 1、算法匹配速度比较 ubc 测试方法:在相同的匹配环境下,即使用同样配置的计算机,对相同的一对图像进行比较,测试算法的执行时间 2、旋转变换鲁棒性比较 bark 测试方法:对同一图像进行一定角度的旋转,旋转角度逐步递增,旋转后的图像逐一与原始图像进行匹配,比较能够正确匹配的特征点对数,并观察正确匹配对数的变化幅度 3、模糊变换鲁棒性比较 bikes 测试方法:对同一图像用不同的高斯核进行模糊处理,模糊处理后的图像逐一与原始图像进 行匹配,比较能够正确匹配的特征点对数,并观察正确匹配对数的变化幅度 4、光照变换鲁棒性比较 leuven 测试方法:对同一图像的亮度进行改变,逐 渐降低亮度,改...

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