基于加权动态匹配方法的联机签名鉴别

提出了在微机 Ｗｉｎｄｏｗ ｓ 环境下,联机签名鉴别的一种新方法。该方法的训练部分以普通动态匹配方法确定签名轨迹的点对对应关系,并以此为基础从真实签名样本训练得到标准模板、局部稳定性和判决门限。该方法的鉴别部分采用加权动态匹配,较好地弥补了普通动态匹配在签名鉴别这一特殊应用中的不足。该鉴别算法简单而高效,真实样本和非专业伪造样本的鉴别准确率达到９２％     

基于AR和TAR模型的变点问题分析

在正态分布下,Perreault等刻画了水文时间序列4种情形的变点问题,但没有利用到具体的模型.本文设定自回归(AR)和门限自回归(TAR)模型对应均值的变化,利用贝叶斯推断法,完成这4种情形下变点问题的分析.模拟实验的结果比较理想.     

基于极角特征匹配的动态签名鉴别算法

基于签名质心和黄金分割质心建立极坐标系, 并提取签名极角特征中相对稳定的极值点序列作为笔段分隔点给出一种签名鉴别算法. 提出了改进的动态时间规整(DTW)算法, 通过该算法将待测样本和签名模板依分隔点的对应关系按段进行动态匹配, 得到最优匹配方案和最佳相似度, 从而降低了误拒率. 算法经JLU DHSDB2.0签名数据库测试, 识别等错率达到4.25%.     

多笔画联机手写字符识别的动态时间规正算法

在单笔画符号(或字符)联机手写识别中,动态时间规正(DTW)算法遵循时间次序约束和边界约束,并具有较高的识别率.为了将此算法应用于多笔画符号识别,常用而简单的方法是按照人们的手写顺序连接多笔画符号为单笔画符号.但此方法存在一个问题:人们常使用不同的笔画顺序和笔画方向书写同一个符号,用朴素(Brute Force)方法寻找所有笔画可能性非常耗时.为了降低计算复杂度,文中提出了DTW A*算法.在部分笔画匹配时,此算法保留着次序约束,并用A*算法降低计算复杂度.文中还通过流程图数据库多笔画符号识别实验对比了DTW A*算法、DTW算法、改良Hausdorff距离3种算法的性能,结果表明DTW A*算法具有最高的识别率和最好的稳定性.     

基于特征比较和模拟退火-遗传算法的普通话音素评分模型

为了帮助发音困难者障碍者和外语学习者矫正普通话发音错误,提出基于Mel频率倒谱系数(Mel frequencycepstrum coefficient,MFCC)特征比较和模拟退火-遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SAGA)的普通话音素评分模型。该模型采用动态时间弯折(dynamic timewarping,DTW)算法对普通话音素进行相似度比对,并基于SAGA评分机制对发音进行自动评分。本文对比了不同优化算法(SAGA和局部优化算法)、不同DTW算法对语音评分的影响。结果发现:SAGA评分模型下的音素评分正确率大于94%,远远优于局部优化算法。此外,在SAGA评分模型下,搜索路径为平行四边形的改进DTW算法具有最优的评分结果。因此,基于MFCC和SAGA的评分模型适用于普通话音素评分。     

基于特征比较和最大熵模型的统计机器翻译错误检测

首先介绍3种典型的用于翻译错误检测和分类的单词后验概率特征, 即基于固定位置的词后验概率、基于滑动窗的词后验概率和基于词对齐的词后验概率, 分析其对错误检测性能的影响; 然后, 将其分别与语言学特征如词性、词及由LG句法分析器抽取的句法特征等进行组合, 利用最大熵分类器预测翻译错误, 并在汉英NIST数据集上进行实验验证和比较。实验结果表明, 不同的单词后验概率对分类错误率的影响是显著的, 并且在词后验概率基础上加入语言学特征的组合特征可以显著降低分类错误率, 提高译文错误预测性能。     

基于动态时间规整和长短期记忆的空中交通流量短期预测

空中交通流量短期预测对于精准实施空中交通流量管理具有重要意义。为提高空中交通流量短期预测准确性,充分利用历史运行数据,提出了基于动态时间规整和长短期记忆(dynamic time warping-long short-term memory, DTW-LSTM)的空中交通流量短期预测模型。首先,分析了空中交通流的时空相关性特征,采用DTW算法衡量扇区之间交通流相关性;其次,依据相关性度量结果构建数据集,在不同输入条件下建立LSTM网络预测模型;最后,在不同时空参数组合模型间展开预测性能对比及分析。实验结果表明,相较于不考虑时空相关性的LSTM模型,本模型平均绝对误差(mean absolute error, MAE)降低24.5%,均方根误差(root mean squared error, RMSE)降低31.4%,相较于时空相关性的支持向量回归(support vector regression, SVR)模型,MAE降低36.4%,RMSE降低30.6%。由此可见,通过考虑交通流时空相关性可以有效提升流量短期预测的准确性,为空中交通流预测提供有益参考。     

基于数据统计的办公建筑多联机行为调节

以开机率表征变制冷剂流量多联机行为调节特性,对上海某办公建筑做了制冷制热共1年的数据调研.数据统计发现制热期间最大开机率仅为60%左右,制热能耗随开机率增大基本呈线性变化,统计区间样本数据能耗极差最大值为0.4左右.制冷能耗随开机率增大呈先缓后陡的指数变化增大趋势,对应极差最大值为0.55左右.使用数据包络分析法和Parzen窗法进一步分析了能耗随开机率的变化特性,研究结果表明,变制冷剂流量多联机系统在制热期间发生有效行为调节的概率为0.54,制冷期间发生有效行为调节的概率为0.44.     

基于拉普拉斯模型的双树复小波域图像降噪

分析了图像复小波变换的特点,根据复小波系数服从拉普拉斯分布的特性,采用最大后验概率估计,推导出一种复小波域的软阀值去噪方法。在实验中,分别与图像小波域、复小波域的高斯概率分布模型的去噪方法进行对比分析。结果表明,文中的去噪方法,在去除噪声的同时更好地保留图像的细节信息,且峰值信噪比有所提高,取得很好的降噪性能。     

一种噪声环境下的语音识别方法(线性预测误差法)的研究

介绍一种平稳噪声环境下语音识别的新的方法。该方法利用噪声的LPC系数去预测语音信号,从而得到LPC预测序列,然后把它代替原语音序列来进行语音端点的检测、语音特征的提取和在合适的匹配方式下的识别。实验结果表明：该法在噪声环境下自动检测语音端点和提取语音信号的特征是可行的,获得了很满意的识别率。     

在线签名鉴别的改进DTW算法

论述一种改进的在线签名鉴别算法,在原有的应用DTW算法基础上,在所需鉴别签名的动态特征中加入角度特征,克服了规整中将两个签名中的同一笔画规整成不同的笔画的弊端,提高了鉴别的准确率.同时,提出的选取最优化样本的方法更好地增强了在线签名的实时性,并且通过反复试验得以验证.     

用于离线英文签字识别的特征点匹配

本文提出一种用于英文签字识别的特征点匹配算法。该算法通过比较各特征点的局部特性及特征点之间的相对关系，计算各特征点间的相似性从而得到特征点匹配关系。特征点集通过沿笔划骨架的变尺度量测获得。本文提出的算法采用逐级匹配的策略，加快了匹配的速度，提高了匹配准确度。实验结果表明这种算法具有很好的适应性。这种方法也可用于其他文字识别中。     

A New Algorithm for On-Line Handwriting Signature Verification Based on Evolutionary Computation

The paper proposes an on-line signature verification algorithm, through which test sample and template signatures can be optimizedly matched, based on evolutionary computation （EC）. Firstly, the similarity of signature curve segment is defined, and shift and scale transforms are also introduced due to the randoness of on-line signature. Secondly, this paper puts forward signature verification matching algorithm after establishment of the mathematical model. Thirdly, the concrete realization of the algorithm based on EC is discussed as well. In addition, the influence of shift and scale on the matching result is fully considered in the algorithm. Finally, a computation example is given, and the matching results between the test sample curve and the template signature curve are analyzed in detail, The preliminary experiments reveal that the type of signature verification problem can be solved by EC.     

一种改进的基于分段平滑度的脱机签名鉴定方法

提出了一种改进的可以有效识别熟练伪签名的自动鉴定方法，这种方法基于分段的平滑度，将签名分段后进行平滑计算得到的平滑性指数与其它特征相结合来进行签名鉴定，经实验验证取得了很好的效果．     

Efficient batch verification of online/offline short signature for a multi-signer setting

In this paper,we propose a method to construct an online/offline batch verification signature scheme in a multi-signer setting.The length of the scheme is approximately 480 bits.Based on the Lysyanskaya,Rivest,Sahai and Wolf(LRSW) assumption,this scheme is proved secure in a random oracle model,and it requires only three pairing operations for verifying n signatures from a multi-signer setting.     

一种联机签名线性分类器设计算法

联机签名技术是基于行为特征的身份鉴别的重要方法。介绍了联机签名的一般过程,并在签名特征提取的基础上,给出了Fisher线性判别分类的设计方法;并给出了实验结果。实验证明,该方法具有一定的理论和应用价值。     

基于加速度特征点提取的步态身份认证

为了提高现有的基于加速度计的步态身份认证方法的性能,提出了一种基于加速度特征点提取的步态身份认证方法。使用基于小波变换的方法提取步态加速度特征点,并使用动态时间规整算法对提取出的特征点序列进行匹配。为了验证该方法的性能,建立了一套步态加速度无线采集系统并采集了18个志愿者的步态信息。实验结果表明,该方法的身份认证平均错误率为6.9%。与现有方法相比,该方法有效地减少了步态模板的数据存储量,缩短了匹配时间,提高了认证算法的性能。     

基于Java.Security包的数字签名

分析了加密与数字签名的基本原理,设计了基于Java安全信息包的公开密钥密码体制,根据Java平台的安全特性设计了对报文进行数字签名和鉴别的安全体系结构与机制,并以此深入分析了对特定资源的使用权限、加密、安全性管理、策略管理以及数字证书管理等基本原理和实现机制。给出了用Java实现数字签名,验证过程的完整流程和实现。     

基于后验概率的LSB隐写分析

LSB隐写是将欲嵌入的秘密信息取代载体图像的最低比特位,是图像隐写最流行的方式之一。已经有大量算法来检测LSB隐写,但是对于图像最低位变化率的估计误差较大。探讨了一种基于后验概率的隐写分析算法：首先利用图像像素是否处于局部平滑区域进行建模,然后采用EM算法估计出图像中每个像素属于上述模型的后验概率并将后验概率作为此像素的权重,最后结合WS模型来估计图像最低位变化率。实验结果表明,该算法能有效地并且准确的估计图像最低位变化率,并且有较好的效果。