基于碱基偏好分析和SVM的植物启动子识别

植物启动子识别是真核启动子识别中的重要研究领域.针对目前植物启动子识别算法的特异性较低的问题,提出了一种基于GC碱基偏好分析和支持向量机（SVM）的植物启动子识别算法.首先通过对GC含量的分析将DNA序列分类为GC偏好序列和非GC偏好序列,然后进行结构特征和信号特征的提取,最后通过SVM分类器进行启动子识别.SVM分类器由四个SVM子分类器组成,即启动子-3’UTR子分类器,启动子-5’UTR子分类器,启动子-Intergenics子分类器和启动子-CDS子分类器.实验结果表明,该算法比其他算法具有更高的特异性,对植物启动子识别具有积极意义.     

连续语音的三音子DDBHMM识别方法

针对目前连续语音识别中广泛使用的齐次HMM(hidden Markov model)模型识别精度低的现状,该文提出了三音子DDBHMM(duration distribution based HMM)识别方法。根据汉语的特点,设计了适用于连续语音识别的三音子。描述了识别中使用的MLSS(most likely statesequence)准则。设计了识别网络并阐明了用于三音子识别的帧同步识别算法。将三音子DDBHMM识别方法与三音子齐次HMM识别方法和双音子DDBHMM识别方法进行了实验对比,结果表明:采用三音子DDBHMM可以使得识别错误率分别下降0.95%和2.29%。说明该方法能够显著地改进连续语音识别性能。     

维吾尔语大词汇语音识别系统识别单元研究

维吾尔语是一种黏着语,单词不太适合作为维吾尔语大词汇连续语音识别系统识别单元。针对维吾尔语大词汇连续语音识别系统中的识别单元选择问题,设计更适合维吾尔语的子词识别单元,提出维吾尔语单词和子词相结合的组合识别单元构建方法,并对单词、子词和组合识别单元的语言模型和语音识别性能进行评价。实验结果表明,所提出的识别单元在单元数量、语言模型复杂度等方面表现出更加优越的性能,并且使识别系统的单词错误率比基于单词的系统相对减少22%。     

基于STRAIGHT谱的非特定人数字语音识别

介绍了STRAIGHT算法的原理,并选择STRAIGTH谱作为语音识别的特征参数．采用对应点映射方法以提高同一发音不同样本参数间的匹配效果,在特征匹配的方法上选择差别子空间法,将二者结合应用于非特定人汉语数字0～9的语音识别,实验结果表明．基于STRAIGHT谱的非特定人数字语音识别可以达到97％的识别率．     

一种基于空 时快速鲁棒特征的视频词汇的人行为识别方法

提出了一种空 时快速鲁棒特征（SURF）描述子,并且结合视频词汇概念,应用于人行为识别.这种新的描述子在行为识别应用中能很好地体现视频的时空本质,通过词袋（Bag of Words）模型来表征视频,且在表征过程使用了非硬性权重.实验以瑞典皇家理工学院的行为识别数据集作为测试对象,使用了相关领域传统的分类策略,同时引入了包含二次判断的投票系统.实验结果证明,结合特征描述子和视频词汇的行为识别框架在速度和准确率上均优于已有的一些方法,同时该分类策略在某些行为类型上优于传统的分类方法,能有效地应用于行为识别领域.     

OFDM系统中最大似然调制识别算法研究

对观测样本进行非线形变换,提出了基于子载波和子载波组的OFDM系统最大似然调制识别算法,解决了载波频偏引起最大似然调制识别算法性能急剧下降的问题.仿真结果表明,当归一化频偏小于0.15时,该算法具有良好的识别性能.     

动态稀疏表示方法在非接触式指纹图像识别中的应用

传统指纹图像识别方法无法解决数据量大、样本维数高、样本数据呈非线性等问题。为此,将动态稀疏表示方法应用于非接触式指纹图像识别中。通过低秩矩阵恢复解决采集样本中出现的颜色偏差、局部遮挡以及内容缺失等问题。通过局部区域划分法把待识别图像分成若干子图像块,完成维数转换。引入可衡量待识别样本与训练样本间局部结构关系的准则和联合动态活跃集合对目标函数进行改进,建立动态稀疏表示模型。对各子图像的稀疏表示系数进行求解,依据稀疏表示系数求出所有非接触式指纹子图像的重构误差,融合全部误差,将误差最小的类别赋予待识别指纹图像,实现非接触式指纹图像识别。实验结果表明,所提方法实用性强,与其他方法相比识别可靠性更高。     

非接触式身份识别的深度学习算法

针对传统基于Wi-Fi的身份识别方法手工编码特征效率低、准确率不高的问题,提出一种基于深度学习的非接触式身份识别(WiID)算法。该算法通过分析子载波中信道状态信息数据的空间相关性,建立了用于深度学习的输入矩阵;采用二维卷积运算从相邻子载波中提取局部空间特征;构建门限循环单元层,从时间维度对空间特征进行时序建模,完成空间与时间两个维度的步态特征提取,实现端到端的非接触式身份识别,有效减少了数据预处理工作量。实验结果表明,与卷积神经网络和循环神经网络算法相比,该算法识别准确率得到了有效提高;在6种不同的实验场景下,该算法的身份识别准确率介于92.9%～95.6%之间,具有良好的身份识别效果及算法鲁棒性。     

随机状态空间模型在结构异常识别中的应用

对振动信号的随机状态空间模型,利用数据驱动随机子空间识别的计算理论得到结构的状态矩阵A.为克服状态矩阵的多样性问题,构造非奇异线性变换矩阵T,将状态矩阵转换为能控标准型,利用状态矩阵能控标准型中参数向量的向量角作为结构异常指标,对结构进行异常识别.数值实验验证了该方法的有效性.     

非凸段长分布隐含Markov模型的搜索算法

基于段长分布的隐含Markov模型(DDBHMM)可解决经典隐含Markov模型(HMM)的状态段长指数分布的问题,实现了基于凸性假设的搜索。为解决非齐次模型的搜索算法问题,提出采用混合Gauss分布来拟合非凸段长分布,用子状态拆分的方法来实现非凸段长分布DDBHMM识别算法。在音乐信号识别上的实验表明:该方法在召回率提高1.1%的情况下,使准确率提高约10%。该方法实现了非凸段长分布HMM的识别算法,并且对于其他非凸段长信号具有推广价值。     

ATM系统多通道自动识别及监控功能的研究与实现

针对目前银行系统中ATM自动柜员机存在的不安全因素,将生物识别技术与传统识别方法相结合,构建了基于密码、人脸、指纹和第二代身份证识别的多通道身份自动识别系统,同时安装传感器视频监控模块,以增强ATM自动柜员机的自动识别及安全监控能力。设计中以实用性、可操作性、人性化设计为主,确保ATM系统的鲁棒性和安全可靠,且该系统可随着ATM系统软件进行升级。     

基于虚拟仪器技术的VQ-SVM并行说话人识别系统

摘要：说话人识别混合方法是目前研究的热点,基于虚拟仪器技术并融合说话人识别技术,提出矢量量化和支持向量机方法结合,依托MATLAB实现运算,由LabVIEW以多任务管理和调用MATLAB来实现说话人并行识别处理。经自建小样本语料库仿真实验,结果表明：系统识别率98.54%、误识率5.28%、识别时间0.25秒,较单一矢量量化和支持向量机方法识别率分别提高了3.66%和1.16%,误识率分别降低了6.01%和4.43%;随着样本数的增多,矢量量化方法识别率呈上升趋势,而支持向量机方法识别率呈下降趋势。由此可见：两种方法优势互补实现并行识别可提高系统主体性能。     

一种新型的与文本相关的说话人识别方法研究

在与文本相关的说话人识别研究中,既要包含说话人身份的识别,又要包含语音文本内容的识别.提出一种基于语音识别的与文本相关的说话人识别方法,从而建立说话人的声纹模型和语音文本模型,与传统的仅建立一种模型的方法相比,该方法能更精确地描述说话人身份信息和语音的文本信息,较好地解决了短时语音样本识别效果不佳的问题.测试实验表明,和传统与文本相关的说话人识别方法(如基于动态时间规整、高斯混合-通用背景模型)相比,由本方法建立的系统虚警概率降低了8.9%,识别性能得到了提高.     

一个基于Viola-Jones框架的面部识别算法的改进

基于Viola-Jones框架的面部识别算法,提出使用矩形特征法进行特征值运算,采用感知器学习算法训练最佳特征,确定最佳阈值的算法.实验结果表明:该算法运算速度较快,错误分类率较低,识别率较高,误识率较低.     

基于分类识别的隐马尔可夫模型语音识别技术

通过分析基于隐马尔可夫模型(HMM)语音识别的原理,针对模板提取过程中语音信号的基音频率差别增大而出现的语音识别率下降的问题,提出分类识别的方法,通过采用基音周期(Pitch)判决方法,将特征相近的帧合并,并计算基音频率的MEL频率倒谱系数,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别,最终通过仿真实验验证分类识别方法对语音识别率提高的影响,得出此方法的适用环境和范围.     

车辆牌照字符识别

介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分 .前者采用基于纹理的分割阈值选取方法 ,即先对牌照图像进行纹理分析 ,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值 ,其效果优于传统的直方图方法 .后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别 .这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起 .与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时 .这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于 96%,总的牌照识别率为 82 %.     

一种显微图像处理与识别系统

用DSP技术对显微图像进行处理和分析 ,能有效地协助诊断诸如各种癌和肿瘤等多种病症 .本文介绍了癌细胞显微图像的四种识别方案 ,即形态学识别、模糊模式识别、色度学识别、体视学方法 ,并进行了相关的实验 ,得到了较好的效果 ,为生物三维形态的定量研究提供了方法     

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.     

印刷体蒙古文字识别技术中切分方法的设计与实现

文字识别是人工智能的一个重要研究领域．有些民族文字识别的成果已转化为商品化软件．蒙文文字识别的研究还处于起步阶段，蒙古文字的结构和书写方式与其他文种相比有许多特点．印刷体蒙文文字识别技术中字元切分的方法，经过实验其切分正确率在98％以上，并已成功地用于印刷体蒙文识别软件中．     

生物识别技术的发展展望

生物识别技术在个人身份认证领域有着非常重要和广泛的应用,介绍了生物识别技术中常用的指纹识别、虹膜识别、人脸识别3大技术,并对生物识别系统的性能进行了评估,对生物识别技术的发展进行了预测。