考虑性别差异基于SVM的说话人识别研究

说话人识别是目前身份认证及人工智能领域研究的一个热点,解决说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义.基于语音鲜明个性特征和显著的性别差异,提出了一种考虑性别差异的说话人识别方法,并采用SVM分类器进行训练和测试.先对SVM分类器分别进行性别识别训练和同性集合内个体识别的分类训练,建立起相应的支持向量集合,以此为基础,先后进行说话人的性别识别测试和个体识别测试.实验结果表明,该方法可以有效提高闭集说话人识别系统的性能.     

基于多分类器组合的一种手写体数字识别方法

提出了一种手写体数字识别系统.该系统由三级分类器组成第一级提取交叉点、闭和圆等结构特征,并用模板匹配的方法进行分类;第二级由两个并行的神经网络分类器组成,每个分类器分别使用不同的统计特征;第三级是综合分类器,它将第二级的输出作为输入,根据投票规则得到最后的输出结果.多分类器组合可以集合分类器的优点,提高整个识别系统的识别精度和可靠性.     

基于单类分类器的半监督学习

提出一种结合单类学习器和集成学习优点的Ensemble one-class半监督学习算法.该算法首先为少量有标识数据中的两类数据分别建立两个单类分类器.然后用建立好的两个单类分类器共同对无标识样本进行识别,利用已识别的无标识样本对已建立的两个分类面进行调整、优化.最终被识别出来的无标识数据和有标识数据集合在一起训练一个基分类器,多个基分类器集成在一起对测试样本的测试结果进行投票.在5个UCI数据集上进行实验表明,该算法与tri-training算法相比平均识别精度提高4.5%,与仅采用纯有标识数据的单类分类器相比,平均识别精度提高8.9%.从实验结果可以看出,该算法在解决半监督问题上是有效的.     

类别不平衡的分类方法及在生物信息学中的应用

提出一种处理正反例不平衡的分类方法,以解决生物信息学中的snoRNA识别、microRNA前体判别、SNP位点的真伪识别等问题. 利用集成学习的思想,将反例集均匀分割并依次与正例集组合,得到一组类别平衡的训练集.然后对每个训练集采用不同原理的分类器进行训练,最后投票表决待测样本.为了避免弱分类器影响投票效果,结合AdaBoost思想,将每个分类器训练中产生的错误样本加入到下2个分类器的训练集中,既避免了AdaBoost的反复训练,又有效地利用投票机制遏制了弱分类器的影响.5组UCI测试数据和3组生物信息学实验证明了它在处理类别不平衡分类问题时的优越性.     

分类器线性组合的有效性和最佳组合问题的研究

通过多个分类器的组合来提升分类精度是机器学习领域主要研究内容,弱学习定理保证了这种研究的可行性.分类器的线性组合,也即加权投票.是最常用的组合方法,其中广泛使用的AdaBoost算法和Bagging算法就是采取的加权投票.分类器组合的有效性问题以及最佳组合问题均需要解决.在各单个分类器互不相关和分类器数量较多条件下,得到了分类器组合有效的组合系数选取条件以及最佳组合系数公式,给出了组合分类器的误差分析.结论表明,当各分类器分类错误率有统一的边界时,即使采取简单投票,也能确保组合分类器分类错误率随分类器个数增加而以指数级降低.在此基础上,仿照AdaBoost算法,提出了一些新的集成学习算法.特别是提出了直接面向组合分类器分类精度快速提升这一目标的集成学习算法.分析并指出了这种算法的合理性和科学性.它是对传统的以错误率最低为目标的分类器训练与选取方法的延伸和扩展.从另一个角度证明了AdaBOOSt算法中采用的组合不仅有效.而且在一定条件下等效于最佳组合.针对多分类问题.得到了与二分类问题类似的分类器组合理论与结论.包括组合有效条件、最佳组合、误差估计等.还对AdaBoOSt算法进行了一定的扩展.     

基于网页分类的RESTful Web服务识别系统

随着RESTful Web服务的飞速发展,如何在互联网中有效识别RESTful服务文档,成为Web服务发现领域面临的一个重要问题。本文设计并实现了一种基于网页分类的RESTful服务识别系统,系统主要包括网页预处理模块、分类器训练模块和分类器识别模块,并提出了基于朴素贝叶斯分类器和向量空间模型的识别方法。服务识别系统在实际的RESTful服务集上进行了测试,得到了较高准确率、召回率,表明系统能够有效识别RESTful服务。     

半动态集成选择分类方法

在集成学习领域,传统的动态集成选择需要为每一个样本选择子分类器组成集成分类器,这极大地增加了计算复杂度。针对这一问题,提出一种新的半动态集成选择方法。该方法分为两阶段,第一阶段为所有的测试样本选择最好的个体分类器组成一个集成分类器,第二阶段从剩余的个体分类器集合中为当前测试样本动态地选择子分类器组成一个集成分类器。最终的分类结果通过融合两阶段得到集成分类器的结果得到。通过对UCI数据测试的结果表明,该算法不仅能取得较好的分类性能,而且能极大地降低计算复杂度。     

利用PCA和AdaBoost建立基于贝叶斯的组合分类器

提出了一种使用基于贝叶斯的基分类器建立组合分类器的新方法PCABoost.本方法在创建训练样本时,随机地将特征集划分成K个子集,使用PCA得到每个子集的主成分,形成新的特征空间,并将全部的训练数据映射到新的特征空间作为新的训练集.通过不同的变换生成不同的特征空间,从而产生若干个有差异的训练集.在每一个新的训练集上利用AdaBoost建立一组基于贝叶斯的逐渐提升的分类器(即一个分类器组),这样就建立了若干个有差异的分类器组,然后在每个分类器组内部通过加权投票产生一个预测,再把每个组的预测通过投票来产生组合分类器的分类结果,最终建立一个具有两层组合的组合分类器.从UCI标准数据集中随机选取30个数据集进行实验.结果表明,本算法不仅能够显著提高基于贝叶斯的分类器的分类性能,而且与Rotation Forest和AdaBoost等组合方法相比,在大部分数据集上都具有更高的分类准确率.     

一种基于层次化支持向量机的语种识别方法

基于广义线性区分性序列核的支持向量机方法在语种识别中了得到了广泛应用.本文此基础上,进一步提出了一种层次化的SVM方法,通过将训练语音切分成不同时长的语音段集合.利用长时语音段训练得到的模型对短时语音段集合进行数据选择.同时借鉴互训练的思想,采用互补的特征参数训练SVM模型,并对不同时长、特征的系统识别结果加以融合,有效提高了系统性能.在NIST 2003语种测试中30秒时长的测试结果表明,本文所提方法有效的提升了语种识别的性能,等错误率(EER)从6.3降到了4.5%.     

基于多元对应分析的KNN分类器组合

本文提出一种基于多元相应分析的KNN分类器组合方法(MCA KNN),并以手写体识别 为例,用KNN分类器在同一样本集合得到的不同特征集上进行分类,再通过多元对应分析对 这些分类器的结果进行组合,以得到最终的分类结果．实验结果表明,此种分类器组合方法 能显著减少分类错误率．     

Fast self-generation voting for handwritten Chinese character recognition

In this paper, a fast self-generation voting method is proposed for further improving the performance in handwritten Chinese character recognition. In this method, firstly, a set of samples are generated by the proposed fast self-generation method, and then these samples are classified by the baseline classifier, and the final recognition result is determined by voting from these classification results. Two methods that are normalization-cooperated feature extraction strategy and an approximated line density are used for speeding up the self-generation method. We evaluate the proposed method on the CASIA and CASIA-HWDB1.1 databases. High recognition rate of 98.84 % on the CASIA database and 91.17 % on the CASIA-HWDB1.1 database are obtained. These results demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-art methods and is useful for practical applications.     

基于二维主成分分析与卷积神经网络的手写体汉字识别

随着计算能力的飞速增长、训练数据的不断积累以及非线性激活函数的不断完善,卷积神经网络（CNN）在手写体汉字识别中表现出较好的识别性能。针对CNN识别手写体汉字识别速度慢的问题,将二维主成分分析（2DPCA）与CNN相结合识别手写体汉字。首先,利用2DPCA提取手写体汉字的投影特征向量;然后,将得到的投影特征向量组成特征矩阵;其次,用组成的特征矩阵作为CNN的输入;最后,用Softmax函数进行分类。与基于AlexNet的CNN模型相比,所提方法的运行时间降低了78%,与基于ACNN与DCNN的模型相比,所提方法的运行时间分别降低了80%与73%。实验结果表明,该方法在不降低识别精度的同时,可以减少识别手写体汉字的运行时间。     

基于实时样本采集的个性化手写汉字输入系统设计

手写汉字识别是手写汉字输入的基础。目前智能设备中的手写汉字输入法无法根据用户的汉字书写习惯,动态调整识别模型以提升手写汉字的正确识别率。通过对最新深度学习算法及训练模型的研究,提出了一种基于用户手写汉字样本实时采集的个性化手写汉字输入系统的设计方法。该方法将采集用户的手写汉字作为增量样本,通过对服务器端训练生成的手写汉字识别模型的再次训练,使识别模型能够更好地适应该用户的书写习惯,提升手写汉字输入系统的识别率。最后,在该理论方法的基础上,结合新设计的深度残差网络,进行了手写汉字识别的对比实验。实验结果显示,通过引入实时采集样本的再次训练,手写汉字识别模型的识别率有较大幅度的提升,能够更有效的满足用户在智能设备端对手写汉字输入系统的使用需求。     

一种基于局部Gabor滤波器组的手写体汉字识别方法

针对单一尺度的Gabor滤波器组只对某一特定粗细的手写体汉字敏感的缺点，提出了一种新颖的多尺度局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能，提出了一个基于Gabor特征的手写体汉字识别系统，实验表明多尺度全局Gabor滤波器组在识别性能上明显提高，局部Gabor滤波器组在基本保持识别性能的情况下，特征维数明显降低，计算量和内存需求减少。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器，对863 HCL2000手写体汉字数据库的识别，最高平均识别率达到了92.32%，表明了该方法在手写体汉字识别中的有效性。     

基于改进卷积神经网络的多源数字识别算法

现有的数字识别算法多是对单一类型数字进行识别,无法应对识别多源数字。针对包含手写体数字与数码管数字的字符识别场景,提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的多源数字识别算法。首先,使用从数显仪表生产企业现场采集的样本,结合MINIST数据集,建立起包含手写体和数码管的混合数据集;然后,考虑更好的鲁棒性,提出一种改进的CNN,并用上述混合数据集对其训练,实现了一个网络识别多类型数字;最后,训练好的神经网络模型被成功应用于RoboMaster机甲大赛的多源数字识别场景中。测试结果表明,所提算法整体识别准确率稳定且较高,具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

On-line handwritten Chinese character recognition via a fuzzy attribute representation

Chinese characters are constructed by strokes according to structural rules. Therefore, the geometric configurations of characters are important features for character recognition. In handwritten characters, stroke shapes and their spatial relations may vary to some extent. The attribute value of a structural identification is then a fuzzy quantity rather than a binary quantity. Recognizing these facts, we propose a fuzzy attribute representation (FAR) to describe the structural features of handwritten Chinese characters for an on-line Chinese character recognition (OLCCR) system. With a FAR. a fuzzy attribute graph for each handwritten character is created, and the character recognition process is thus transformed into a simple graph matching problem. This character representation and our proposed recognition method allow us to relax the constraints on stroke order and stroke connection. The graph model provides a generalized character representation that can easily incorporate newly added characters into an OLCCR system with an automatic learning capability. The fuzzy representation can describe the degree of structural deformation in handwritten characters. The character matching algorithm is designed to tolerate structural deformations to some extent. Therefore, even input characters with deformations can be recognized correctly once the reference dictionary of the recognition system has been trained using a few representative learning samples. Experimental results are provided to show the effectiveness of the proposed method.     

基于流形学习的单字符字体辨别

文字种类识别及字体辨别已成为继印刷体文字识别以后新的国内外研究的热点,关于单字的手写体和印刷体辨别的研究不多,但在表单中却极为常用。对于字体辨别问题,引入流形学习算法局部线性嵌套（LLE）,假定数据为存在于嵌入高维空间的一个低维流形。提出了用于单字字体辨别的LLE泛化方法及邻域和内在维数的参数估计方法,基于印刷体/手写体汉字字符及数字的辨别实验表明,其性能优于直接支持向量机（SVM）分类,且经过LLE降维后的数据直接用线性判别分析方法（LDA）分类可以获得与LLE计算后SVM分类相近甚至更高的正确率和更快的分类速度。     

用Visual C++构造用于手写汉字识别的模拟系统

手写汉字识别是模式识别领域极具应用前景的研究课题之一。本文介绍了用Visual C^ 6.0构造用于研究手写汉字识别的模拟系统，用软件方式实现手写输入。该系统使用方便，使用者可以将精力集中在手写汉字特征提取、识别速度和识别率等方面。     

面向连续字符识别的手写汉字部件集及统计规律

本文面向手写字符序列输入信号连续识别研究,分析了汉字及联机手写文本的特点,提出并构建了手写汉字部件集。基于该部件集,完成了GB2312-80的6,763个汉字的部件拆分编码和部件集的测试。统计编码数据发现,汉字依手写部件数的分布规律呈对数正态分布。本文从统计学和字符识别技术的角度对手写部件的构字能力作了分析和讨论,部件集的设计方案在部件选择和汉字拆分上均满足设计要求。实验表明,基于手写部件构造的部件识别器对手写汉字和连续汉字的部件识别率分别达到70.21%和58.49%。     

基于神经网络和模糊匹配算法的手写汉字预分类研究

对手写汉字识别问题,提出了一种在识别之前对手写汉字预分类的新方法,该方法用Neocognitron网提取字符笔画特征,然后采用有监督的扩展ART神经网络（SEART）产生一定数量的预分类组并通过基于模糊相似测量的匹配算法进行预分类。实验表明,该方法用于手写汉字分类效果良好,预分类正确率达到98.22％。