嗓音多频带非线性分析的声带病变识别

提出了一种嗓音多频带非线性分析的声带病变识别方法,以提高声带病变嗓音的识别率。首先采用Gammatone听觉滤波器组对嗓音信号进行滤波,求取每个频带下的最大李雅普诺夫指数;对映射到核空间的数据采用高斯最大似然度准则优化核函数,然后采用优化核主成分分析算法实现特征抽取。识别实验表明,多频带最大李雅普诺夫指数的识别率比传统的MFCC和最大李雅普诺夫指数分别有6.52%和8.45%的提高,且采用优化核主成分分析算法比传统核主成分分析算法有更好的抽取效果.将多频带非线性分析和优化核主成分分析算法结合,识别率提升至97.82%。     

属性嵌套计算网格智能算法实现车牌汉字精准识别的设计

设计了环境较差情况下高效精准、辨识汉字的智能车牌识别算法,通过引进属性嵌套计算网格实现了汉字高效辨识的车牌识别算法;算法应用结果表明:算法设计的网格密度与识别率是成正比的,采用的属性嵌套计算网格模型,显著地改进了字符的识别率;将属性计算网格算法与属性嵌套计算网格算法对比可知,采用属性嵌套计算网格算法识别率是98.7%,识别率明显较高;设计算法系统不仅实现了汉字识别的稳定、智能特性,同时表现了抵抗较强外界干扰的特性,这一研究对于智能化汉字识别有明显的借鉴价值。     

基于线性调频Z变换和短波语音通话的飞机类型识别研究

研究用短波语音通话携带的飞机舱室噪声对飞机类型进行识别的方法。分析了飞机舱室内噪声在短波信道和语音通话干扰下的物理特性,定义了估计语音段的飞机噪声信噪比的公式,提出了自适应的抑制语音增强飞机噪声的模型,通过CZT变换分别提取目标信号不同频段的功率谱密度级特征,并设计了用支持向量机进行分类识别的二叉分类树。对8类现场实测数据进行实验:增强后语音段的平均信噪比提高约22 dB,分类树对语音应答间隔噪声、语音段信号和增强后的信号的平均识别率分别为82.79%,15.25%,50.18%。实验表明:应答间隔噪声可用于飞机类型识别;语音抑制算法带来较大的信噪比和识别率增益,证明语音段蕴含有助于飞机类型识别的重要信息,可为后续的研究奠定基础。     

样品表面近红外光谱结合多类支持向量机快速鉴别枸杞子产地

采用便携式近红外光谱仪采集枸杞子表面不同部位的近红外漫反射光谱,结合多类支持向量机算法对枸杞子产地进行快速无损辨识。以识别率为评价指标进行光谱预处理方法的选择,为了消除样本划分偏性对结果的影响,本研究通过重复划分样本集多次建模与预测,利用识别率的统计结果考察各个光谱采集部位的建模结果。实验结果表明,原始数据经二阶导数加SG平滑处理后,所建模型具有良好的产地预测性能。除了枸杞子顶端部位外,其他部位模型的稳定性及准确性均较好,其外部验证识别率的中位数与平均值均大于97%。这表明利用枸杞子样品表面近红外光谱可实现产地的准确鉴别,便携式近红外光谱技术可作为中药材流通环节中的有效监控手段。     

基于小波的光照补偿及其在人脸识别中的应用

提出了一种基于小波分析的人脸图像光照补偿技术,通过舍弃图像中的低频分量,仅用高频分量进行图像重构,便可较好地消除原始人脸图像中光照的影响.并将该技术应用于特征脸法人脸识别,在Yale库和自建库图像中,实验测得在较大尺度的情况下,图像识别率都有明显提高.     

应用改进混合蛙跳算法的实用语音情感识别

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数优化问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,Im-SFLA),提高了其在实用语音情感识别中的学习能力。首先,我们在SFLA中引入了模拟退火(Simulated Annealing,SA)、免疫接种(Immune Vaccination,IV)、高斯变异和混沌扰动算子,平衡了搜索的高效性和种群的多样性;第二,利用Im-SFLA优化SVM的参数,提出了一种Im-SFLA-SVM方法;第三,分析了烦躁等实用语音情感的声学特征,重点分析了基音、短时能量、共振峰和混沌特征随情感类别的变化特性,构建出144维的情感特征向量并采用LDA降维到4维;最后,在实用语音情感数据库上测试了算法性能,将提出的算法与混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)优化SVM参数的方法(SFLA-SVM方法)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化SVM参数的方法(PSO-SVM方法)、基本SVM方法、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)方法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络法等进行对比。实验结果表明,采用Im-SFLA-SVM方法的平均识别率达到77.8%,分别高于SFLA-SVM方法、PSO-SVM方法、SVM方法、GMM方法和BP神经网络法各1.7%,2.7%,3.4%,4.7%,7.8%,并且对于烦躁这种实用情感的识别率提高效果最为明显,从而证实了Im-SFLA是一种有效的SVM参数选择方法,并且Im-SFLA-SVM方法能显著提升实用语音情感的识别率。     

基于Delaunay网格和DLP的三维指纹识别系统设计

针对目前已有的嵌入式指纹识别系统存在的识别精度底和识别效率低的问题,设计了一种基于单DLP处理器的嵌入式三维指纹识别系统;首先,以TMS320VC5402为处理器核心,FPS200为图像采集芯片,EPM7128为外围逻辑设计了指纹识别系统硬件;然后,设计了基于Delaunay网格的上位机指纹识别软件,将指纹识别过程分为细节点DT网格构造、识别参考点获取、待识别指纹姿势校正和指纹匹配四个阶段进行实现;最后,采用指纹数据库FVC2004为测试数据库在上位机上进行仿真,测试结果表明:文中系统能较为精确地实现指纹识别,平均正确识别率高达98.1%,且与其他方法相比,具有FNMR和FMR值较低、正确识别率高和匹配时间少的优点。     

基于近红外光谱分析技术的食品包装塑料的定性分析

该文基于近红外漫反射光谱分析技术对食品包装材料聚乙烯、聚丙烯进行定性判别试验研究,选取不同波段范围、采用不同光谱预处理方法,使用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)结合SIMCA、贝叶斯判别、K-近邻3种模式识别方法建立定性预测模型,并根据正确识别率比较了各模型预测性能。结果表明：使用SIMCA方法、贝叶斯判别、K-近邻3种方法建立的定性校正模型均在1 050~1 550 nm波长范围内效果较好;采用矢量归一化、标准正态变量变换、中心化、滑动均值滤波、多项式平滑滤波、一阶微分6种光谱预处理方法和上述3种模式识别方法对塑料样品近红外光谱进行了数据处理,其中在1 050~1 550 nm范围内,主成分因子数为3,采用原始光谱建立的K-近邻定性校正模型较优,对样品校正集和预测集的正确识别率均为100%。可为食品包装材料聚乙烯、聚丙烯的快速鉴别研究提供参考。     

一个音乐检索系统的研究与实现

在分析音乐的旋律及其表达的基础上,结合现有技术,挑选合适的音频特征,提出并实现了基于旋律特征的音乐检索系统.该系统同时支持手工输入和哼唱输入2种查询方式,对于小规模数据库应用有较高的识别率和较强的实用性.     

Misidentification or Identification Rates for Four Kinds of Particles on BES-II

Using the data samples collected at and around the center-of-mass energies of 3.097 GeV and 3. 773 GeV with the BES-Ⅱ detector at the BEPC collider, we select the pure particle samples of muon, electron, kaon and pion, and their mutual （mis）identification rates are also obtained.