一种新的加热炉状态识别算法

最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程巾要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要.     

耦合双桩共振子MDM波导结构中光学性质的研究

采用时域有限差分方法研究了同侧和异侧耦合双桩共振子的MDM波导结构中的光学性质．发现同侧耦合双桩共振子的MDM波导中桩间距改变时对透射谱影响很大,当间距较小时,出现两个很尖锐的透射峰,当间距较大时,其中一个峰消失,另一个峰增强．异侧耦合双桩共振子的MDM波导结构中桩长度不一样时,能导致Fano共振而产生新的尖锐的峰．     

试论预设及其相关问题

预设是逻辑和语言都很关注的问题,它是一个语句预先假定的内容。预设逻辑是三值逻辑。预设可分两大类:存在性预设和事实性预设。预设有合理与不合理之分。预设的主要作用是它可以作为推理的依据。对含有预设的复杂问语,要慎重应对。     

在线手写签名组合最相似笔段的识别算法

在线手写签名识别是通过人的生物特征进行身份验证的技术.提出一种基于笔画样本库的识别方法,避免了动态特征点提取、时序段匹配等方法由于书写环境和人物即时的生理特性所带来的问题,同时针对每一笔画的稳定性提出了加权距离计算公式.实验证明该方法行之有效,在保证高识别率的同时又降低了误拒率.     

用于HRRP多类目标识别的D距离分类器

在雷达自动目标识别（radar automatic target recognition,RATR）领域,为了保证基于高分辨距离像（high-resolution range profile,HRRP）的目标识别算法在进行小样本多类目标识别时仍然具有优异的识别性能,需要提出一种同时具备优异泛化性能与低运算复杂度的识别算法。利用比值计算两个向量之间的比值距离,并将比值距离应用于距离分类器中,称之为D距离分类器。然后利用八类地面目标实测数据将D距离分类器与其他一些RATR统计模型进行比较,分别分析其在小样本与多类目标时的识别精度。最终结果验证出D距离分类器在训练样本有限且多类目标识别时仍然具有优异的泛化性能与很低的运算复杂度。     

分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法

针对分块PCA算法对位移、旋转等几何变化比较敏感的缺点,提出一种基于分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法。该算法分别提取分块子图像的PCA特征和奇异值特征,在此基础上得到同时包含分块PCA和奇异值信息的距离测度,利用最小距离分类器进行分类识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法能够得到较高的识别率。     

基于DTW改进算法的在线签名鉴别方法

 在线手写签名认证是一种基于生物特征的身份认证技术,识别正确率和防伪性能是签名识别的研究重点,识别响应速度也是决定系统实用化的关键。为了提高签名认证效率,提出了一种改进的在线签名鉴别算法。改进了传统的动态时间弯折算法结构,对最佳匹配路径的动态规划方法进行改进并将其应用于在线签名鉴别系统。讨论了实际应用中训练样本不足、字体随时间变化等因素带来的系统识别率下降的解决方法。避免了动态特征点提取、时序段匹配等方法由于书写环境和人物即时的生理特性所带来的问题,同时针对签名的稳定性提出了加权距离计算公式,保证高识别率的同时降低了误拒率。在模板较多时对匹配距离进行限制,节约了系统运算量,提高了模板匹配速率。随着待识别模板数目的增多,该算法效率优势更加明显。     

基于卷积神经网络(CNN)和CUDA加速的实时视频人脸识别

为了兼顾视频人脸识别中识别准确率和实时性,提出了基于卷积神经网络(CNN)和CUDA加速的实时视频人脸识别方法。构建了一个6层结构的CNN人脸识别网络,在视频帧中通过Adaboost算法检测到的人脸输入所构建的CNN中进行视频人脸识别,结合CUDA并行计算架构,对算法进行加速。此外为了更适用于实际视频监控情况,通过对CNN网络结构末尾Softmax分类器的分类结果进行多级判决引入了开集人脸识别功能。从多个角度对该方法进行了实验验证,结果证明,此方法可满足识别准确率和实时性要求,同时对于视频中人脸姿态变化、光照变化、距离远近等都具有良好的鲁棒性。     

基于Gabor小波和局部二值模式的步态识别

利用步态对个人身份进行识别已经受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,Gabor小波能提取不同方向、不同尺度空间频率特征,因此,首先利用Gabor小波提取步态能量图不同方向、不同尺度的信息,得到其幅值谱图,再利用LBP来提取Gabor幅值谱图的局部信息,相对于LBP直接作用于步态能量图,能提取步态能量图更多方向、更多尺度的局部特征。最后,利用具有良好降维和辨识能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对提取的LBP特征进行维数约减和特征选择,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果。该算法在中科院自动化所的CASIA数据库上面进行试验取得了较高的正确识别率。还针对步态识别中的小样本问题提出了一种样本扩充方法,解决了步态识别中的小样本问题,并提高了算法的识别率。     

基于测地线采样的三维表情人脸识别

针对测地线类人脸识别算法速度慢的问题, 提出了一种基于测地线环带特征点采样的三维人脸识别方法。首先根据测地线距离以鼻尖点为中心在人脸表面绘制一系列等距测地线环; 再对测地线环带进行特征点采样构成人脸描述特征, 并进行PCA(Principal Component Analysis)运算和去相关处理; 最终使用投票法融合各环带单独结果以识别人脸。在FaceWareHouse 表情三维人脸数据集上进行的识别实验表明, 该方法识别准确率与传统测地线法相当, 而识别时间有明显减少, 平均识别时间由2. 55 s 降至0. 624 3 s。     

基于改进Hough变换的结构化道路车道线识别

针对现有结构化道路车道线弯道检测识别技术的准确性和鲁棒性不高的问题,提出一种基于改进Hough变换的车道线识别方法。首先利用Canny边缘算子进行车道边缘检测,其次对比相邻区域距离内的Hough变换峰值参数值,将小于设定阈值距离的直线段进行连接,拟合形成车道线检测区域,然后根据消失点的横坐标距离图像中心点的位置来预测车道线方向,最后借助MATLAB平台完成车道线的识别。验证结果表明:该方法避免了曲线模型复杂、计算量大的缺点,实现了直、弯车道的识别统一化,识别准确率为95.3%,平均耗时0.036s,具有很好的实时性和鲁棒性。     

CHMM语音识别初值选择方法的研究

针对隐马尔科夫模型用于语音识别时传统的参数初始化方法(随机分布之值、K均值算法)可能导致模型参数收敛于局部最优而非全局最优的问题,提出了先按最大距离选择初值中心,再按最小距离将原始数据分割成小类后去除类内干扰点,使类内相似性更强的K均值方法.实验结果表明,改进后的方法与传统方法相比,更好地平滑逼近语音特征,提高语音的识别率.     

基于投影序列质心的不规则形状识别

以交通标记识别为例,针对不规则形状识别提出一种新的方法。选取不规则形状的边缘点做双向投影变换,根据归一化和中心化后的投影序列数据求得加权质量,从而得出投影序列的质心。由于相似质点系的质心距离相近,因此相似投影序列的质心也相近。以棋盘距离和街区距离的线性组合替代欧氏距离来度量投影序列及其质心的相似性,继而得到不规则形状的相似程度。实验结果表明,该算法在保持较高识别精度的同时,运算速率也比较快。     

基于HMM与神经网络的声学模型研究

神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础上,对神经网络从结构设计、训练、到训练后期的结构调整进行了全程的优化;应用隐节点剪枝算法,并利用广义的Hebb规则重新确定网络的参数.实验表明,这种混合模型在语音识别中取得了良好的效果.     

局部测地距离估计的增量等距特征映射算法

基于经典等距特征映射（ISOMAP）算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,该算法识别性能优越,对噪声和几何形变具有鲁棒性.
     

集合分类中的鉴别式局部信息距离保持映射

该文提出鉴别式局部信息距离保持映射,以解决一类集合分类问题。鉴别式局部信息距离保持映射假设集合所对应的概率密度分布位于统计流形上,选取Fisher信息距离作为概率密度分布间的距离,并将最小化同类点的信息距离、最大化异类近邻点的信息距离作为目标函数,利用特征值分解的方法,求解线性映射矩阵。基于美国国家标准技术署于2008年公布的说话人识别数据库的实验结果表明:鉴别式局部信息距离保持映射优于无用分量投影和鉴别式无用分量投影。     

中心损失与Softmax损失联合监督下的人脸识别

深度学习在人脸识别领域已经取得了巨大的成就,针对当前大多数卷积神经网络采用Softmax损失函数进行特征分类,增加新的类别样本会减小类间距离的增长趋势,影响网络对特征判别的问题,采用了一种基于中心损失与Softmax损失联合监督的人脸识别算法,来提高网络对特征的识别能力。在Softmax基础上,首先,分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,训练过程新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,从而兼顾了类内聚合与类间分离。其次,引入动量概念,在分类中心更新的时候,通过保留之前的更新方向,同时利用当前批次的梯度微调最终的更新方向,该方法可以在一定程度上增加稳定性,提高网络的学习效率。最后,在人脸识别基准库LFW上的测试实验证明:所提的联合监督算法,在较小的网络训练集上,获得了99.31%的人脸识别精度。     

基于Hausdorff距离的人体步态识别

现有的步态识别方法对行人轮廓匹配的鲁棒性差，导致识别率不高．文章提出了基于Hausdorff距离的行人步态自动识别方法．首先提取了行人二值轮廓序列；然后采用轮廓参考点分布直方图间的距离、参考点集之间Hausdorff距离度量轮廓形状问的匹配度；继而通过步态的周期性分析选取关键姿态，计算出的关键姿态轮廓集间Hausdorff离结合窗口搜索策略实现了步态的分类和识别．分别在小型CASIA室外步态数据库和大型Soton室内库上进行了实验，提出算法的正确识别率分别可达到91．25％和88．16％．与相关文献的比较分析表明算法是有效的．     

Presupposition

Presupposition is a very important topic in the studies of linguistics. Generally speaking, presupposition can be divided into two main types： semantic presupposition and pragmatic presupposition. This paper tries to give a general account of them and their respective characteristics and to introduce the projection of presupposition from the aspect of semantics and that ofpragmatics. At last the author gets to the conclusion： The relationship between semantic presupposition and pragmatic presupposition is complementary rather than contradictive.     

话语交际中语用预设认知模式的建构

以关联理论为指导、明示-推理交际模式为基础,建构了话语交际中语用预设的认知模式。指出话语交际过程是语用预设及其推理的过程,关联性是构建语用预设的前提条件,交际意图是构建语用预设的基础,认知语境是构建语用预设和识别预设的主要依据。并论述了语用预设在交际过程中的动态特征。