基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间．     

质心层次特征的无约束手写体数字识别

光学字符识别（ＯＣＲ）是模式识别最为成功的应用之一．目前,ＯＣＲ的研究重点是无约束手写体字符识别．采用了基于字符质心的层次特征对无约束手写体数字进行分类识别．基于字符质心的不均匀分块方法,在一定程度上可以克服无约束手写体数字字形千变万化所引起的不稳定性．层次特征将字符在空间的二维分布转化为一维,特征抽取过程简单,易于实现．将该算法应用于无约束手写体数字的信函分拣系统,单字的平均识别率达９７％以上．     

模式识别在测井相分析中的应用

在测井相分析过程中,提取了与岩相有关的测井响应特征,进行了模糊聚类分析,形成其测井相模式。该模式通过岩－电关系库,应用模式识别技术,实现向岩相的转化,形成岩性的系统剖面。     

基于 Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

分子印迹技术及其在痕量分析的应用

分子印迹技术是近年来集高分子合成、分子设计、分子识别、仿生生物工程等众多学科优势发展起来的一门边缘学科分支，分子印迹聚合物由于具有与天然抗体同样的识别性能力和与高分子同样的抗腐蚀性能的双重优点，因而广泛应用于生物工程、临床医学、环境监测、食品工业等众多领域．介绍了分子印迹技术的基本原理，对分子印迹聚合物合成研究的最新进展进行了综述，主要介绍了它在痕量分析中的应用．     

邻香兰素分子模板聚合物结合作用及选择性研究

 以邻香兰素为烙印分子,α-甲基丙烯酸为功能单体,乙二醇二甲基丙烯酸酯为交联剂,采用分子烙印技术合成了1类新的分子烙印聚合物.研究了它们的吸附特性及选择性识别能力.结果表明,与组成相同的非模板聚合物相比,模板聚合物有一定的吸附性能和选择性.     

用局部奇异值分解与改进LDA相结合的方法进行人脸识别

简要叙述人脸图像的标准化过程，特征脸，LDA算法的原理及实现过程。用PCA获取最佳描述特征，然后用LDA获取最佳分类特征，并用实验证明了这种方案的可行性。     

基于Levenberg-Marquardt算法的用户鉴别

为了维护计算机系统的安全,一般通过设置用户口令以便进行身份鉴别,防止他人冒名顶替.口令鉴别的主要弱点在于,一旦被窃,冒名顶替者就可以轻而易举地进入用户的私人账户进行非法活动.击键动力学的研究是给口令加上一个简便而有效的保护措施.击键动力学方法通过获取并分析用户敲击键盘的特征数据,自动地识别出用户的真实身份.这一辅助身份鉴别的关键问题主要是寻找准确率高、执行速度快的识别算法.本论文采用Levenberg-Marquardt(LM)算法对上述存在的问题进行了研究.     

驾驶员眼部状态识别方法的研究

驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部精神状态。     

用圆谐-傅立叶矩描述图像

提出了一种描述图像特征的圆谐—傅立叶矩，对圆谐—傅立叶矩的特性进行了初步分析，用圆谐—傅立叶矩可以完整、无冗余地重建原图像，选取有限数量的低阶圆谐—傅立叶矩与同级次的圆谐—傅立叶函数的乘积叠加求和，可以近似地重建原图像，实验结果表明，圆谐—傅立叶矩有很好的图像描述能力，使用10阶以上的圆谐—傅立叶矩就能较清晰地重建原图像。