WCCN聚类序列核函数在话者识别中的应用

针对说话人确认系统中GMM超向量建模计算复杂度高以及易受信道干扰的问题,提出一种新型的基于Bhattacharyya距离聚类的WCCN序列核函数算法.首先计算话者GMM模型之间的Bhattacharyya距离,根据该Bhattacharyya距离对话者模型进行聚类,得到聚类中心模型;紧接着对聚类中心模型的均值向量进行MAP自适应,进而生成超向量序列核函数;最后采用WCCN平滑归一化技术对序列核函数进行信道补偿,抑制噪音和信道畸变对核函数的影响.将该Bhattacharyya聚类WCCN核函数应用到SVM说话人确认系统,仿真实验结果表明该核函数可以有效地提高系统的识别准确率和识别速度.     

基于微遗传算法与SVD的鲁棒性数字水印技术研究

不可见性与鲁棒性是数字水印技术的关键衡量标准,由于二者之间是相互制约的关系,因此传统数字水印技术中很难将二者优化.在SVD的方法基础上,提出了一种基于小型遗传算法的数字水印优化方案.首先将水印进行Arnold置乱,然后通过利用SVD方法进行水印的嵌入和提取,并利用微遗传算法优化其置乱次数与水印嵌入强度,来实现对不可见性与鲁棒性的综合优化.通过实验分析验证,此方法不但保证了数字水印的鲁棒性,同时很好地减少了水印嵌入对载体图像的影响,达到了综合优化的目的.     

PBL教学方法在数据库课程中的应用研究

针对计算机专业学生创新能力较差的问题,分析了数据库课程教学的特点,提出将PBL教学模式引入数据库课程的教学中,培养学生的创新能力和实践能力,同时加强不同学科间的渗透与综合,扩大学生的知识面,激发学生的学习积极性和主动性.     

基于Web的通用试题库系统的研究与设计

针对传统试题库存在的试题资源有限、试题共享不方便、不利于远程试题资源交流等缺陷,提出了一种基于Web技术的B/S模式通用试题库设计方案,并解决了系统开发过程中的用户角色授权、试卷生成策略、自动生成试卷、试题格式录入与格式输出等关键技术问题.该试题库在部分中小学进行了测试运行,获得了良好的评价.     

基于KPCA和模糊核Fisher判别的语音情感识别

针对语音情感识别率不高和实时性差的问题,提出一种基于KPCA核主成分空间的模糊KFD算法,应用于语音情感识别。首先采用KPCA对语音情感特征向量降维去噪,根据转换矩阵得到核主成分空间,然后在该特征空间利用模糊C均值聚类计算语音特征向量的隶属度,进而对LDA算法中的类间离散度和类内离散度重新定义,生成模糊KFD分类器进行语音情感识别。仿真实验结果表明,提出的方法相比于传统SVM和核Fisher判别算法具有较高的识别率和良好的抗噪性能,是一种行之有效的语音情感识别新方法。     

CDIO教育理念和“双体实训”在《静态网页制作》课程教学中的研究与探讨

静态网页制作是一门实践性和应用性很强的专业课程.根据该课程的特点,在具体教学中我们将CDIO教育理念和"双体实训"模式应用于该课程的课堂教学、实验教学、实训拓展和课程考核四个环节中,并取得了良好的教学效果.     

基于Fisher分值的特征提取在语音确认中的应用

针对支持向量机不能直接处理动态时间序列的语音数据问题,提出一种基于Fisher分值法的特征提取方法。Fisher分值法可以有效地进行特征向量的定长转换,使得支持向量机可以在整体语音序列上进行分类,从而提高系统的识别率。仿真实验结果表明,该方法在不影响系统识别速度的情况下,具有较高的识别性能。     

一种新的说话人识别序列特征提取方法

针对支持向量机不能直接处理动态时间序列的语音数据问题,提出一种基于PCS-PCA分类器和AOI-Fisher分值(add original information fisher score)法的序列特征提取方法.首先利用PCA对每位注册说话人的特征向量进行维数约简,由转换矩阵得到每位说话人的主成分空间(principal component space,PCS),在此空间上快速判断出可能的R个说话人;然后在R个可能说话人的约简向量集上建立高斯混合模型;最后利用AOI-Fisher分值法进行向量定长转换的同时,为每位说话人的特征向量添加一维原始分类信息log P(X|θ).仿真实验结果表明,将该序列特征提取方法应用于SVM说话人确认系统,在不影响系统识别速度的情况下,具有较高的识别性能.     

基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法

针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量;再采用全部图像的局部特征向量训练混合Gauss模型生成人脸特征向量;最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别.采用ORL,Yale和CIGIT人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度.     

多元交叉教学模式下《C语言程序设计》课程教学改革与探讨

《C语言程序设计》是一门非常注重操作和实践的课程,针对传统教学重理论、轻实践的问题,提出一种多元交叉视角下的立体多维教学方法,将趣味教学、启发式教学、立体多维教学等多种教学方法交叉融合,采用阶梯式分组实践策略和多维度全方位综合考核体系,形成了一种灵活多变的多元化立体教学方法,达到了“让学生动起来、让课堂活跃起来、让效果好起来”的教学效果,培养了学生的学习兴趣和能力,提高了学生的编程技能,并使他们的团队协作能力、交流沟通能力、创新能力都得到了全面的训练和提高.多年的教学实践结果表明,在多元交叉视角下运用立体多维教学模式对C语言课程教学进行改革和实践,可以显著提高教学效果.