基于AMR编码参数的语音识别

基于语音编码系统的语音识别，由于受编码的影响其识别效果在编码速率下降时显著降低。传统的识别方法从重构语音波形中提取特征参数，并针对该特征参数进行训练和识别。比较了基于编码语音的识别准确率和基于编码参数的识别准确率，并研究了编码参数对识别准确率的影响。在此基础上，通过选择受编码影响较小的编码参数，直接将LPC参数和残差信号参数组合起来构成特征参数进行语音识别。实验结果表明，采用这种方法的AMR语音识别系统，其识别效果接近于基于原始语音的识别效果。     

模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用

语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术．该文介绍了语音识别发展的过程,语音识别系统的结构和识别过程,模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用以及语音识别中的关键技术和面临的问题．最后讨论了语音识别技术存在的优点和不足,并展望了其应用研究的前景．     

两种多义性路径精确识别技术的比较

随着路网规模的不断扩大,有些省份的高速公路出现了多义性路径问题,常见的精确识别路径的方法有车牌识别法和电子标签识别法,电子标签技术识别多义性路径是最近几年发展起来的,其识别率要高于车牌识别技术,但其价格相对较高.在多义性路径较少时可采用车牌识别技术,当路网规模比较复杂时可采用电子标签识别技术,随着ETC规模的不断扩大,电子标签识别技术将有其广阔的应用前景.     

张家界城市形象策划探讨

在分析张家界城市建设现状的基础上,探讨了进一步强化其旅游城市形象的一些策略,并从理念识别、行为识别和视觉识别3个方面提出了可行性措施。     

基于随钻数据的岩性识别机器学习算法研究进展

机器学习算法是岩性识别领域重点研究内容之一。与传统岩性识别方法相比,通过监测随钻参数变化进行岩性识别,具有高精度、多信息、集成化、智能化的优点。近年来,随着岩性识别技术不断发展,机器学习算法在岩性识别领域的研究和应用日益广泛。利用机器学习算法分析随钻数据,能够提高岩性识别结果的准确性,更高效地识别地层的岩性和构造。为了厘清岩性识别机器学习算法的发展现状,发掘其在岩性识别技术领域中的技术难题,综述了岩性识别机器学习算法的研究进展。首先,简要介绍了机器学习的概念与发展历程;其次,分类阐述能够用于岩性识别领域的机器学习算法;再次,总结了岩性识别领域各类常用机器学习算法的应用现状,比较了各类算法在岩性识别应用中的优缺点;最后,总结了岩性识别算法存在的问题和面临的挑战,并对其下一步发展方向提出了建议,使未来能更加准确高效地利用机器学习算法分析处理随钻数据,实现机器学习算法与岩性识别技术的深度结合。     

斜拉桥结构损伤识别的概率可靠度法

从概率可靠度的角度出发,提出并发展了基于参数识别和假设检验的斜拉桥结构损伤识别方法.将正则化理论引入参数识别过程,综合利用蒙特卡罗方法和最优化理论识别结构的主要参数并获得其概率分布特性,进而采用假设检验确定损伤的位置和程度,实现损伤的概率诊断.为验证方法的准确性和有效性,将其应用于斜拉桥的损伤识别问题,提出了斜拉索损伤识别的斜拉索索力指标,得出了有益的结论.     

双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统

论述了双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统的原理、判别模型和构成．其主要特点在于此方法有效地解决了对不同粒度煤和矸石的组分识别问题．测试结果及长期运行表明，其识别准确率达９３％以上．     

LLE算法及其在手写文字识别中的应用

手写体识别有着广阔的应用前景和很高的理论价值,其主要分为在线识别和离线识别两种.在分析局部线性嵌入算法LLE和文字识别过程的基础上,实现了整个手写文字识别过程,包括图像获取、预处理、特征提取、分类、LLE降维、识别输出等过程.通过文字的相容度试验,确定了本过程的有效性.     

一种新型极低比特率声码器在音素HMM语音识别中的应用

音素HMM语音识别是当前语音识别领域的一个热点。本文在简单介绍音素识别的相关理论后,着重讨论了一种新的极低速率语音编解码器的原理、方法和其在音素识别上的应用。最后给出相关的实验结果。     

反蜜罐技术框架研究及实现

蜜罐和反蜜罐的对抗在不断的发展,一旦蜜罐被攻击者所识别,就会失去其原有的价值。本文在大量实验的基础上,对反蜜罐的技术框架进行研究,在文献[1]的基础上提出了一种新的识别虚拟蜜罐Honeyd的方法,实现了对其在LINUX下的编程识别,并通过实验证明了其有效性。     

手写体数字识别方法研究

手写体的识别是模式识别的一个重要课题。针对手写体识别中单一识别方法的局限性，提出采用多层识别法对手写体数字进行识别，并对预处理技术进行改进，较好的抽取出字符的特征，为识别打下良好的基础，其分层判决机构极大地提高了系统的识别率和鲁棒性。     

基于整体特征的线跟踪方法

研究了一种电路图纸录入专用系统的线跟踪方法，它借鉴了字识别的方法、利用电路图的总体特征，模仿人眼识别电路图的过程，对电路图逐步进行分块，切割和识别，增强了线跟踪的遍历能力和适应性，实验表明，其效果很好。     

基于亚太地区类SARS传染性疾病流行情景的供应链风险识别

供应链风险识别是指识别影响供应链运行、造成供应链脆弱性的不确定因素的过程。分析了供应链风险的形成过程,提出了包括供应链背景设定,风险因素识别,情景开发,供应链薄弱环节识别,风险组合构建、优化和评估的基于情景分析的供应链风险识别流程,并对总部位于英国的A公司进行了当亚太地区出现类似SARS的传染性疾病流行的情景时,其全球供应链风险的识别。最后对进一步的研究进行了展望。     

虹膜识别技术的应用及发展趋势

虹膜识别技术作为一种身份识别手段具有独特的优势,是近年来国际上的研究热点。本文首先介绍了虹膜识别技术的发展过程,比较了与其他生物识别技术的优势,阐述了虹膜识别技术的基本原理,并对其应用现状及发展趋势进行了简要分析。     

射频识别的随机模型及参数分析

为提高影响射频识别系统广泛应用的关键因素之一-多标签识别的识别效率和可靠性,基于二项分布随机过程,建立了射频标签识别时隙ALOHA协议的马尔可夫随机模型,给出了其求解方法和过程,讨论了依据时隙占用情况进行标签数量估计的方法,建立了标签数量、时隙数量和识别吞吐率、识别效率之间的数学关系,分析和得出了识别不同数量标签时帧中最佳时隙数量的选择.通过数字仿真,验证了所建立马尔科夫随机模型和理论分析的正确性,并得出了一些有益的结论.     

手背静脉识别技术研究进展

随着信息化时代的到来,人们急需安全和便捷的身份识别方式。手背静脉识别是一种新兴的生物识别技术,区别于其他生物识别技术,其特性是利用人的手背血管分布的不同进行身份认证,具有安全性高、非接触等优点,显示出其独特的生物识别优势,进而成为近年来国内外生物识别技术研究的热点。     

Hu矩匹配方法在显微视觉目标识别中的应用

在介绍了传统模板匹配算法原理的基础上,分析了该算法在识别和定位目标方面的不足之处,并对其进行了改进,提出将Hu不变矩的模板匹配方法应用在显微视觉目标识别中.实验结果表明:采用Hu不变矩的模板匹配算法解决了传统方法存在的对目标的旋转无法识别的问题,在目标识别上具有旋转和平移不变性,提高了目标识别的准确性.     

基于光学体全息的耳廓识别技术的研究

光学体全息相关识别技术由于能够实现待识别图像和多幅模板图像的同时对比,和传统电子识别的串行比较相比有速度快的特点.但和计算机识别技术相同的前处理过程,制约了其速度快这一优点的发挥.结合光学体全息相关识别技术的特点,提出以耳廓为识别特征的快速稳定的前处理方法,并通过实验验证光学耳廓识别方法的可行性和优势.     

基于径向基函数网络的人脸识别

提出了利用径向基函数网络(RBF)识别人脸的方法,分析了其识别原理,讨论了网络结构的设计,给出了各层节点,隐居中心向量及形状参数的选取原则,并针对ORL人脸库的多幅人脸图像进行了识别实验。实验结果表明,RBF网络的识别效果较好,且其学习算法要比BP网络的学习算法简单。     

水下结构物点蚀缺陷的识别与定量分析

运行多年的水下结构物会存在不同程度的点蚀缺陷,必须对其进行检测和安全评估。基于图像处理、模式识别以及计算机视觉技术提出了一种水下结构物点蚀缺陷识别与定量分析方法。用采集设备获得点蚀缺陷图像,对其进行特殊的图像处理后,提取其特征并进行识别,通过摄像机系统标定确定缺陷的真实尺寸。分析了水下结构物点蚀缺陷的特征提取和识别的理论依据。用二次标定法对摄像机进行了系统标定,并结合实例给出了标定当量及点蚀特征的实际值。点蚀缺陷识别和定量分析结果为水下结构物应力计算和安全可靠性评估提供了必要的基础数据。