基于多窗频谱估计和平滑幅度谱包络的MFCC改进算法

语音的特征提取是说话人识别系统中的关键问题。本文在传统的MFCC参数的基础上,提出一种改进的MFCC特征提取算法。该算法着眼于语音的前端处理,在预处理阶段,利用SWCE窗函数,对信号进行多窗频谱估计。并对得到的频谱进行平滑处理,得到信号的谱包络。然后对信号的谱包络进行计算,得到改进的MFCC参数。实验表明,在不同噪声环境下,与传统的MFCC算法相比,改进的算法识别率提高四个百分点以上。     

基于模糊函数主脊切片和深度置信网络的雷达辐射源信号识别

雷达辐射源信号识别是电子侦察系统的关键组成部分,为了提高低信噪比条件下对低截获概率雷达信号识别的准确率,提出了一种基于模糊函数主脊切片(MRSAF)与深度置信网络(DBN)的雷达辐射源信号识别方法。首先对雷达信号进行奇异值分解(SVD)进行降噪预处理,求解雷达信号的模糊函数并提取其主脊切片包络,采用奇异值分解方法降低噪声对主脊切片包络的影响,然后建立基于受限波尔兹曼机的DBN模型并运用标签数据有监督微调模型参数完成训练,最后基于该算法模型实现辐射源信号的分类和识别。仿真结果表明:该方法在低信噪比条件下也有较高的识别率,信噪比高于-4dB时,识别率可以达到90%以上,验证了本算法的有效性和应用价值。     

免测绘型数字交通精确制图程序研究

针对传统地图制图必须进行精密测绘或航空摄影以获得地理图像及位置坐标的问题,提出了一种与传统过程反序操作的全新的免测绘型数字交通精确制图方法.该方法据城市栅格地图可智能地提取交通网络信息,从而获得矢量地图;利用道路GPS轨迹(含准确经纬度)叠加于矢量地图,取得地图校正采样控制点;通过拓扑变换来完成地图节点坐标的精确校正,并为应用地图道路结构特征的带有闭环控制的道路聚类过程和动态离散拓扑变换实现数字地图的非线性校正,提出了离散非线性校正算法.以合肥城区的地图生成过程为例进行了实验,结果证明了免测绘制图方法在生成高精度数字地图上是有效的.     

多特征与BP神经网络车牌识别系统研究

汽车牌照识别技术是智能交通管理系统中的关键技术;基于数字图像处理理论,将计算机视觉与模式识别技术相结合,对车辆牌照识别系统进行了研究。为了提高系统车牌识别能力,提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的车牌定位方法。字符分割采用了投影法;字符特征选取了互补性强的粗网格特征、投影特征以及外围轮廓特征;最后采用BP神经网络进行车牌字符识别。对车牌字符的识别分为汉字、字母及字母数字三类进行。实验表明,多种图像处理技术与模式识别技术有机结合能有效地提高系统的识别能力;本系统所采用的方法取得了较好的识别效果。     

掘进巷道超前富水性快速探测技术及水害源快速识别方法研究

研发出适合于巷道超前探测的一种具轻便、快捷且能即时得到探测成果的富水性超前快速探测方法及设备;通过水害源快速识别方法研究,并结合矿区的水文地质特征,研究出适合于煤矿水害源识别的具轻便、简便、快速功能的水害源快速识别方法。     

基于非线性子流形的人脸识别

介绍了流形、流形学习的数学基础及其应用时的核心问题,流形学习方法用于人脸识别的技术路线;通过实例分析讨论了流形学习主流算法——局部线性嵌入(LLE)算法的优势和存在的不足;使用ORL人脸数据库进行仿真实验并将识别效果与原始图像直接分类法、主成分分析法进行比较,验证了LLE算法的有效性及优势。     

基于2DLDA与FSVM的人耳识别

针对人耳图像特征提取和识别方面存在的问题,提出一种将二维线性鉴别分析(2DLDA)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的人耳图像识别方法.利用2DLDA将人耳图像直接投影,提取的人耳特征,可以保留人耳图像样本的大量类内和类间信息.同时,FSVM在支持向量机(SVM)的基础上引入隶属度参数,更加适合多类问题.实验结果表明,该方法与2DLDA相比具有更高的识别率.     

基于多群体遗传算法的汉字识别系统设计

文章设计了一种基于粗糙集理论的手写体汉字识别决策系统,依据并行遗传算法在处理大型数据库上的特有优势,将信息熵理论作为粗糙集不确定性的度量,给出一种约简冗余条件属性求解决策信息系统约简集的多群体并行遗传算法;并提出了一种基于规则置信度的手写体汉字识别规则融合算法,提高识别准确率,对SCUT_IRAC手写体汉字库中手写体汉字进行识别实验,结果证明,该系统具有较强的手写体汉字识别能力。     

新一代车载电子警察系统的设计

系统主要由雷达测速、视频抓拍、云台与镜头控制和数据管理等组成,采用串口通信、视频压缩、车牌自动识别、神经网络训练等多项技术,实现了对车辆超速、压单双黄线行驶、违法停车、违法调头、逆向行驶、强行超车等多种违法行为进行实时的监测、抓拍、记录和处罚,为交通违法行为取证带来了很大的方便。测试结果表明系统稳定可靠、识别率高、实时性强,综合效率较高。     

视诱发电位图象的Walsh识别

视诱发电位(Visual Evoked Potential)简称VEP.本文根据正常的VEP与缺血性视神经病变异常的VEP样本,采用对图象数据的Walsh变换和统计的方法,在IBM PC微型计算机上进行计算分析导出:VEP电位模式X在Walsh变换下的象y_(64),特征变换HV的10维特征子空间中的象y_(10),它们在二模意义下的比值‖y_(10)‖/‖y_(64)‖作为正常的VEP成份在VEP图象中含量的定量描述指标,对区分两类VEP图象有显著性的意义.