基于ResNet验证码混淆风格的迁移学习方法

引入一种混淆风格的方法来增加验证码的识别难度,对图像信息处理有广阔的应用前景。为此,探究了利用较少的数据通过迁移学习的方法处理验证码不同混淆风格的分类问题;在预训练的深度残差网络模型基础上,针对不同混淆风格的验证码进行深入训练,再利用除去全连接层的模型进行特征提取及聚类进行比较。实验结果表明:迁移学习对验证码混淆风格分类的效果有极大的提高,可使衡量聚类效果的兰德指数从0.730 2提升至0.885 8。     

中英双语混合语音识别研究

介绍了针对歌曲检索中出现的中英混合现象所开发的中英双语识别系统。在双语混合语音识别中,主要面临的2个问题：①在保证双语识别率的前提下控制系统的复杂度;②有效处理插入语中原用语引起的非母语口音现象。为了解决双语混合现象以及减少统计建模所需的数据量,通过音素混合聚类方法建立起一个统一的双语识别系统。在聚类算法中,提出了一种新型基于混淆矩阵的两遍音素聚类算法（TCM）,并将该方法与基于声学似然度准则的聚类方法进行了比较。实验结果表明：利用TCM进行音素聚类的识别性能优于基于声学似然度音素聚类的性能,最终得到的中英双语识别系统在纯英文测试集上的短语错误率（PER）相对基线单英文识别系统下降7.19%;在双语混合测试集上PER相对基线混合模型下降13.78%;同时在纯中文测试集上保持了基线单中文识别系统的性能。     

一种基于HMM的雷达目标识别方法

根据雷达目标散射点的一般模型和特定条件的简化模型；提出用RELAX方法从高分辨雷达回波提取目标散射点分布的位置信息作为目标HRRR的特征向量；利用HRRR对雷达视角敏感这一特点，用隐马尔可夫过程表征多视角雷达回波序列，获得目标距离-方位两维信息，用若干HMM子过程构成的模式链表征一个飞行目标的飞行姿态变化，从而采用基于隐马尔可夫模型的分类器实现目标类属和方位的自动识别和分类，实测数据的计算机仿真结果表明，这一方法的平均识率为99.80%和81.2%。     

基于词内部模式的中文新词识别研究

提出了一种基于支持向量机的中文新词识别算法.该算法结合新词内部模式以及词长等提出了基于词内部模式的改进字符位置似然概率,并综合新词的邻接类别等特征对新词进行识别.经过小说语料测试,实验结果表明：该算法的微F1值为0.583 3,宏F1值为0.775 7,分别比不考虑词内部模式的基准算法提高约63%和30%.     

图像识别中颗粒形状表征方法的研究

针对图像识别中颗粒形状表征方法的问题,采用图像处理技术,提取出颗粒形状特征参数一形状系数,计算结果表明：利用该参数可以识别颗粒的形状特征及类型,并为在线测量和识别颗粒提供了依据。     

支持向量机及在马铃薯分级中的应用

本文针对马铃薯分级手段落后,分级精度不高的问题,研究了采用基于结构风险最小化原理的支持向量机方法对模式类的识别能力,构造了对应的SVM识别过程和算法,该方法易于实现,且能够找到模式间的最优分类超平面,泛化能力明显提高。最后采用两种核函数,将SVM用于马铃薯分级识别以提取马铃薯外部特征与马铃薯级别之间的映射关系,从而实现模糊性的识别。实验结果表明,此方法对解决马铃薯识别问题具有良好的适应性和实用性。     

基于小波变换的红外目标图像多尺度边缘提取

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础.传统的空域微分算子等方法在对背景相对复杂的红外图像不能有效的提取目标边沿.针对红外目标-景间对比度小,边缘模糊的特点,提出了基于小波变换的多尺度边缘提取方法.实验结果验证了,该算法具有良好的检测效果.     

Alpha稳定分布噪声下MPSK信号调制识别算法研究

针对Alpha稳定分布噪声中信号四次方谱失效的问题,提出了广义四次方谱的概念,在此基础上研究了基于广义四次方谱的多进制相移键控(M-ary Phase Shift Keying,MPSK)信号调制识别算法.首先分析了待识别信号的广义四次方谱,然后提取广义四次方谱中二倍载频和四倍载频处的谱线作为特征参数,最后通过判断谱线是否被冲击来实现信号的分类.仿真结果表明,这种算法在Alpha稳定分布噪声下的性能优于基于四次方谱的算法,且该算法在高斯噪声下也具有良好的性能.     

新神经网络结构及其在数码语音识别中的应用

为了提高人工神经网络处理动态信号能力 ,在时延神经网络 ( TDNN )和卷积神经网络 ( CNN)的基础上 ,针对孤立音节的特点 ,提出了一个新的网络结构 ,研究了其学习算法。新网络在进一步改进后用于汉语孤立数码语音识别 ,对特定人和非特定人任务 ,分别达到了 97.7%和 95 .6%的正确识别率 (无拒识 ) ,其性能远远高于多层前向感知机( ML P)和时延神经网络 ,与传统的隐马尔科夫模型 ( HMM)方法是可以相比的。     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。