维吾尔文屏幕取词关键技术及其实现方法

研究了维吾尔文的书写特点．实现维文动态翻译技术的难点、根据维吾尔文的特征．创建了不等宽度不等长代码处理技术，屏幕取词．全屏翻译的关键技术来实现了维吾尔文动态翻译，井给出了实现其关键模块功能的程序流程图．     

基于智能手机运动传感器的手写数字字符推测系统

为了拓展并完善手机屏幕信息推测的研究,在现有针对虚拟键盘输入的侧信道攻击基础上,提出了基于手机运动传感器的手写数字字符推测系统。设计实现了一种高效的自适应手写事件检测算法,在运动传感器(加速计和陀螺仪)数据流中通过多项式拟合的方式生成数据流中的噪声数据的拟合曲线。在噪声拟合曲线的基础上,结合数据流的方差值,实现目标数据段的识别提取。对每个数据段,本文选择了两种特征提取方法:时域特征提取和频域特征提取。再根据不同字符的数据段的特征差异推测当前数据段所对应的字符。对三种常见的用户手机持握姿态:坐姿、站姿和躺姿分别进行了训练,得到每一个姿态下最合适的姿态特征集合。握机姿态、手机类型、传感器类型和手写方式对推测准确率都有一定影响,其中手机类型影响最小。实验结果表明本文的字符系统推测准确率最高可达93. 5%。     

一种特定应用环境下维吾尔字符Unico de编码转换工具研制

很多专业软件不支持标准维吾尔文Unicode字符表达,而软件本地化过程中迫切需要合适工具解决编码的转换问题．本文针对一个Visual Basic 6.0开发的地理信息系统工具软件维吾尔文本地化问题,运用了一种可将Unicode字符转换为Visual Basic 6中的Chrw函数表达式,有效解决了VB6开发工具采用ANSI编码而对Unicode编码的维吾尔文字符支持不够无法显示的问题．该转换工具用Visual C#开发,支持VB6环境下用标准维吾尔文Unicode字符编码替换各种文本,满足用标准维吾尔文Unicode编码编写程序底层代码,或是替换原有非Unicode维文字符的需求,经测试该工具达到预期目标．     

基于ICA的车牌牌照字符识别系统

介绍了基于ICA(独立分量分析法)的牌照识别系统的字符识别.为了提高字符特征提取的质量,首先通过车牌图像的预处理,然后采用了基于高阶统计信息的特征提取方法,即ICA对车牌灰度图像的字符进行识别.该系统避免了二值化对字符特征的影响,识别方法简单,结果理想.     

基于Windows Mobile平台的产品管理软件的设计与开发

分析了基于Windows Mobile平台的维吾尔文产品管理系统,着重研究Windows Mobile的应用开发及维吾尔文的书写特点、手机输入法设计中的难点与不等宽问题．设计实现了具有不同编辑方向的维、汉、英、多语种智能手机的混合输入和屏幕显示．在基于.NET compact Framework的智能设备开发框架下,使用Pocket outlook对象模型,实现了客户的便捷通讯功能．在系统的设计和实现过程中,引入Windows Mobile技术和SQL Server Mobile数据库技术来解决相关数据的存储和处理问题．     

基于图像特征检测和匹配的无人船航行姿态角提取方法

计算机视觉的飞速发展, 使得采用视觉技术辅助无人船航行成为可能. 在无人船巡航过程中, 获取船体航向是航行控制的必备基础. 特征匹配是无人船相关视觉技术中的重要部分, 是目标识别和定位等功能的关键步骤. 获取无人船运动姿态的基本步骤是对图像前后帧进行有效的特征提取和匹配. 针对水域环境中的图像静态特征提取速度慢、精度低的问题, 本文提出一种图像匹配方法以求取无人船的航行姿态角. 首先对图像预处理, 并对有效区域进行特征提取. 其次, 设计一种基于描述子相似度的初始特征匹配策略. 再其次, 筛选特征匹配对, 优化模型参数. 最后, 通过前后帧旋转矩阵计算航行姿态角. 实验表明, 该方法能有效提取无人船的航行姿态角.     

面向信息处理的维吾尔语词语分类体系及标记研究(Ⅱ)

研制《维吾尔语词语分类体系及其标记集》是维吾尔文信息处理的支柱工程．动词在维吾尔语句子构成中常常是一个句子的核心．本文在以往有关维吾尔语诃胜标注研究成果的基础上，提出了一个面向信息处理的现代维吾尔语动词体系及其标记集，并且对维吾尔语动词的形态特征、语法范畴以及短语组合功能等方面进行了详细的描述．     

北大方正维吾尔文文本转换成Unicode标准的文本

本文叙述了北大方正维吾尔文电子文本代码转换成U n icode维吾尔文文本方法,给出了两种代码的转换对应关系表和程序代码.     

基于标注词典和规则的维吾尔文动词词干提取方法

利用语言学专家人工标注的语料库对维吾尔文动词进行研究,并总结出了维吾尔文动词范畴的连接规则框架.在人工标注的实例库的基础上,收集了词缀连接规则集合,经人工纠正构建了词缀连接规则库集合.最终,结合人工标注实例库、词缀连接规则库及维吾尔文动词范畴的连接规则框架提出了维吾尔文动词词干提取方法,该方法的独立实验准确率达到了84.15%.     

基于聚类分析的轻量化掩码分析方法

轻量化掩码是资源受限的密码芯片的主要防护方法,而现阶段针对掩码的分析方法都不适用于轻量化掩码.本文提出了基于聚类分析的non-profiled侧信道分析方法,对通用轻量化掩码方案进行安全性分析:分别利用PCA(principal component analysis)和FFT(fast Fourier transform)对功耗曲线进行特征提取以准确地选择掩码对应的特征点,然后将每条功耗曲线的特征点作为其特征按掩码单字节取值进行聚类.通过对DPA Contest V4.1竞赛提供的实测数据的分析表明本文提出的non-profiled侧信道分析方法适用于通用轻量化掩码方案,同时本文所采用的特征提取方法也适用于侧信道分析预处理阶段的特征点选择.