基于支撑向量机的视觉语音特征区域定位方法

摘要

该文提出了基于支撑向量机SVM(Support Vector Machine)结合由主元分析PCA(Principle Component Analysis)导出的DFFS(Distance From Face Space)判据进行人脸视觉语音特征区域定位的方法.并与基于传统Fisher准则的线性判别方法FDA(Fisher Discrimination Analysis)结合DFFS判据的定位结果进行了比较分析.在有限样本的情况下,基于SVM-DFFS的方法与传统的线性FDA-DFFS方法相比具有一定的优势.该文实验中所使用的样本数据来自中国科学院声学所汉语听觉、视觉双模态数据库(CAVSR v1.0).