This paper presented an efficient c

This paper presented an efficient cepstral feature extraction
method for pattern recognition applications. In the proposed
method, images are converted to one dimensional signals and
the MFCCs and their corresponding polynomial coefficients are extracted from them. A database of the cepstral features of pattern
images is produced in the training phase and used for feature
matching in the testing phase after interpolation with different
types of interpolation methods. Experimental results reveal
that the proposed technique, which is comonly used for speaker
identification, can be employed for feature extraction from one
dimensional images. Feature extraction from the different transform
domains has been tested, and it was noticed that extracted
features from the DCTs of the one dimensional pattern signals are
the most powerful among all other features. This is due to the compaction
of energy inherent in the DCT, which produces features
from the 1st few samples after DCT. The results have shown that
the recognition probability can increase to 100% for patterns in the
noise-free environment.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้แสดงการสกัดคุณลักษณะ cepstral ที่มีประสิทธิภาพวิธีสำหรับการใช้งานการรู้จำรูปแบบ ในการนำเสนอวิธี แปลงภาพเป็นสัญญาณหนึ่งมิติ และสัมประสิทธิ์ของพหุนามที่สอดคล้องกันและ MFCCs ที่สกัดจาก ฐานข้อมูลคุณสมบัติ cepstral ของรูปแบบภาพจะผลิตในขั้นตอนการฝึกอบรม และใช้สำหรับคุณลักษณะในขั้นตอนการทดสอบหลังจากสอดแทรกพร้อมการจับคู่ชนิดของวิธีการสอดแทรก เปิดเผยผลการทดลองว่า เทคนิคเสนอ ซึ่งเป็น comonly ใช้สำหรับลำโพงรหัส สามารถทำงานในลักษณะแยกจากภาพมิติ แยกคุณลักษณะจากการแปลงที่แตกต่างกันได้รับการทดสอบโดเมน และมันถูกพบที่สกัดคุณลักษณะจาก DCTs ของสัญญาณรูปแบบมิติเดียวที่มีประสิทธิภาพที่สุดในลักษณะอื่น ๆ นี่คือเนื่องจากการกระชับข้อมูลพลังงานใน DCT ซึ่งทำให้เกิดลักษณะการทำงานจากตัวอย่างน้อย 1 หลัง DCT ผลลัพธ์ได้แสดงที่ความรู้สามารถเพิ่ม 100% ในรูปแบบในการสภาพแวดล้อมปลอดเสียงรบกวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอที่มีประสิทธิภาพ Cepstral
ดึงวิธีการสำหรับการใช้งานการจดจำรูปแบบ
ในการเสนอวิธีการที่ภาพจะถูกแปลงเป็นสัญญาณหนึ่งมิติและ
MFCCs และค่าสัมประสิทธิ์พหุนามที่สอดคล้องกันของพวกเขาจะถูกดึงจากพวกเขา ฐานข้อมูลของคุณสมบัติ Cepstral รูปแบบของภาพที่มีการผลิตในขั้นตอนการฝึกอบรมและการใช้สำหรับคุณลักษณะที่ตรงกันในขั้นตอนการทดสอบหลังจากที่มีการแก้ไขที่แตกต่างกันชนิดของวิธีการแก้ไข ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเทคนิคที่นำเสนอซึ่งจะใช้ comonly ลำโพงบัตรประจำตัวสามารถใช้ในการสกัดคุณลักษณะจากภาพมิติ สกัดจากคุณสมบัติที่แตกต่างกันเปลี่ยนโดเมนที่ได้รับการทดสอบและมันก็สังเกตเห็นว่าสารสกัดคุณสมบัติจากDCTs ของสัญญาณรูปแบบหนึ่งมิติที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในคุณสมบัติอื่นๆ ทั้งหมด นี้เกิดจากการบดอัดของพลังงานธรรมชาติใน DCT ซึ่งผลิตคุณสมบัติจากกลุ่มตัวอย่างไม่กี่วันที่1 หลังจาก DCT ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่าน่าจะได้รับการยอมรับสามารถเพิ่มถึง 100% สำหรับรูปแบบในสภาพแวดล้อมที่เสียงฟรี