三维人脸识别算法综述

三维人脸识别与二维人脸识别相比,由于其不受视角、光照、姿势等因素的影响,越来越受到研究者的关注。综述主要是对目前已有的三维人脸识别算法,并且指出了目前三维人脸识别存在的一些问题。     

基于kalman滤波的分布式航天器相对状态解算

根据所提出的利用无线电和激光测量两航天器相对状态的测量方案,利用动力学法建立了关于待估参数即两航天器相对位置参数的动态状态方程,建立了测量方程,利用卡尔曼滤波法对相对位置进行解算,分析了克服滤波发散的方法,给出了具体仿真算例,通过对仿真结果的分析发现,提出的模型与解算方法可有效提高航天器间的定位精度。     

基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法及其仿真研究

利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值（FCM）聚类强大的局部寻优能力，提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法。对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析，从而得到分类中心的全局最优解，作为每个说话人的语音模型，最后利用最大总平均隶属度函数准则对待识别语音进行模糊聚类识别．除此之外，使用自适应参数增加遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明，这种算法克服了传统硬聚类的缺点，避免了FCM对初值敏感及容易陷入最小值的缺陷，使聚类更加合理，更好地描述了说话人的语音特征。     

基于旋翼微动雷达特征的空中目标识别

详细分析了直升机目标回波信号的多普勒谱的构成,针对直升机目标和固定翼飞机目标多普勒谱的差别,提取了两种微多普勒特征用于识别直升机目标和固定翼飞机目标,其中一种利用了直升机回波信号正负多普勒频谱能量的不对称性,另外一种利用了机身回波信号能量与旋翼回波信号能量的对比,使用仿真数据和试验测试录制的数据计算结果表明,该方法具有很好的识别效果。     

基于方位弯折的高分辨距离像雷达目标识别

针对高分辨雷达距离像的方位敏感性问题,将应用于语音处理的动态时间弯折技术引入高分辨距离像雷达目标识别领域,提出了一种动态方位弯折技术,该技术通过将测试数据与模板特征序列进行非线性伸缩(弯折),获得测试帧与模板之间最小匹配距离对应的最佳匹配路径,实现对测试数据的目标识别。对ISAR实测飞机数据的分类实验及与模板匹配法和RBF识别方法的比较,获得了良好的识别结果,表明了该方法的可行性和有效性。     

基于二维积累的雷达分布式目标检测新方法

利用单元积累的思想,先在各个方位上提取目标散射中心后,对分布式目标进行一维化处理,然后对各个方位的目标散射中心能量进行非相干积累,得到了高斯背景中高分辨率雷达分布式目标的检验统计量。仿真结果表明,该方法较距离扩展目标检测方法的检测性能有明显改善,且其检测性能随着角分辨率的提高而进一步改善。此方法可用于信号级检测SARI、SAR等分布式目标。     

管道传声特性及典型破坏声的识别

为了保证管道输送的正常运行，防止人为打孔盗油事件发生，对管道进行主动防护与快速准确地判定事发地点具有重要意义。研究了管道的导波特性，分析了管道人为破坏的典型声谱特征，建立了能对管道破坏方式进行分类的混合模型。研究结果表明，声波通过管道中介质以平面波传播且衰减较小；典型破坏声可在管道内远距离传播，隐马尔可夫模型（HMM）与人工神经网络（ANN）算法相结合能有效地提取和识别其声谱特征，从而为管道运输防盗监测提供一种新的途径。     

A Robust IP Packets Filtering Mechanism for Protecting Web Server from DDoS Attacks

Distributed denial of service （DDoS） attacks exploit the availability of Web servers, resulting in the severe loss of their connectivity. We present a robust IP packets filtering mechanism which combines the detection and filtering engine together to protect Web Servers from DDoS Attacks. The mechanism can detect DDoS attacks by inspecting inbound packets with an IP address database, and filter out lower priority IP addresses to preserve the connection for valid users by monitoring the queues status. We use the Netfilter＇s technique, a framework inside the Linux 2.4. X, to implement it on a Web server. Also, we evaluate this mechanism and analyze the influence of some important parameters on system performance. The experimental results show that this mechanism is effective against DDoS attacks.     

A new frequency scale of Chinese whispered speech in the application of speaker identification

In this paper, the frequency characteristics of Chinese whispered speech were investigated by a filter bank analysis. It was shown that the first and the third formants were more important than the other formants in the speaker identification of Chinese whispered speech. The experiment showed that the 800?1200 Hz and 2800?3200 Hz ranges were the most significant frequency ranges in discriminating the speaker. Based on this result, a new feature scale named whisper sensitive scale (WSS) was proposed to replace the common scale, Mel scale, and to extract the cepstral coefficient from whispered speech signal. Furthermore, a speaker identification system in whispered speech was presented based on the modified Hidden Markov Models integrating advantages of WSCC (the whisper sensitive cepstral coefficient) and LPCC. And the new system performed better in solving the problem of speaker identification of Chinese whispered speech than the traditional method.     

手背静脉识别系统的研究

介绍了手背静脉识别系统的图像处理和相关法识别算法,并通过实验证明了系统的可行性。