基于独立成分分析和模糊支持向量机的人脸识别方法

成分分析(PCA)只能从2阶上去消除数据的相关性，传统支持向量机在解决多类问题时会出现分类的盲区问题，针对这两种情况，首先采用独立成分分析(ICA)方法解决了高阶上的数据相关性问题；同时在传统支持向量机中引入模糊隶属度函数，用模糊支持向量机解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。通过实验证明了该方法在人脸识别率上取得了显著提高。     

用切削声信号识别刀具磨损

研究了硬质合金刀具在其后刀面的磨损处于不同阶段时，切削声在可闻阈内的变化规律，提取了频带声压级作为特征量，并建立了相应的判别函数，为刀具在线监测提供一条新途径。     

基于形态学与神经网络相结合的手写体汉字识别实验系统

本文利用形态参量和神经网络相结合的方法来研究手写汉字识别。设计了一个具有学习功能的手写汉字识别实验系统，对一级汉字进行实验，给出了识别的实验结果；平均正确识别率为８６％‘并指出了存在的问题和改进的方法。     

ART－2神经网络分类器的研究

ＡＲＴ神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织的人工神经网络，本文通过分析ＡＲＴ神经网络的结构，发现其用于模式识别中有很好的聚类特性，但在数据处理过程中有部分数据量丢失的现象，也就是说，非常重要的幅度信息没有被考虑到。本文提出一种新的结构和相应的新算法，并成功地把这种结构和算法用到分类器设计中。这种结构增加了一套幅度调整子系统对幅度信息先进行匹配，选出合适的几个类别来限定以后的分类；然后再根据相位信息来进一步从可选类中选出最相近的类来，这样系统进入谐振状态，开始网络系数的调整。如果其中任何一个步骤失败，即不能满足预先给出的阈值，我们就开劈新类或放弃这个样本，由于原先系统的运算量主要分布在网络的注意子系统的迭代过程和搜索过程、调整子系统的校验过程中，加入幅度调整子系统减小了搜索范围，因此运算量明显减少。实验表明新的网络结构用作模式分类时能适应更一般的情况，而且其分类速度也有明显提高。     

基于因特网的说话人识别技术研究

比较了基于因特网的说话人识别技术中Mel倒谱特征各阶参数的抗噪性能,并分析和验证了交织及丢失数据替代技术对改善基于因特网的说话人识别系统性能的重要作用。     

MRCPv2在电信智能语音识别业务中的应用

随着自然语音识别技术的成熟,智能语音识别业务将会在传统电信行业迎来大发展,MRCPv2标准协议使得语音识别能力的集成变得更加方便快捷.该文详细介绍了MRCPv2协议的系统架构和控制流程,总结了MRCPv2协议的使用规范,并且通过MRCPv2在语音识别中状态机变迁、关键方法、事件以及重要消息头的讲解,对一次典型语音识别业务中MRCPv2协议的应用进行了详细的阐述.     

基于HOG-CSLBP与深度学习的跨年龄人脸识别算法

针对人脸识别中识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别算法.该方法创新性地将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和中心对称局部二值模式(Center Symmetric Local Binary Pattern,CSLBPS)组合方法用于人脸图像特征提取,获得包含结构和强度信息的图像融合特征,然后使用二叉树对特征信息进行降维,降维特征作为深度信念网络的可视层输入量,弥补深度新信念网络无法达到图像局部特征要求的缺陷.通过训练好的深度网络模型对测试样本进行学习,在深度信念网络的最顶层对特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能高精度实现人脸识别,且与其他方法比较,该方法性能优于其他方法,说明该方法具有可行性和有效性.     

基于SQLite技术的汉语语音识别数据库的建立

建立一个适合于特定说话人识别系统的汉语语音识别数据库,对推动说话人识别技术的研究和应用具有重要意义。本文基于支持向量机的说话人识别系统研究和开发过程中,构建了一个基于SQLite技术的汉语语音识别数据库,通过LabVIEW平台来实现对数据库控制操作。采用无序列样本和语音数据库样本分别进行比对实验。测试结果表明：一方面,无论是采用该语音识别数据库样本还是无序样本对说话人识别系统的识别率没有改变,这充分说明本系统建立的汉语语音识别数据库具有高稳定性和可靠性;另一方面,采用语音识别数据库样本其系统识别时间却明显缩短,这是改善基于支持向量机的说话人识别系统性能的有效途径。     

基于神经网络的树形识别系统研究

常规的施药方法,由于不考虑树与树之间的间距、树冠的大小与形状,大部分农药未能发挥效用,流失非常严重,喷撒出去的农药只有极少部分能到达要防治的靶标上,从而造成了巨大的农药浪费,且带来了农药安全、环境污染等诸多问题。笔者在分析农药的喷药量与树形之间关系的基础上,对原有的基于BP神经网络的树形识别系统进行了改进设计,重点对该网络的输入层、隐含层及输出层进行了理论分析和试验研究,最终确定了由15个节点组成输入层,分别代表树冠的形状特征和树木图像的分形维数特征;6个节点组成隐含层,6个节点组成输出层,分别代表要判断树形的种类。对16个样本实时处理的试验表明,除了1个样本因未能分割外,其他样本均可识别,而且稳定性有了很大提高,适合于农药的精确施用。     

一种有效的舰船目标识别新方法

本文讨论了基于非相参雷达回波的目标自动识别问题,提出了一种船目标识别的新方法。基于本方法,一种实验性的船目标识别系统已经构成并运行。理论分析和实验研究所得结果表明,利用所设计的识别系统可以获得目标识别的高可靠性。八类船目标总的识别成功率超过90％。