H.264视频编码的关键技术及算法

介绍和分析了H．264采用的新编码关键技术及算法，诸如运动补偿。帧内预测，变换和量化，新的熵编码等．最后阐述视频编解码技术的研究方向及前景．     

印刷体汉字的缀合识别及其编码

前言汉字的计算机识别,是模式识别的一种。由于文字识别机是一种自动化很高的装置,而且还有希望获得较高的输入速度,因此,尽管研究这种装置十分困难,不少中外学者仍然在努力探索。据报导,对印刷体汉字的识别,国外已有成功的例子。但是,这种机器识别的数字(2000个)和字种(指特定的印刷体)都有限,扩展不易,又不能和其它输入方法互换,它的使用范围受到很大的限制。本文讨论的缀合识别,可以实现多种印刷体兼容,识别字数可扩展到8000个以上,特别是编制了一个相匹配的编码方案,解决了输入方法的互换问题。这样,在同一部机器上,就可以有多种输入手段,从而大大加强了机器的功能。这些特点将使文字识别机发挥重要的作用。     

基于降噪自编码的电能质量扰动识别

针对目前电能质量扰动识别时特征提取不充分,造成识别精度不高的问题,引入了降噪自编码算法。降噪自编码算法起源于自动编码算法,两者都属于深度学习算法。其中,自动编码算法已经被应用于电能质量扰动识别,并取得了一定的成果。但是,自动编码算法对含噪声干扰的电能质量扰动信号的识别精度还不是很理想。本文采用降噪自编码算法,将克服这一问题。首先对无噪声的扰动信号用噪声进行"破坏",然后用带噪声信号去重构原始信号,得到扰动信号波形的固有特征,最后通过BP神经网络分类器对整个网络进行微调,得到最后用于分类的特征样本。该方法降低了传统特征提取算法对特征选取不当,造成分类识别精度不理想的风险,并在一定程度上提高了含噪声的电能质量扰动信号的识别精度。仿真结果表明,该方法在识别含噪声的电能质量扰动信号上有很大的优势。     

基于规则的维吾尔语对偶词识别算法研究

维吾尔语对偶词的自动识别是维吾尔语自然语言处理中的一项基础性工作．维吾尔语对偶词的自动识别是维吾尔语自动分词的难点之一,也是一个重点．在维吾尔语中,内部成分平等连接而形成的词汇单位叫做对偶词．本文首先介绍了对偶词的基本概念和特征,然后分析了维吾尔语对偶词的结构特征和结合规则．在字符串匹配算法的基础上,提出了一种基于规则的维吾尔语对偶词的识别算法,并通过试验证明了该算法的正确性．     

基于全相位频谱分析的基因识别算法研究

为对未知基因序列的编码区进行预测, 利用基因编码区存在的频谱3-周期性质, 在传统的固定窗口长度滑动窗算法的基础上, 提出了一种改进型的基因识别算法. 新算法将全相位谱分析技术与多采样率数字信号处理技术相结合, 有效地降低了传统滑动窗算法中存在的截断效应, 减少了计算量并且可实现流水线操作. 最后通过计算机仿真将该算法所得结果与其他识别算法所得结果相比较, 结果表明该算法在核苷酸水平上有较高的预测准确性.     

基于实景图像的道路限速标志识别算法研究

基于道路图像的交通标志识别系统中,关键步骤之一是对图像中的交通标志能够快速有效的识别.文中以具有字符信息的限速标志为例,通过对提取的区域图像进行预处理、旋转校正、字符分割和字符识别,实现了对交通标志中字符信息的自动识别.实验验证:该算法能有效地识别交通标志中的字符信息.     

Wyner-Ziv视频编码中Key帧快速预测算法

以提高Wyner-Ziv编码性能为目的,使用H．264帧内编码技术对Wyner-Ziv编码中的K帧进行编码,利用其优异的编码性能来提高K帧编码质量．同时从帧间相关性利用、亮度块模式之间的选择以及4×4亮度块预测模式选择的角度对H．264的帧内预测进行了改进,降低其编码复杂度,实验表明：改进后的K帧编码算法耗时仅为H．264帧内编码算法的5％左右．     

维、哈、柯多语种搜索引擎中索引器的研究

本文主要研究维、哈、柯多语种全文搜索引擎索引器模块中的关键问题,并提出了一系列有效的解决方法.包括适合于维、哈、柯多语种全文搜索引擎的倒排索引结构,检索算法,倒排表的更新策略以及低频词的置换处理等.实验结果表明,该方法能满足维、哈、柯语言文字的处理需要,同时明显地提高了维、哈、柯文搜索引擎的索引效率以及搜索结果的质量.     

基于变长编码求解一维下料问题的演化算法

针对一维下料问题的特点,将线性规划方法与演化算法相结合,提出了一种基于变长编码求解一维下料问题的演化算法,该算法设计了一种新颖的遗传算子,实现简单,求解快速,实验表明,运用该法求解下料问题,材料利用率高,平均达到97．5％以上,具有很好的实用价值。     

一种移动音频编码自适应丢帧隐藏算法

针对主流移动音频编码器AVS-P10所采用的语音丢帧隐藏算法在不同丢帧的情况下语音恢复效果存在的不足,提出了一种自适应的语音丢帧隐藏算法,该算法根据不同的坏帧模式自适应地采取不同的坏帧恢复方法,对坏帧中的基音周期参数和ISF系数充分利用前后分别收到的好帧采用更优化的线性预测方法恢复.实验表明:与AVS-P10中的丢帧隐藏算法相比,本文方法在坏帧率低于3%时有更好的语音质量恢复效果.     

一种基于步态的身份识别新方法

步态识别是通过人走路的姿态进行身份识别的新兴生物特征识别技术.算法利用步态的动态特征和形状信息进行步态识别.首先,对某个人的一个步态序列利用动态Viterbi算法得到一个样本姿态序列,对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序列,然后对特征姿态采用主成分分析法处理特征空间,最后用最近邻法进行识别.利用USF/NIST数据库对本文方法进行了验证,取得了较高的识别率.并对体形变化具有较强的鲁棒性.     

分布估计算法及其性能研究

在传统的遗传算法中,不合适的的参数设置会降低解的质量,于是在解决一些优化问题时传统的遗传算法被分布估计算法所取代.将分布估计算法按其复杂性归纳成几种模型,分别描述了它们的实现方法和求解问题的能力和效率.     

基于统计和规则混合策略的维吾尔人名识别研究

本文采用统计和规则相结合的混合策略,提出一种维吾尔人名的自动识别方法.该方法利用知识库中的统计信息,对维吾尔人名做初步的提取,分析维吾尔人名构成的各类特征,提取特征集,总结相应的识别规则,对候选人名进行识别,并消除歧义.在此基础上构建了维吾尔人名识别系统,并对系统进行了封闭和开放测试,实验结果表明,封闭测试的准确率达到88.47%,召回率达到85.1%.     

基于DDBHMM的维吾尔语语音声学层识别系统研究

采用基于段长分布的非齐次隐马尔可夫模型(DDBHMM)进行维吾尔语声学建模。在新语料下由于总词汇量的成倍增加导致识别时间倍增,为缩短识别时间将耗时最长的概率计算部分采用多线程机制优化了识别模块,同时加入了端点检测进行控制,并相继设计了录音模块、特征提取模块、波形显示及结果输出显示模块等,对这些模块进行集成界面化后产生了一个基于DDBHMM的维吾尔语连续语音声学层实时识别系统,并对系统进行了测试及验证.     

基于立队竞争的演化算法

将竞争机制引入到变异算子中，从而使变异算子具有了很强的群体特性，同时为使算子更加简练和更具通用性，在这种竞争中作者更加注重个体适应值的相对次序而不是它们的绝对大小。基于这种思想提出了一种新的演化算法，在该算法中变异的作用已不仅仅是简单地恢复群体中损失的多样性，此时它已成为一种主要的搜索算子。通过实验发现新算法具有很高的搜索效率和求解精度。     

基于演化的信赖域方法

把全局搜索性能优良的演人算法与具有总体收敛性能的信赖域算法相颌合形成局部随机搜索与全局确定性搜索相结合的演变信赖域,经具有适应性广，收敛性能好和收敛速度快的特点，为解决复杂的非线性优化问题提供了一种有效算法，并证明了算法的收敛性。     

基于面向对象程序设计语言的代码分类提取模型研究及应用

通过对多种面向对象开发工具开发软件进行文件组织分析,提出一个文件组织的层次模型.通过对具体VB语言的分析,获取VB语言的项目组织规则,并编程实现提取VB项目中的对象,包括属性和代码,以及对象之间的关系.     

基于遗传算法的图论聚类方法

针对传统图论聚类算法对初始聚类中心的敏感性以及聚类结果与样本输入次序等问题,提出了基于遗传算法进行图论聚类分析的基本原理和实现方法.实验结果表明,遗传算法应用于图论聚类分析能够搜索到更为精确的聚类中心值,其结果明显好于传统图论聚类算法.     

基于图像纹理分布的算法在子弹自动比对中的应用

基于笔者所在研究组自行研发的三维激光彩色扫描仪系统（3DLCS）的功能特性以及公安子弹痕迹检测实际应用的需求,提出了基于图像纹理分布的统计算法.该算法利用边缘检测、去除噪声、阈值分割,找到描述图像纹理分布的数组特征,再利用此特征进行弹头的最小绝对差（MAD）自动比对.与直接利用MAD算法进行子弹检测比较起来,SABGD标注了图像的纹理特征,更符合人眼匹配图像的机制.实验表明,SABGD在弹头检测过程中,可以减少比对的数据量,提高比对准确率,减轻比对人员工作量.     

基于Hilbert-Huang描述子的步态识别方法

提出了一种基于Hilbert-Huang描述子和K-近邻法的步态识别方法.对于每个步态序列,首先通过背景减差法检测运动目标的轮廓,然后使用Hilbert-Huang描述子对轮廓线进行描述,获取步态特征.运用K-近邻法分析方法,对步态进行自动识别.实验结果表明所提出的步态识别方法识别率达到了78%.