局部形状特征概率混合的半自动三维点云分类

三维激光扫描获取的点云数据可用于数字城市建设、三维模型获取、场景分析与物体测量等领域.但因遮挡和噪声的影响,加之扫描场景复杂,采样精度受限,使得不能直接运用经典的曲面和三维空间理论对点云数据进行有效分析和处理.分类是点云数据预处理的重要方式之一.提取近邻四面体体积、近邻法向量差异度、主方向差异度和主曲率值4个局部形状特征,采用概率混合策略构建了一种点云数据的半自动分类方法,可实现平面点集、柱面点集和其他点集的有效区分.其中,概率混合策略是依据近邻点平均距离和单指标类别一致程度估计每个特征推断形状的概率,通过混合加权,依据概率赋权函数最大值准则进行局部形状推断.可实现用户交互,以便处理不同扫描尺度和精度的点云数据.采用本文方法对模拟生成的点云、单棵树木点云、街道场景点云、旷野自然场景扫描点云以及航空机载扫描点云等多组数据进行了实验,结果表明,基于局部形状特征的概率混合方法对各种点云数据均具有良好的分类效果.     

发音错误检错中声学模型训练准则的比较研究

在发音错误检错系统中,将传统语音识别系统中的最大似然估计准则和最小音素错误准则应用于声学模型训练通常不能获得F1值指标意义下的最佳性能.本文在对最大似然准则以及最小音素错误准则参数更新公式进行分析的基础上,提出了最大化F1值函数的区分性训练准则,并利用构造弱意义辅助函数的方法对声学模型参数进行优化.通过比较,发现最大化F1值函数的区分性训练准则能够有效地增大训练和测试数据检错的F1值,同时训练数据和测试数据上的精确度、召回率都有明显改进.     

顾及要素空间分布特征的稠疏矢量瓦片构建方法研究

现行常用的金字塔模型构建矢量瓦片方法普遍未考虑空间对象的分布特征,导致同一层级矢量瓦片之间的数据量不均衡,引起瓦片数据加载渲染效率差异和并发一致性问题.为此提出一种顾及要素空间分布特征的稠疏矢量瓦片构建方法.该方法在保证矢量瓦片金字塔模型多分辨率特性的同时,对每一层级中要素数据量大的瓦片进行层次分解,形成了稠疏空间格网,从而实现同一层级矢量瓦片间的数据量相对均衡.实验表明,该方法实现了矢量瓦片访问时的负载均衡,提升了矢量瓦片的加载渲染效率,获得了更好的用户体验.     

基于内存数据库的矢量数据存储与空间索引研究

基于传统磁盘数据库的管理系统已能较好地管理土地利用矢量数据,但较大的内外存数据交换开销对系统实时性有一定影响.没有I/O开销的内存数据库将是解决该现状的良好方法.基于内存数据库Redis设计土地利用矢量数据库存储组织,提出点、线、面不同的空间要素空间特征数据的存储结构.采用缓存敏感优化并基于磁盘数据库中的空间索引R+树,提出了一种适合Redis的空间索引.对比实验发现,在数据查询和统计分析速度等方面较基于Oracle 10g的管理系统有较大提升.     

基于熵的视频运动矢量隐写分析算法

利用运动矢量隐写对相邻运动矢量相似性的扰乱作用,提出一种基于信息熵的视频运动矢量隐分析算法.在视频帧的滑动窗口中选取运动矢量,并分别对水平分量H、垂直分量V、方向D以及长度L等4个系数进行熵值计算以描述相似度.通过移动帧内滑动窗口位置,计算各窗口内运动矢量的熵均值矩阵,构造了16维的运动矢量HVDL特征.为了评估本文HVDL特征的表现,将HVDL与AoSO对比,对不同时期4种嵌入算法的样本进行了隐写分析实验,实验结果表明HVDL对当前安全性更高的隐写算法的检测准确率比AoSO高,且特征运行速度更快.     

维吾尔语电话语音语料库的研发

本文根据现有的维吾尔文语音识别语音库的不足,以自然口语为对象研究维吾尔语的语音特征,提出了适合该语言的电话语音语料库设计方案,其中包括了维吾尔语电话语音库的文本设计、发音人的选择、语音录制、语音库的标注和后期处理方法等.本文从构建的350个说话人的维吾尔语电话语音语料库中挑选50个目标人提供给基于GMM-UBM/SVM的维吾尔语电话信道说话人识别的研究.     

可信计算技术在嵌入式操作系统中的应用

针对通用可信计算技术难以直接满足嵌入式操作系统实时性要求的问题,通过对现有可信计算信任链进行裁剪,提出了一种基于完整性度量证书的信任链结构,在嵌入式操作系统内核中构造了嵌入式实时可信平台模块和可信软件栈.实验表明,嵌入式可信平台模块的平均命令执行时间节省了65.81%,嵌入式系统中的应用程序可实现密封存储、远程证明和完整性度量等可信计算功能,研究方案在总体上能够满足嵌入式系统的实时性和安全性要求.     

均匀非周期B样条曲线的快速计算

研究了B样条曲线基函数在整个节点矢量区域的分布,然后分析了基函数在各节点矢量区域的变换规律，最后得到了均匀非周期B样条曲线基函数的快速求解，该算法比传统算法速度快，简单易实现。     

一种基于特征提取技术的语音识别算法

语音识别是通过对说话人语音信号的分析和提取．自动确定说话人是否在所登记的说话人集合中，以及说话的人是谁的过程．本文提出了一种基于特征提取技术的模板匹配语音识别算法．该算法中，采用与文本有关（主要用于时域分析）和与文本无关（主要用于频域分析）相结合的三种识别方法：快速傅立叶变换（FFT）、平均过零率分析（RBZ）和高斯混合模型（GMM），最后通过三种方法的加权平均来生成判决门限值．通过比较门限值误差的大小，根据“最大似然准则”给出待识别语音的身份．     

双字节整数插值计算的精度分析及其应用

在微机测控系统和智能仪器仪表中,常用线性插值法实现传感器静态误差校正和函数逼近计算等。本文分析了用双字节定点整数运算进行插值计算所能达到的计算精度,并列举了两个计算实例。分析和计算结果证明:只要对原始数据进行合理的量化处理,双字节整数插值计算可以达到10~(-4)～10~(-5)数量级的精度。因此,这种算法可以广泛应用于微机化的系统和仪器中。采用较短字长的整数运算,具有实时性好,要求存贮器容量小和程序简单等三个突出的优点。     

计算机语声动态谱实时伪彩色编码显示研究

本文介绍一种计算机语声动态功率谱、动态倒频谱及动态线性预测谱实时伪彩色编码显示的新方法。应用这种方法所获得的伪彩色谱图便于直观判读,也可作精确测量。此外,本文应用这种方法提取语声倒谱的积谱、谱矩距离等语音时变特征,并加以伪彩色编码显示。我们还应用上述方法对某些典型的常态语声及变态语声进行了观测,在文中给出了实验结果。     

基于余弦相似计算原理的Webshell检测方法

常规Webshell检测方法一般基于代码特征库和基于通信特征. 代码混淆和虚假通信等反检测技术的出现, 提升了Webshell隐蔽度, 常规方法难于发现. 为了检测此类隐蔽度较高的Webshell, 采用了抽取程序代码多维Webshell特征, 用余弦相似计算原理度量代码文件间的相似度, 平均相似度极低的文件即为可疑Webshell文件. 实验表明, 正常代码文件间的平均相似度在10-1~10-2量级, 而Webshell文件和正常代码文件的平均相似度在10-4量级, 此方法可以有效地检测出Webshell.     

一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法

针对移动机器人视觉图像间的连续特性,提出了一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法,该算法利用小波模极大值提取图像轮廓及模方位矩阵,并在轮廓图像中寻找极大区域,以该区域中心点作为图像特征点,且将区域小波模方位、特征点区域图像重心坐标和区域轮廓重心方向组合生成这些特征点的特征向量,利用这些特征向量实现图像间的特征点匹配．并通过相应的实验证明提出的新算法高效可靠．     

一种基于整体退火遗传算法的动态IR Drop分析新方法

提出了一种基于整体退火遗传算法的动态IR drop分析方法.该方法在经典遗传算法基础上,引入父代竞争和适应函数模拟退火处理,优化了动态分析的输入向量,加快了分析速度.实验表明,与经典遗传算法相比,该方法提高了动态IR drop分析的准确性,提高了算法收敛速度,繁殖代数平均减少了35%,分析结果改进了10%左右.     

改善含噪语音说话人辨认系统性能的方法

当对含噪语音进行说话人辨认时,系统的识别性能会明显变差,本文提出采用对倒谱参数非线性加权的方法,改善系统的噪声鲁棒性.通过对多种加权窗的正识率比较,发现对LPC倒谱低阶参数加权提升,对美尔倒谱高阶参数的加权提升,均提高了系统的识别性能.     

基于改进阈值的小波域语音增强算法

提出了一种基于改进阈值的小波域语音增强算法.在阈值函数中引入参数,通过调整参数以获得较优的小波系数的阈值估计,使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间.利用改进阈值对染噪语音的小波系数进行阈值处理,达到了语音增强的目的.实验结果表明,该方法在抑制白噪声的同时减少了语音信息的损失,较硬阈值与软阈值的小波域语音增强方法相比,增强语音的信噪比、均方误差等性能均有明显的提高.     

用谱矩分析法实现语音的识别

本文应用语音信号的傅里叶谱的谱矩距离判决准则选择特征谱实现了语音的自动识别.实验表明,用这种方法实现的语音识别系统对三字一组的汉语数字语音串,识别精度约为99.8%。拒识率约为1%。     

嘶哑语声实时伪彩色功率谱分析

本文提出了一种对嘶哑语声功率谱进行实时伪彩色编码显示的新方法,并应用这种方法观测了16种典型的嘶哑语声功率谱的实时伪彩色语谱图.结果表明,这种方法便于直观判读,能实时地提供较多的特征信息.     

基于最小平均复杂度的矢量量化音频分类方法

首先提出了“平均复杂度”的概念，然后由信息熵公式给出了最小平均复杂度的计算方法，并以此为准则构造音频数据的矢量量化树，从而得到音频数据在特征空间的分布情况．根据不同种类的音频数据有不同分布这一事实，比较未知音频与已知音频种类的数据在特征空间中的分布情况的近似程度，就可完成音频分类．实验表明，该方法具有适应性强、计算效率高的特点。     

面向并行设计的局部特征识别技术研究

为支持在并行设计过程中设计特征模型到加工特征模型的逐步转换，提出了局部特征识别的方法．在并行设计中，设计特征模型和加工特征模型通过面名历史图共享零件的实体模型，设计特征的变动通过局部特征识别自动地转换为相应的加工特征．局部特征识别是由基于最小条件子图特征识别方法改进来的，它以零件的局部区域为识别对象，通过搜索匹配局部区域构成的边界模式，识别出该局部区域中所包含的加工特征．局部特征识别方法的特点是只对设计中发生变动的区域进行识别．