文章介绍了利用车牌的纹理特征和区域形状特征检测车牌区域情况。为提高区域检 测的正确性, 利用新的改进的主动轮廓模型, 利用先验知识确定精确的车牌边界。在精确的车牌区 域中切割出车牌中的单个字符, 最后利用支持矢量机对字符进行分类识别。 汤志勇 杨晨晖 王炳波 (厦门大学 厦门361005)
上传时间： 2014-01-21
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神经系统刺激响应的函数条形码 摘要:为研究神经系统的电位发放模式和编码.利用嗅觉神经系统的W inncrLcss Com pC tltlOn模型.根据神经细胞电位发放全有全无的特ii.构造了神经系统外界刺激、发放响 应的函数条形码模式.该模式将神经系统受到的外界刺激和电位发放响应模式用有限对 应的形式联系起来.从理论上给出了可识别的刺激响应模式.文中还提出了一种研究神经 系统电位发放模式和编码的新方法.该方法可以将编码理论和神经兀发放实验数据联系 起来.
上传时间： 2015-08-17
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一个wdm驱动模型的源代码，是国外一篇文章的代码，文章名字和本代码名字相同，很容易识别。
上传时间： 2014-01-25
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本文完成了对唇动身份识别技术几个基本问题的理论研究,并对整个系统加以实现.作为本文研究的实验基础,我们建立了唇动方式身份识别数据库(HITLUDB), 该库目前包含30个说话人每人20个汉语词的音视频语料.数据库的扩充与完善工作仍在不断的进行之中.在嘴唇检测方面, 我们对自适应色度过滤模型进行改进,提高了算法的鲁棒性,完成了对嘴唇的精确定位.结合DCT变换与K-L变换的各自特点, 我们提出了特征提取算法,使用较少维数的特征完成了对嘴唇区域主要信息的刻画.由于唇动信息同时包含了生理特征与行为特征, 我们使用静念动念混合建模的方式,完成了对说话人唇动个性特点的精确描述.在HMM训练时,我们提出了特征的归一化处理方法,提高了HMM在实际应用中的性能. 最后,我们分别对身份辨认系统与身份确认系统的基本理论进行了叙述,并完成了系统的实践工作. 关 键 词：身份识别 唇动 特征提取 隐马尔可夫模型 K-L变换
上传时间： 2014-01-14
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并本文对两大类步态识别算法进行了深入研究，其主要内容集中于步态特征的提取和分类器的设计两部分。 在特征提取阶段采用多种不同的方法提取多种不同的步态特征，其中效果较好的是一种基于模型的特征提取方法。本文使用关键点和肢体角度构建人体的骨骼化模型， 并对模型的各项参数提取做了改进，从人体的骨骼化模型中提取人体的静态参数(如身高、步幅等)以及动态参数(如运动过程中关键点的位置、运动轨迹、肢体角度、
上传时间： 2014-01-15
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C针对模式识别问题H描述了支持向量机的基本思想H着重讨论了OD=?PI最小二乘=?PI加权=?P 和直接 =?P 等新的支持向量机方法H用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法I分解法H提 高泛化能力的模型选择方法H以及逐一鉴别法I一一区分法IPD., 分类法I一次性求解等多类别分类方法@最后给 出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例@作为结构风险最小化准则的具体实现H支持向量机具有 全局最优性和较好的泛化能力
上传时间： 2014-01-15
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ARMA模型时间序列分析法简称为时序分析法，是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理，从而进行模态参数识别的方法。参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型。这里给出了一个求出ARMA模型参数的MATLAB程序。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：问题问题
HMM的学习问题和解码问题研究 这一模型逐渐被应用到很多领域， 如语音识别、基因关联分析和基因识别、文字识别、图象处理、目标跟踪和信号处理等。 隐马氏模型需要解决三个问题:学习问题、识别问题和解码问题。
上传时间： 2016-05-04
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基于MATLAB实现的说话人识别程序，分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~ 下面说明一下bprengong程序： 数据分别用来训练和测试两部分。 具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个数为15。 在训练阶段，如果用于训练的输入训练样本的类别标号为i（即语音数据的标号），则训练时设第i个节点的期望输出设为1。其余节点期望输出均为0。 在识别时，当一个未知类别的样本作用到输入端时，考查各输出节点的输出，并将这个样本的类别判定为输出值最大的那个节点对应的类别。
上传时间： 2016-05-23
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在现有的单层马尔科夫链异常检测模型基础上,提出一种崭新的两层模型.将性质上有较大差异的两个过程,不同的请求和同一请求内的系统调用序列,分为两层,分别用不同的马尔可夫链来处理.两层结构可以更准确地刻画被保护服务进程的动态行为,因而能较大地提高异常的识别率,降低误警报率.
上传时间： 2013-12-26
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