网格笔划密度特征的OPCCR错误自动检测

现有的光学印刷体汉字识别（OPCCR）系统中,汉字识别率虽然已经高达98%以上,但仍然会发生错误识别的情况.通常,这些错误的识别还不能被自动检测,采用人工检测,费时费力,大大降低了实际应用系统的自动化和智能化程度.为此,本论文提出了基于网格笔划密度特征的OPCCR错误的自动检测算法.本算法首先建立标准汉字的网格笔划密度特征的特征库.然后,在OPCCR错误的自动检测时,对光学印刷体汉字图像进行预处理、行分割、列分割得到单个汉字图像,提取单个汉字图像的网格笔划密度特征.再把特征和相应的识别出的汉字的特征库中的特征进行相关匹配.于是,根据特征匹配自动检测OPCCR的错误.     

基于遥感影像光谱分析的蓝藻水华识别方法

利用Landsat-7 ETM+遥感影像数据,以淀山湖为例,在分析蓝藻和其他典型地物影像光谱曲线及其特征的基础上,构建归一化蓝藻指数(NDI_CB),有效地从浑浊水体中提取蓝藻信息.通过k-均值非监督分类结果可以发现,构建的归一化蓝藻指数较传统的归一化差值植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)更加适用于提取低密度蓝藻空间分布信息.在此基础上,基于遥感影像光谱特征和归一化蓝藻指数,采用了支持向量机的分类识别模型,最终得到淀山湖区域蓝藻的空间分布范围与面积,通过发现在某一特定时间蓝藻分布的规律,为蓝藻预警和治理的生态学分析提供了及时、有效和客观的依据.     

姿态鲁棒的分块稀疏表示人脸识别算法

针对稀疏表示人脸识别算法对姿态变化敏感的问题,提出一种姿态鲁棒的分块稀疏表示人脸识别算法,通过对人脸进行分块表示并利用仿射变换模型对姿态变化建模,提高稀疏表示人脸识别算法对姿态变化的鲁棒性.同时,通过最小化图像分块重构误差来估计仿射变换参数初值,有效提高仿射变换参数估计精度,进而提升人脸识别算法的性能.实验结果表明,本文算法可在一定程度上克服姿态变化造成的对齐误差,比现有相关算法具有更好的姿态鲁棒性和识别性能.     

水溶性SalenMn(Ⅱ)的合成及其对氨基酸的分子识别研究

本文合成并表征了手性席夫碱配体(Salen H2)及其水溶性的锰配合物[Salen Mn(Ⅱ)].用紫外-可见光谱滴定技术测定了主体Salen Mn(Ⅱ)与客体氨基酸(苯丙氨酸和苏氨酸)对映异构体分子间进行识别作用的缔合常数.结果表明:SalenMn(Ⅱ)与系列客体氨基酸作用的配位比均为1∶2,主客体反应均为放热、熵减...     

基于电容层析法糖浆气液两相流识别

针对目前常规两相流流型识别方法在糖厂煮糖罐糖浆识别中精度低的缺点,提出基于电容层析法(ECT)的气液两相流流型判别软测量模型.首先对由ECT传感器采集的检测数据优化处理并提取特征参数作为BP神经网络的辅助变量,气液两相流相应实际流型作为BP网络的主导变量,通过神经网络结构参数的优化训练,构建出二级并行的自组织竞争神经网...     

基于物联网的产品质量监管系统

针对当前产品质量监管的现状,为了实现产品质量的动态监管,设计了一种基于物联网技术的产品质量监管系统。该系统综合运用射频识别技术、条码技术、GIS空间信息处理技术等,实现了对产品实施全程监管和质量追溯。     

基于去冲激响应的UWB雷达目标识别

提出了基于去冲激响应的UWB雷达目标识别方法,在理论上对该识别方法进行了详细地推导,并给出了该方法中所用到的窄脉冲的选取准则;最后,通过计算机模拟,给出了两种飞机模型不同姿态下的近似冲激响应数学模型,在此基础上对这两种飞机模型进行了识别仿真。从仿真结果来看,此识别方法效果良好。     

基于短时和长时特征的语音情感识别研究

基于语音的自动人类情感识别是近年来新兴的研究课题,它在人机通信中有广阔的应用前景。分别利用语音的短时和长时特征识别说话者的五种情感状态,即生气、高兴、悲伤、惊奇和一种无情感状态。提出了一种基于基音频率、子带频谱能量与共振峰频率的短时特征矢量和一种反映能量频谱分布及动态的长时特征参数,分别利用隐马尔可夫模型和支持矢量机两种方法进行识别。试验用的情感语音包括一个普通话情感语音库和一个丹麦语情感语音库,试验结果表明使用两类特征参数都可以得到较高的识别率。     

单样本条件下基于图像增强和Fourier频谱的人脸识别

目前有许多处理正面视觉人脸的识别方法,当有充分数量的有代表性的样本时,能取得较好的识别效果。然而当处理单样本识别问题时,现有的许多方法的识别率将明显下降或甚至不适用。为了加强单训练样本的分类信息,训练样本与其基于受扰动的奇异值的重构图组合成新样本,Fourier频谱作为人脸识别特征,在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于分块FLD的图像特征提取方法

提出了基于分块Fisher线性鉴别（Fisher＇s Linear Discriminant,FED）的特征提取方法,先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用来构造类内和类间离散度矩阵,然后利用Fisher鉴别函数取极大值时得到的最优投影方向进行图像的特征提取。分块FLD方法是二维FLD方法的推广,该方法可以提取每一单元块的局部特征,在ORL人脸库上的实验结果表明该方法在人脸识别性能方面优于二维FLD方法。