基于卷积神经网络的服务机器人听觉隐私信息分类算法

为获得机器人听觉行为隐私感知方法,解决语音监听设备存在的隐私泄露风险,本文提出了基于卷积神经网络的服务机器人听觉隐私信息分类算法(APICA)。首先,设计了基于卷积神经网络的服务机器人听觉隐私信息分类算法及其卷积神经网络模型;其次,给出了机器人的听觉隐私信息监听系统工作流程;最后,为评估该听觉隐私信息分类算法性能,构建了训练和测试数据集,并在服务机器人平台上部署和实现了该算法。测试结果表明:系统识别隐私信息的平均精确率P、召回率R和F1值分别为96.35%、93.20%和94.53%,具有良好的识别和分类效果。     

一种基于听觉感知特性的自适应音频信息隐藏方案

本文从人类听觉模型[1][4]和听觉感知特性[11]出发,深入分析了音频信息隐藏技术的性能要求及其相互关系,提出了一种基于听觉感知特性的自适应音频信息隐藏方案,并给出了具体的数据嵌入和提取算法.仿真实验结果验证了方案的有效性.最后指出了存在的问题和进一步研究的方向.     

基于听觉感知特性的FFT域自适应音频隐写算法

本文在研究人耳听觉感知特性的基础上,改进了FFT域音频隐写算法。算法利用心理声学模型对音频信号进行分析,选取中低频子带部分低于掩蔽阈值的点位上嵌入秘密信息,嵌入强度自适应于音频段能量大小,同时采用单极性系数量化原理实现盲提取,通过实验验证了算法具有良好的不可感知性和较强的鲁棒性。     

基于听觉感知特征的环境声分类

大多数环境声是不和谐的,比语声和乐声更加不平稳。针对传统时频分析的不足,提出一种基于听觉感知的环境声特征提取方法。针对研究的小样本问题,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类算法,对环境声进行分类。仿真结果表明所用特征及方法是有效的。     

基于语音识别的救援机器人听觉导航方法

在发生火灾或地震的建筑物内,由于烟雾或墙体倒塌等原因,救援机器人往往无法通过视觉、超声和红外等传感器直接发现建筑物内不可见区域或者其他房间中呼救的目标.利用声音信号波长较长可以衍射绕过障碍物传播的特性,结合现有的语音识别技术,开发出基于听觉的救援机器人导航系统.该系统使机器人可以在全局运动控制中跟踪幸存者的呼救声并向幸存者移动.通过相关实验验证了基于听觉的救援机器人导航方法的可行性.     

基于规则的人物信息抽取算法的研究

随着互联网的快速发展,信息也呈爆炸式增长,如何从海量的文本信息中获取所需的信息成为当今一门重要的课题.检索、分类、抽取等文本信息处理技术取得了长足发展,但面向人物属性的自动信息提取却没有引起人们的重视.基于规则的人物信息抽取算法,首先对需要抽取的信息进行规则描述,重点是时间、地点、籍贯等信息.在规则的基础上,研究开发人物信息抽取系统,最终实现了半结构化人物属性信息的自动提取.     

行为学方法测试听觉响度感知的时间积分效应

针对音长对语音响度感知的影响即时间积分效应,采用行为学测试方法,包括量值估计法、自适应迫选法、多模态匹配法,并对多模态匹配法进行了改进,将颜色感知应用于响度评估中。为了定量分析响度感知的时间积分效应,采用指数函数对响度感知随音长的变化趋势进行了数学建模。作为参考,将1kHz纯音也用于响度感知时间积分效应的实验中,以便与复音的实验结果进行对照比较。另外,不同的测试方法间也进行了比较分析,评价参数包括单个被试内的重复测试方差、被试间的个体差异和实验时间。实验结果显示:元音的响度感知时间积分效应与纯音的结果相似,即响度随音长有先逐渐增大、后趋于饱和的趋势,且建模分析得到的时间常数均在200ms左右。改进的跨模态匹配方法在实验稳定性和高效性上均具有优势。     

基于情景感知的政府主动服务模型研究与应用

阐述了情景、情境感知和主动服务的概念,介绍了基于情景感知的主动服务的研究及应用现状,探讨了符合政府特点的基于情景感知的服务模型,指出政府主动服务模型的使用,既可提升政府形象和政府服务能力,又推进了政府职能转变,使公众的办事效率随之得到提升。     

面向物联网移动感知的服务节点发现算法

针对物联网移动感知场景中节点移动性、随机性在时间和空间两方面给数据感知、数据传递造成的问题,提出一种基于节点社会关系认知的目标区域感知服务节点发现算法.引入交互因子和距离因子对节点社会关系进行量化,构建节点移动概率表和凝聚子群,通过信任传递与社会关系最优路径树的计算,确定目标区域感知服务节点集.仿真实验表明,该算法缩短...     

基于膳食平衡指数和营养曲线的个体膳食评价方法

针对我国居民膳食营养失衡情况普遍和个体膳食评价方法难被普通人理解的实际应用问题,提出一种基于膳食平衡指数(DBI)和营养曲线的可计算、可理解的个体膳食综合评价方法. 该方法结合基于膳食平衡指数(DBI)的膳食结构评分和基于营养曲线的能量评分方法引入能量权值系数构建个体膳食评价模型. 实验表明,该模型对个体膳食评价准确率为90%,能够为个体膳食提供有效指导;能量和膳食结构评分结果可与慢性疾病高危人群预警模型形成闭环,为疾病的早发现、早干预、健康促进提供有效的膳食干预方法.      

机器人听觉实时自适应增益的研究与实现

针对现有人机语言交互,当距离相对较远时,其交互能力急剧变差的问题,提出使用语音实时自适应增益处理方法,采用嵌入式微处理器对语言信号进行自适应增益处理,提高机器人的听觉范围,并且在嵌入式系统上予以实现.实验结果表明增加自适应增益处理模块后,在较远距离下,能提高机器人的识别率,使机器人的语言交互范围扩大,提高交互性能.     

基于模糊控制协调策略的多自主机器人围捕

为了降低多机器入围捕中的通信量,提高多机器人系统对未知环境的适应性,提出了一种基于模糊控制协调策略的多自主机器入围捕方法.围捕机器人根据感知范围内同伴和目标的分布,从L模糊控制器、R模糊控制器和M模糊控制器中选取合适的一个用以控制和最邻角同伴之间的夹角,进而实现多机器人之间的局部协调,结合基于局部感知的目标跟踪,在围捕...     

面向未来互联网的语义感知服务匹配算法研究

现今互联网由于网络本身的测量与感知能力薄弱,导致可管可控能力差,增强网络感知能力是未来互联网中解决管控问题的基础。因此,在未来互联网的研究中,将网络感知作为网络内部具有的重要功能,并且可为用户提供相应的感知服务。怎样快速、准确地为用户请求匹配出相应的服务是需要解决的关键技术。提出了一种基于本体论的感知服务语义匹配算法(perceived service matching algorithm,PSMA)。该方法根据用户的请求,通过语义匹配出符合用户请求的服务,并按服务相似度的大小返回匹配结果。测试实验结果说明,PSMA比基于关键字的匹配算法和基于相似度的语义匹配算法都具有更高的查全率和查准率。     

基于智慧校园情境感知信息服务系统的设计与实现

智慧校园是数字校园发展中一种新的形态,高级智慧表征的智慧校园是将情境感知服务置于资源环境之上,为用户提供自适应、多样化、个性化交互与信息资源服务。文章在分析校园情境分类及关键技术的基础上提出了校园情境感知服务系统的概念框架,构建了一个可行的智慧校园与情境感知融合的资源服务引擎架构,为基于数字校园的情境感知系统资源服务应用,提供了参考原型和解决方案。     

基于压缩感知的联合协作频谱感知算法

基于压缩感知的联合协作频谱感知方法实现动态频谱感知,通过融合各次用户(SU)采集的感知数据,寻找超参数,并与判决门限值进行比较,以获得最终的频谱判决结果.基于压缩感知的联合协作频谱感知算法减少了单个SU对压缩感知数据的不确定性,归一化均方误差（MSE）性能较好,并且该算法能够有效利用SU压缩感知数据信息,与其他典型算法相比,能获得更高的正确检测概率和较小的虚警概率.     

多频声与窄带白噪声的听觉感知分辨

选取第3、5、7、9、11、13、15、17、19、21共10个临界带的频率范围,针对5、10、20、30、50、100个频率成分等6种频率组合的多频声信号,进行了同一临界带的多频声和窄带白噪声的听觉感知分辨的研究.结果表明:随着频率成分个数的增加,多频声与窄带白噪声越来越难以区分;而当频率成分个数确定时,高频段临界带的多频声与窄带白噪声更难以区分.上述结果在某种程度上反映了人耳的频率分辨能力,即人耳的频率分辨率与临界带有关,临界带序号越大,频率分辨率越差,多频声的感知效果就越接近窄带白噪声.     

一种基于局部感知的多机器人编队控制方法

针对未知环境下多机器人难以实现灵活、稳定的编队控制的情况,在分析领队-跟随法、基于行为方法以及虚拟结构法的编队控制方法基础上,提出了一种模拟人类社会中方队形成与变化的思想,将其应用在多机器人的编队中,进行多机器人的编队控制.机器人存储不同编队队形的相对位置信息,通过领航者发布队形控制信息,跟随者查找并匹配预先存储的队形...     

多边缘服务器协作环境下基于时延感知的服务选择算法

移动边缘计算可为用户提供低时延的服务.然而,随着用户的需求变得日益复杂多样,单个边缘服务器难以满足其需求.因此,多边缘服务器协作环境下的服务选择问题成为服务计算领域的热点难题.本文首先将该问题建模成带约束的最优化问题,然后提出了一种启发式的服务选择算法-LLMES算法.该算法是在边缘服务器网络中根据迪杰斯特拉算法求解当前本地服务器的邻居节点作为候选服务器,并基于低时延多有效服务的贪心选择策略选择为用户提供有效服务最多且时延最小的服务器作为当前最优服务器.从而选择出一组相互协作的边缘服务器集合共同为用户提供服务,即选中一组满足用户需求的服务.最后,实验结果表明本文提出的LLMES算法性能明显优于其他3种具有代表性的算法.     

基于位置的参与式感知服务

以共享为核心理念,探索一种新型的可扩展的LBS——基于位置的参与式感知服务(LBPSS),用于解决当前LBS系统POI更新缓慢、数据采集困难以及用户黏性小等问题。详细设计了LBPSS系统的架构,并分析LBPSS相比于LBS的优势及特点。针对LBPSS的具体实现问题,提出隐私保护、参与激励机制、数据可信验证、数据挖掘和数据可视化五项关键技术。LBPSS用户能够基于位置提供数据同时获取数据及服务,实现更多类型数据的采集与数据共享利用。最后结合ArcGIS Server和Android平台实现LBPSS在空气质量监控中的应用,验证LBPSS的可行性和有效性。     

基于压缩感知观测值的数字图像水印算法

根据压缩感知理论具有计算保密性这一特点,提出一种新的基于压缩感知观测值的数字图像水印算法.首先对载体图像进行小波变换,得到稀疏后的小波系数矩阵;然后对小波系数矩阵的不同频率部分,用不同的观测矩阵进行压缩感知,得到压缩后的观测值;再将水印嵌入至小波高频系数部分的观测值中,使用子空间追踪算法恢复稀疏信号,进而通过小波反变换得到加密图像.实验结果表明:该算法具有信息安全性,能满足水印不可见性和鲁棒性要求;相比同类算法,该算法的水印提取过程更加灵活与安全.