基于语音声学特征的情感信息识别

为提高情感语音识别的正确率,研究了声学参数的统计特征和时序特征在区分情感中的作用,并提出了一种将两者相融合的情感识别方法。在提取出基本的韵律参数和频谱参数后,首先利用PNN(probab ilistic neura l netw ork)和HMM(h idden m arkov m ode l)分别对声学参数的统计特征和时序特征进行处理。计算它们各自属于每类情感的概率,获得采用加法规则和乘法规则融合统计特征和时序特征的识别结果。实验结果表明:各组特征在区分情感方面的侧重不尽相同,通过特征融合,平均识别正确率相较单独采用统计特征或时序特征均有提高,在最好情况下达到了92.9%。这说明了该方法的有效性。     

基于KFD特征提取的说话人辨认

目的 获得具有更好的说话人鉴别特征,改善说话人识别系统.方法 首先用KFD对语音信号的MFCC特征进行再提取,然后用SVM对提取的特征分类辨认.结果 比较了LPC和KDA提取MFCC后的3种特征的识别结果.其中LPC的识别结果在89%左右,MFCC识别结果在96%左右,提取后的识别结果在97%左右.其识别率比提取前有明显的提高.结论 该方法对说话人有更好的识别能力.KFD比传统的LDA能提取出可分性更强的特征,提高了系统的识别率,同时由于该方法的复杂性,也增加了系统的运算时间.今后,应该针对如何进一步提高系统的识别率和缩短系统的运算时间等问题进行研究.     

基于支持向量机的汉语问句分类

目前汉语问句分类一般都依据疑问词及其相关词的组合规则,但由于规则的提取很深地依赖于语言知识,而且很难穷举出所有的特征规则,因此会影响分类的效果.支持向量机（SVM）是建立在统计理论基础上的机器学习方法,对于小样本分类问题有很好的识别效果.文中分析和定义了汉语问句的类型,建立了以SVM为基础的问句分类模型,详细描述了问句分类特征的选取过程,并在句法特征的基础上引入语义特征进行汉语问句分类实验,分类准确率达88.7%,表明结合句法和语义特征以SVM进行汉语问句分类具有很好的效果.     

基于数据流多维特征的移动流量识别方法研究

随着移动互联网的快速发展,移动设备的数量激增至历史新高.从大量混杂流量中识别出移动流量并对流量进行分析,是深入研究移动互联网特性的第一步,同时可以为移动网络测量与管理、移动安全和隐私保护提供有价值的信息.本文综合整理了网络流量识别的常见方法,提出了基于数据流多维统计特征的移动流量识别方法.该方法从硬件特征、操作系统指纹和用户使用习惯三个方面提取了数据流中具有代表性的特征并对特征进行分析,使用集成学习的方法生成识别模型.移动流量的识别准确率和主流的5种操作系统流量分类的准确率都达到了99%以上.本文方法比UAFs方法准确率提高了8%左右.本方法提取的特征具有多维性并且具有实际意义,整合了网络层和传输层的数据流特征,相较于使用深度数据包检测的方法,基于数据流多维特征的方法同样适用于加密流量的分类.     

基于卷积神经网络的网络流量识别技术研究

近年来,深度包检测技术和基于统计特征的网络流量识别技术迅速发展,但它们分别存在不能识别加密流量和依赖人对特征主观选择的缺陷.文章提出了基于卷积神经网络的流量识别方法,将网络数据按照一定的规则转换为灰度图像进行识别,并根据TCP数据包的有序性和UDP数据包的无序性,对原始的网络数据进行了扩展,以进一步提高识别率.实验数据表明,该方法对应用程序和应用层协议两个层次的网络流量具有较高的检测率.     

基于Nutch的Web数学公式提取

本文主要研究基于公式的数学搜索引擎中数学公式的识别和提取方法,总结了MathML、Open-Math、LaTex、Infix格式数学公式在网页中出现时的各自特征,提出了基于特征和启发式规则的公式识别和提取方法,并用实验说明了该识别和提取方法的可行性和准确率.     

基于Gabor变换的表情识别系统的设计

针对Gabor特征维数和冗余度较高的缺点,对Gabor小波变换特征进行分块,提取了所有子块局部统计特征,然后使用PCA+LDA方法对这些特征进行选择,最后采用决策树分类法进行了人脸表情识别.实验结果表明:此方法在维数降低的同时,其识别性能比传统的方法更具优势.     

基于多特征PCA融合的SVM质量异常识别

为了提高动态过程质量异常模式识别的精度,提出一种基于主元分析的多特征融合方法.首先提取出样本数据的统计特征和几何特征;接着将混合的多种特征进行PCA处理,提取出主元特征向量;然后利用粒子群算法寻找SVM分类器的最优参数;最后,通过仿真实验与其他识别方法进行对比,实验结果表明:本文提出的多特征PCA融合方法具有较高的识别精度,为质量异常模式识别研究提供了新的方法.     

统计不相关性的最佳鉴别变换的手写数字识别

为了进一步深入研究推广手写体数字识别技术,介绍并验证了具有统计不相关性的最佳鉴别变换在手写体数字识别中的优越性.与经典的Foley-Sammon鉴别变换法相比,具有统计不相关性的最佳鉴别变换相关性更小,提取的特征更有效.提出利用具有统计不相关性的最佳鉴别变换来提取特征并结合BP网络设计分类器用以实现手写体数字识别.通过3个对比实验证实了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换方法的识别方法的有效性.     

多尺度模型与矩描绘子相结合的手势识别算法

提出了一种基于单目视觉的手势识别算法.通过用户初始化过程获取基本识别参数,结合视频跟踪的过程实时获取用户手势区域,在该区域内采用矩描绘子与多尺度模型相结合的方法进行特征提取,对于提取出的特征采用分类识别规则,实现对手势1～10的正确识别.经过试验证明,该算法可以适用于不同用户,识别正确率达到93.5%.