基于综合统计特征的Skype流量分析与识别

首先对Skype通信机制进行了深入研究，并在此基础上提出了基于流统计特征和静荷统计特征的Skype流量识别策略，然后综合分析上面两种方法的优缺点，提出了基于综合统计特征的Skype流量识别方案，并设计出基于综合统计特征的Skype流量识别系统模型，最后设计并实现了相应的实验系统时相关结论进行验证。     

SAR图像的特征提取与目标识别

针对已有的SAR图像自动目标识别方法效果不太好的问题，提出了SAR图像的自动目标识别三种方法，即采用灰度特征的目标识别，采用栅格特征的目标识别，和采用模版特征的目标识别.理论和实验表明，采用模版特征的目标识别效果比较好.     

自动特征识别的新方法

在对箱体类零件的加工特征及特征参数进行仔细分析、归纳和总结，对特征实体造型进行深入研究的基础上，提出了一种基于特征实体模型的截面轮廓造型自动特征识别方法。这种方法能够从单个造型特征的自身局部的数据结构入手，根据造型软件的造型特点，将此造型特征在草图上的横截面外轮廓环识别出来，再根据制定的特征规则及其成型特点识别出具体的加工特征，有效地避免了特征重组和相交特征识别的难点，实现了对复杂箱体类零件的加工特征自动识别，从而实现了CAD/CAPP系统的信息自动传递。     

面向并行设计的启发式特征识别

提出一种利用图结构的启发式特征识别方法，其识别过程包括子图的启发式识别和子图的特征标识两部分，讨论了特征的表达、启发式规则以及用整数的字符表示特征的几何、拓扑、语义等信息的样板特征表达策略，实现了加工特征的识别。     

复杂背景下序贯显著性特征海面目标检测算法

根据人眼视觉显著性注意机制，提出基于序贯显著性特征的目标识别算法，把复杂背景下的目标识别问题转化为多特征的融合识别，将目标识别过程分成感兴趣区域检测和感兴趣目标检测两个子过程，并建立序贯显著性特征目标识别算法模型，序贯提取复杂图像区域的显著性特征，逐步缩小感兴趣区域范围，然后以基于D-S证据理论的多特征数据融合方法，通过多特征综合置信度的估计与分析，完成可靠的目标识别．试验研究表明，针对复杂背景下海面舰船目标，在相同的虚警概率下，该算法的检测概率比单一的不变矩算法和基于纹理特征算法平均要高20％．     

手写电气元件符号的识别算法

特征抽取是图形识别的关键，采用模板匹配方式搜寻特征点，抽取特征信息，进而得到可识别的图形信息，并提出了一种基于神经网络的电气元件符号识别算法。实验结果表明，这种思路是可行及有效的。     

一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型

传统的主题域识别技术主要局限于单一领域，缺乏领域间的交互式协同，难以保证识别结果的准确性，因此提出一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型.该模型一方面基于实体在领域内的局部特征进行局部识别，另一方面基于领域间协同作用、领域相关度等全局特征对各个局部识别结果进行一致化趋近，从而使识别结果更全面、有效.另外，针对相似矩阵的更新时机、协同作用的量化以及迭代终止条件的设定三个方面对主题域识别算法进行了优化.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

一种新的字符特征提取方法及其在识别中的两个应用

特征抽取是识别中的重要步骤，提取描述性强的特征能够有效提高分类器的识别效率。在提出有关概念的基础上，介绍了特征行抽取在字符过程中的两个重要应用。首先,在分类识别时可用作匹配的特征向量，通过双向匹配来识别独立的字符。其次，可在识别粘连字符时用于预测前端字符，并在提取前端字符后对预测结果进行验证，从而达到准确分割和识别粘连字符的目的。还详细描述了交互确定特征行的方法。最后根据实验数据对字符特征行的应用价值作出了评价。     

特征造型研究

特征识别和特征实例化是特征造型的核心．论述了特征识别和特征实例化的基本理论及其实现方法，介绍了表达特征拓扑关系的几种基本方式，给出了特征识别的主要程序流程图、特征实例化的主要步骤．以及部分输出结果．     

语音特征的降维变换与特征鲁棒性

本分析了语音识别中的特征降维变换方法和特征鲁棒性问题，经实践证明：基于ＣＤＮ分布的降维方法适合非特定人语音识别，具有突出的优越性，通过调整模型参数并使用含噪特征训练模型，解决特征鲁棒性问题。     

一种基于局部特征融合的表情识别方法

表情识别是人工智能和模式识别的研究热点,而特征融合方法则是表情识别中重要的技术方法之一.基于嘴部的Gabor小波特征和几何特征对表情识别有重要作用,提出一种仅用嘴部不同特征进行特征融合的表情识别方法.该方法将嘴部的Gabor小波特征和几何特征进行特征融合后再使用最近邻分类器分类.根据不同样本库、不同识别方法的对比实验结...     

A robust face recognition method using multiple features fusion and linear regression

This paper presents a robust face recognition algorithm by using transform domain-based multiple feature fusion and lin- ear regression. Transform domain-based feature fusion can provide comprehensive face information for recognition, and decrease the effect of variations in illumination and pose. The holistic feature and local feature are extracted by discrete cosine transform and Gabor wavelet transform, respectively. Then the extracted holistic features and the local features are fused by weighted sum. The fused feature values are finally sent to linear regression classifier for recognition. The algorithm is evaluated on AR, ORL and Yale B face databases. Experiment results show that our proposed algo- rithm could be more robust than those single feature-based algo- rithms under pose and expression variations.     

基于模糊方向线素特征的手写体汉字识别

方向线素特征在手写体汉字识别中得到了广泛的应用，文中对该特征进行了形式化描述，分析了其存在的不足，在普通方向线素特征的基础上，引入模糊数学思想，提出了汉字的模糊方向线素特征，给出了形式化描述，应用该特征实现了一个非特定人手写体汉字识别系统，经对含有３７５５０个汉字（１０套国标一级汉字）的未学习样张的测试，识别率由８５．５％提高到８９．７％，十选正确率达到９８．４％，在同等测试条件下，比单纯使用方向线素特征识别率提高了四个百分点     

原点无关最近特征分类器及在人脸识别的应用

受最近特征线分类器的基本设计思想启发，将最近邻法向平面和空间推广，提出了原点无关最近特征平面和原点无关最近特征空间分类器．与最近特征平面、最近特征空间分类器相比，原点无关最近特征分类器最大的优势就在于其定义的特征子空间不依赖于原点位置，而仅由同模式的若干个特征点决定．这种定义提高了相应的模式相似性度量的合理性与有效性．以人脸识别为例，对多种分类器的性能进行比较．实验结果表明，原点无关最近特征分类器在识别率、稳定性等方面均优于同阶的最近特征分类器．     

一种改进模板匹配的车牌字符识别方法

提出了一种改进模板匹配的车牌字符识别方法。详细介绍了车牌字符识别的过程,主要包括模板的建立,基于弹性网格的字符特征提取,模板匹配的步骤及改进方法。运用该方法不仅可减少计算量,而且提高了实时性。实验结果表明,提出的方法具有效率高、精确度好等特点,识别率可以达到90%以上。     

基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法

把小波理论应用于抗噪语音识别特征提取,提出了基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法,通过对人耳听觉特性的研究,按照人耳临界带宽设计了一组高斯小波带通滤波器。详细讨论了高斯小波滤波器的尺度参数选择方法。使用RBF识别网络,仿真实现了使用新特征与原特征的识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

Mel频率倒谱系数提取及其在声纹识别中的作用

从说话人的语音信号中提取出说话人的个性特征是声纹识别的关键。本文介绍了一种基于HMM的声纹识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)作为特征参数,取得了很好结果。     

基于加权组合过零峰值幅度特征的抗噪语音识别

基于人耳听觉特性提出一种新的抗噪音识别特征:加权组合过零峰值幅度特征,是对过零峰值幅度特征的一种改进。加权组合过零峰值幅度特征以语音数据和差分语音数据作为处理对象,通过计算它们的上升过零率获得频率信息,经幅度非线性压缩获得密度信息,并根据人耳对声音的感知特点对其进行加权,形成最终的输出特征,识别网络使用HMM。仿真实现了使用新特征与原特征的算法识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

基于MFCC特征组合参数的说话人识别研究

为提高说话人识别系统的识别率,提出了一种提取Mel频率倒谱系数（MFCC）与差分特征组合参数的方法:先对传统的MFCC参数进行特征分量归一化处理,提升MFCC系数的噪声鲁棒性;再用高斯混合模型(GMM)构建了说话人识别系统。使用TIMIT语音库进行实验测试,并比较了不同高斯混合数的MFCC特征参数组合对识别率的影响。结果表明:使用改进的MFCC混合参数明显地提高了说话人的识别率。     

基于彩色空间多特征融合的表情识别算法研究

目前的人脸表情识别方法大多是在灰度图像上采用单一特征算子,如 Local Phase Quantization(LPQ),Local Binary Patterns(LBP),Histograms Of Oriented Gradients(HOG),Gabor等,进行分类识别,但这类方法在复杂光照条件下识别率并不理想。为取得较好的识别率,本文首次提出了基于彩色图像多特征融合的表情识别算法。该算法首先在不同彩色分量上分别提取LPQ、LBP、HOG及Gabor多种特征,然后对高维特征进行线形鉴别分析并采用最近邻法进行表情分类,最后对多特征分类结果采用Adaboost算法进行融合。本文算法在具有复杂光照条件的Multi-PIE人脸库上进行了验证,取得了88.30%的平均识别率。实验结果表明：相比于基于灰度图像的单一特征识别算法,本文提出的算法能较大幅度地提高人脸表情识别率。