基于KLT和重叠子帧的说话人识别

把KLT和重叠子帧用于在噪声环境下的说话人辨认.基于重叠子帧的分离方法,提出了一种有效技术去建立特征矢量矩阵和取得KLT技术的优点的有效性.做了几个实验.和GMM相比较,采用KLT/MMCE的辨认率得到了明显的提高.特别是当混合数达到128时,辨认率达到了98.5%.因此,实验结果现实所提出的方法确实能减少计算量和提高系统的辨认率.     

基于核 Fisher 判别的说话人辨认

针对语音特征的自身特点,通过对Fisher判别技术的研究,提出采用核Fisher判别技术来解决说话人辨认.核Fisher判别技术在判别中使用所有训练样本,显著提高了系统的识别率.实验数据表明,该方法在不影响系统实时性的情况下,有效地提高了说话人辨认系统的识别率.     

试论数学解题的一般方法

本文主要论述数学解题的一般思想方法.在解题实践中,作者仔细研究了各种题型的典型解法,从中抽象、概括出八项具有普遍指导意义的一般方法:1 模式辨认,识别题型着手解题,首先要识别题型.识别了题型也就等于找到了解法.模式辨认有时需借助等价变形、比较和类比法.     

汉语耳语音库的建立与听觉实验研究

耳语音的识别和转换是个全新的课题,可应用于公共场合下的通讯和公安司法工作的某些特殊需要等方面.首先建立了一个包含1172个字和98个近音词的单人女声的汉语耳语音库.通过对两个听觉测试实验数据的统计分析,研究了人耳对汉语耳语音字和近音词声调的辨认率特征,得出人耳对孤立字四个声调的辨认率由高到低的排序为三声>四声>二声>一声.同时也得出人耳对词声调的辨认能力比字要强得多.幅值包络和音长这两个特征参量能够反映出汉语耳语音声调的特性,基于此参数对汉语耳语音字进行声调识别实验,其声调识别率已达到了人耳的平均辨认率,为连续耳语音声调识别研究打下了基础.     

验证码那些事儿

“网虫”们没少在验证码上栽过跟头.一张张扭曲的脸仔细辨认着一张张扭曲的图片,在更换了N次之后,终于人品大爆发,遇到一张易于辨认的图片,拧作一团的脸才会舒展开来.验证码和人之间的博弈,从其诞生之日起,从未停歇过.     

用计算机辨认手写银行支票的思考

提出了运用计算机和扫描仪等设备，辨认手写银行支票的科学方法，较说尽地描述了辨认引擎的各种模式。     

大脑两半球机能不对称性在汉字辨认中的特点

针对汉字在来源、结构等方面的特点,作者全面地选取了包括等量名词及虚词性的单个汉字和包括等量具体名词和抽象名词的双字词为刺激材料,采用中性刺激物阿拉伯数字为对照刺激材料,以刺激材料的不同呈现时间,应用半视野速示技术深入探讨中国人对汉字辨认的大脑两半球机能特点.对150名右利手的大学生的研究结果表明:尽管呈现时间不同(100、50、20、10、5ms).但对左、右视野单侧呈现的单个汉字、双字词及阿拉伯数字的正确辨认率均无显著性差异.这表明对汉字的辨认大脑两半球的功能是均势的.本文讨论认为它是由汉字特点及汉字信息处理的特殊方式所致.     

Adobe Photoshop6.0在矫正变形尸体面貌制作辨认照片中的应用

在矫正变形尸体面貌制作辨认照片的工作中,经常会遇到一些尸体头部因受外力或其他原因变形,使用传统的矫正变形尸体面貌辨认照片的制作方法比较麻烦且效果较差。本文介绍了利用Adobe Photoshop6．0矫正变形尸体面貌制作辨认照片的方法,效果较好。     

低分辨率视频人像特征信息衰减与可视度的关系

本文模拟银行监控录像,对低分辨率视频人像特征信息衰减与可视度关系进行了详细分析。从不同距离视频人像的像素数入手,选择熟悉与不熟悉的人分别对辨认对象进行辨认。实验结果表明,熟悉的人在进行对象辨认时所需要的像素数比不熟悉的人要低;同一人对视频人像辨认比视频抓图人像所需的像素低。其中有个别特殊现象出现了与结论相反的结果。这是由于人眼分辨力下降的原因,属于非本质差异。因此,可以认为上述结论是正确的。     

噪声补偿应用于与文本无关的说话人辨认研究

通过对VQ码本在线性频谱域进行噪声补偿,使得补偿后的VQ码本逼近测试环境下训练出的码本,从而提高说话人辨认系统的性能。实验中,在不同的信噪比条件下测试辨认率,并将补偿和没有补偿时的辨认率进行比较,结果显示,该算法能够有效地提高说话人辨认系统的性能。     

藏文联机手写识别的难点及其解决方法

通过分析各种联机手写识别方法(统计模式识别方法、结构模式识别方法、结构和统计模式识别方法) 以及藏文自身的特点,总结出藏文联机手写识别的方法.     

基于Bayes决策的手写体数字识别

提出了一种用Bayes决策理论进行手写体数字识别的方法，对已知类别的样品提取特征建立数字样品库，对于任意的手写数字提取特征，根据数字样品库中已知样品的特征，运用基于最小错误概率的Bayes决策进行识别、实验证明Bayes决策理论用于手写体数字的识别有较好的效果，一般情况下识别率能达到96％以上．     

基于深度卷积神经网络的手写哈萨克文字母识别方法

利用卷积神经网络在图像识别方面的优势,提出了一种基于深度卷积神经网的哈萨克手写字母识别方法(DCNN-KLR),成功建立了一种哈萨克手写文字识别模型。 与传统的方法(SVM+HOG)相比,不仅训练方便、速度快,而且提高了哈萨克手写文字的识别率。在5708个数据样本上进行训练和测试,将样本分为33类和100类,正确识别率分别达到93.29%和92.38%。     

BP神经网络在脱机手写吾美藏文识别系统中的应用

本文通过对现在流行的各种识别技术的分析比较,以及对吾美藏文手写体特征的深入分析研究,提出了一套基于BP神经网络分类器的吾美藏文OCR识别方案。基于该技术,开发出一个吾美藏文识别系统。结果表明,依赖特定人的辅音字母识别率达到95%以上。     

基于MHMM的脱机手写体字符识别

对隐马尔可夫模型(HMM)的训练方法及模型参数的选取进行了探讨,并将HMM理论用于脱机手写体识别中,建立了一种基于字符投影变换图像的边界链码特征的多重隐马尔可夫模型(MHMM).实验结果表明,该方法是可行的,且具有良好的兼容性和灵活性,可应用于手写体字符的自动识别中.     

基于改进的C-支持向量机的手写体数字高识别率方法研究

手写体数字的识别在社会经济、社会生活的许多方面都有着广泛的应用。同时支持向量机是近几年来模式识别领域中的一种新技术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中。为此将支持向量机技术应用到手写体数字的识别中,通过使用改进的C-支持向量机进行手写体数字的识别,并得出相应的识别率,结果表明此方法可行且有较高的识别率。     

隐马尔可夫过程小波变换的参数估计

作者提出了一种新的方法来解决通过小波变换后的隐马尔可夫过程参数的计算问题．这个方法不必根据变换后的结果对系统参数进行重新估计,而只需利用变换后输出的小波系数直接来计算参数即可,避免了保留所有训练数据的繁琐复杂计算过程。     

手写体汉字特征提取的研究

在手写体汉字识别的研究中，汉字的特征提取可以说是整个手写体汉字识别系统中最重要的一部分。本文针对手写体汉字特点，找到了能充分反应手写体汉字特点的三种特征井加以提取；同时提出了将汉字分解为部件来识别的观点。实验结果表明所提取的特征兼顾了提取方法的方便性和特征的稳定性；这些特征能有效地识别手写体汉字。     

质心层次特征的无约束手写体数字识别

光学字符识别（ＯＣＲ）是模式识别最为成功的应用之一．目前,ＯＣＲ的研究重点是无约束手写体字符识别．采用了基于字符质心的层次特征对无约束手写体数字进行分类识别．基于字符质心的不均匀分块方法,在一定程度上可以克服无约束手写体数字字形千变万化所引起的不稳定性．层次特征将字符在空间的二维分布转化为一维,特征抽取过程简单,易于实现．将该算法应用于无约束手写体数字的信函分拣系统,单字的平均识别率达９７％以上．     

一种优化的手写字符自动分割算法

在手写字符自动识别时,由于手写字符中存在字符大小间距不一、粘连、断点,以及不连贯等情况,给字符自动分割识别带来极大的困难。针对该问题,提出了一种优化的手写字符自动分割算法。该方法依据滴水算法的原理,结合CFS(color filling segmentation)做初步分割;再根据分割字符的连续黑色像素点的宽度判断是否为粘连字符,若为粘连字符,则在分割字符图片02倍宽度与08倍宽度之间扫描黑色像素位置;结合分割图片中间位置来确定滴水算法起始滴落点,解决特殊情况下的起始滴落点的定位不精准问题。经手写字符识别实验结果表明,优化后手写字符分割准确率比传统方法分割准确率提高了116%,且有良好的通用性,可提高手写字符的单个识别率。