㈠ dtwDTW算法原理
在孤立词语音识别中，DTW（动态时间归整）算法因其简单有效性而被广泛应用。该算法基于动态规划思想，解决了因发音长短不一导致的模板匹配问题。相较于HMM算法在训练阶段需要大量数据和复杂计算，DTW算法在训练和建立模板阶段几乎无需额外计算，因此在孤立词语音识别中仍得到广泛使用。
在识别过程中，先通过端点算法确定语音的起点和终点。参考模板（已存入模板库的词条）和测试模板（要识别的词条语音）通常采用相同类型的特征矢量（如MFCC、LPC系数），具有相同的帧长、窗函数和帧移。计算参考模板与测试模板之间的距离，以此评估相似度。距离函数常采用欧氏距离，若两模板长度不一致，则通过线性扩张将测试模板映射为与参考模板相同长度的序列，再计算距离。然而，这种方法未考虑到语音中各段在不同情况下的持续时间变化，识别效果可能不佳。
为解决上述问题，采用动态规划（DP）方法。将测试和参考模板的帧号标在二维直角坐标系中，通过这些点形成网络，寻找一条从左下角到右上角的路径，路径中的每个点代表计算的帧号。所选路径从发音快慢变化的角度出发，确保发音顺序不变。路径可用函数描述，通过约束斜率在0.5~2范围内，确保路径不过于倾斜。
最优路径问题可归结为：在满足约束条件下，寻找具有最小累积距离的路径。路径搜索策略从左下角出发，遍历网络中的点，每通过一个点时计算累积距离，并保留最小累积距离的路径。对于每个点，其前一个可到达的点仅限于左侧、左上侧和左上侧的左侧两点，通过比较到达每个点的路径累积距离，选择最小值作为当前点的路径距离。
实现DTW算法时，使用两个矩阵：积累距离矩阵D和帧匹配距离矩阵d。矩阵中的d（i，j）表示测试模板第i帧与参考模板第j帧之间的距离；D（N，M）表示最佳匹配路径对应的匹配距离。通过DP算法，可以高效地找到最佳路径，从而进行语音识别。
总之，DTW算法通过动态规划的方法，解决了孤立词语音识别中的模板匹配问题，为语音识别领域提供了有效解决方案。
㈡ 人脸识别的识别算法
人脸识别的基本方法
人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。
(1)几何特征的人脸识别方法
几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
(3)神经网络的人脸识别方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
(4)弹性图匹配的人脸识别方法
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。
人脸识别的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高识别率。
在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。正是基于上述原因，一直到21 世纪初，国外才开始出现人脸识别的商用，但由于人脸识别算法非常复杂，只能采用庞大的服务器，基于强大的计算机平台。
如果可以的话，可以Te一下colorreco，更好的技术解答。