基于DSmT的序列图像智能融合目标识别方法

提出了一种基于BP神经网络和DSmT推理的序列图像目标识别算法。以修正的Hu不变矩为图像特征,利用数据融合的思想对来自目标的序列图像进行时间域融合处理。由BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本置信指派函数,用DSmT组合规则进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真。仿真结果表明,融合方法提高了三维飞机目标识别的准确性。     

一种飞机图像目标多特征信息融合识别方法

提出了一种基于概率神经网络(Probabilistic neural networks, PNN)和DSmT推理 (Dezert-Smarandache theory)的飞机图像目标多特征融合识别算法. 针对提取的多个图像特征量,利用数据融合的思想对来自图像目标各个特征量提供的信息进行融合处理.首先,对图像进行二值化预处理,并提取Hu矩、归一化转动惯量、 仿射不变矩、轮廓离散化参数和奇异值特征5个特征量;其次, 针对DSmT理论中信度赋值构造困难的问题,利用PNN网络,构造目标识别率矩阵,通过目标识别率矩阵对证据源进行信度赋值;然后,用DSmT组合规则在决策级层进行融合,从而完成对飞机目标的识别;最后,在目标图像小畸变情形下, 将本文提出的图像多特征信息融合方法和单一特征方法进行了对比测试实验,结果表明本文方法在同等条件下正确识别率得到了很大提高,同时达到实时性要求,而且具有有效拒判能力和目标图像尺寸不敏感性. 即使在大畸变情况下,识别率也能达到89.3%.     

基于HMM和神经网络的语音识别

随着计算机技术的不断发展和信息技术的不断进步,各类智能机器也逐步进入到人们的生活中.语音识别是一种前景广阔、社会效益广泛、经济效益明显的技术,在快速发展的同时也不可避免地产生了一些问题.本文主要针对基于HMM和神经网络的语音识别系统进行了细致的分析,期待能对我国语音识别系统的研究和实践提供有效的借鉴和参考.     

一种改进的DSmT及其在目标识别中的应用

与D-S理论相比,DSmT可以很好地解决证据矛盾时的证据组合问题,但是DSmT在很多情况下主焦元mass函数难以收敛。在标准DSmT的框架下,将其融合后的mass函数进行重构,从而提出一种改进的DSmT,该算法的主焦元mass函数可以快速收敛。在进行二维飞机序列图像的目标类型识别中,该改进DSmT进行迭代运算,可使主焦元的mass值快速收敛到指定的阈值,以便完成准确的目标识别。     

一种基于HMM的维吾尔文联机手写识别的方法

在维吾尔文联机手写识别过程的训练阶段,单词被切分成字母,经过特征提取和聚类形成特征向量作为模型的输入。构造出以字符为基元的隐马尔可夫模型（HMM）,将其嵌入到识别字典网络中。通过基于HMM的分类识别器,最终得到识别结果。首次将消除延迟笔画、建立有延迟笔画和无延迟笔画的字典的方法应用于维吾尔文手写识别中,取得了较高的识别率。     

基于DSmT理论的多视角融合目标检测识别

现有无人车在目标检测中大多依靠单一检测视角进行多传感器数据融合,受传感器检测范围的局限,难以大幅提高准确率,且对融合过程中的类别判定的高冲突情况处理较少．针对以上问题,本文基于多假设思想提出了多视角检测结果的聚类合并方法,并基于DSmT（Dezert-Samarandache theory）和时序信息,改进了冲突分配准则,降低了目标检测的漏检率与误检率．首先利用图像检测算法检测图像中的有效目标,将激光雷达的目标检测结果投影在图像平面上,通过交并比关系构建2种传感器检测结果之间的关联概率矩阵,基于多假设思想实现聚类合并,获取单帧融合检测结果．针对融合过程中可能出现的类别判定冲突情况,利用DSmT融合识别置信度,并结合时序信息对冲突重新分配,获取目标类别的准确识别结果．最后,通过实车实验对算法的有效性进行了验证．     

基于HMM和WNN的心音信号身份识别研究*

将隐马尔可夫模型（HMM）与小波神经网络（WNN）相结合,提出了一种基于心音信号的身份识别方法。该方法首先利用HMM对心音信号进行时序建模,并计算出待识别心音信号的输出概率评分;再将此识别概率评分作为小波神经网络的输入,通过小波神经网络将HMM的识别概率值进行非线性映射,获取分类识别信息;最后根据混合模型的识别算法得出识别结果。实验采集80名志愿者的160段心音信号对所提出的方法进行验证,并与GMM模型的识别结果进行了对比,结果表明,所选方法能够有效提高系统的识别性能,达到了比较理想的识别效果。     

基于聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法

针对现有的集成神经网络的训练子集选择时没有考虑样本空间的分布情况,使得构造的训练子集具有很大的随机性和主观性,集成的差异性不能有效保证的缺点,提出了一种新的基于Hu七阶矩、RPCL聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法.该方法首先在训练视频中连续提取序列图像中的目标--人、人群、汽车,利用Hu七阶矩提取轮廓信息.为了防止Hu七阶矩对小目标和非刚体目标的描述能力弱的缺点,再提取图像的面积信息.其次对所提取的8维数据采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)进行聚类分析,得到待分样本的分布.再次采用提出的单个神经网络生成算法得到单个神经网络.最后采用相对多数方法对神经网络进行集成.采用基于boosting,bagging方法的集成神经网络和该算法进行比较,结果表明该方法的分类精度要高于传统方法,是一种有效的目标识别算法.     

基于HMM与RBF的混合语音识别新方法

提出了一种隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）和径向基函数神经网络（ＲＢＦ）相结合的语音识别新方法。该方法首先利用ＨＭＭ生成最佳语音状态序列,然后用函数逼近技术产生对最佳状态序列进行时间规正,最后通过ＲＢＦ神经网络进行分类识别。理论和实验结果表明,该系统比ＨＭＭ具有更好的识别效果,特别对提高易混淆词的识别性能尤为显著。     

基于HMM的汉语文本识别后处理研究

本文用HMM(Hidden Markov Model)描述汉语文本识别后处理,将汉语语言和单字识别这两个概率模型结合起来,以充分利用单字识别器提供的信息。语言模型的参数由语料库统计得到;单字识别模型的参数为条件概率,经理论分析,它可转化为后验概率来求解。在分析训练样本集单字识别结果的基础上,提出一种统计方法估计候选字的后验概率。HMM在脱机手写体汉语文本识别中的实验表明,后处理性能除取决于语言模型外,还取决于后验概率的精确估计。     

基于HMM的音乐识别算法

音乐识别的研究早在20世纪70年代就开始了,但直到最近,识别系统的性能仍不令人满意。该文提出了利用HMM进行音乐识别的新思路。给出了基本的算法框架,并对相关的问题进行了讨论。     

一种改进的隐马尔可夫模型在语音识别中的应用

提出了一种新的马尔可夫模型——异步隐马尔可夫模型．该模型针对噪音环境下语音识别过程中出现丢失帧的情况，通过增加新的隐藏时间标示变量Ck，估计出实际观察值对应的状态序列，实现对不规则或者不完整采样数据的建模．详细介绍了适合异步HMM的前后向算法以及用于训练的EM算法，并且对转移矩阵的计算进行了优化．最后通过实验仿真，分别使用经典HMM和异步HMM对相同的随机抽取帧的语音数据进行识别,识别结果显示在抽取帧相同情况下异步HMM比经典HMM的识别错误率低．     

基于DS算法的雷达目标识别方法研究

主要目的是为解决干扰存在下不同类型传感器、不同格式信息之间的融合问题,设计了一种较为有效的融合算法,来对敌方的危险目标进行识别;主要方法是把神经网络改进的BP算法与Dempster-Shafer(D-S)证据理论相结合,将来自于各种传感器探测设备多次观察所得到的数据,经过神经网络后,得到基本概率附值,然后利用DS证据理论进行实时的时域和空域融合,从而达到准确的目标识别;仿真结果表明该算法在有效提高识别概率的基础上,大大提高学习速度,结果可行.     

基于HMM的联机汉字识别系统及其改进的训练方法

本文描述了一个基于HMM模型的联机汉字识别系统的设计思想与实现方法。系统以联机汉字的笔段序列作为观察序列,采用带有多跨越的模型结构消除自由书写汉字笔段序列的冗余与丢失问题。HMM模型的训练是本系统设计的一个重要问题,针对复杂HMM模型参数训练容易收敛于局部最小的情况,本文结合联机汉字识别的特点,提出了一种利用“引导模型”进行训练的改进方法,避免了训练过程收敛于局部最小点的发生。经过大量样本的训练,本系统对规范书写汉字和自由书写汉字均取得了比较令人满意的结果。     

基于小波域HMM模型的稳健多比特图像水印算法

稳健性是多比特图像水印的关键问题之一,提出了一种基于小波域隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)的多比特图像水印算法,该算法的主要特点为:(1) 利用向量HMM模型精确描述图像小波系数间的统计特性,基于此统计模型的水印盲检测系统较之传统的相关检测器,在性能上有显著的提升;(2) 结合视觉掩盖特性,自适应地调整水印嵌入强度,使之在一定的嵌入强度下,视觉主观失真较小;(3) 提出了一种适合隐马尔可夫模型树型结构的多比特数据优化嵌入策略和最大似然检测.数值仿真结果表明,该算法可以较好地利用图像小波域的低频子带以实现较大容量图像水印的嵌入,并在抵抗Stirmark平台攻击,如JPEG压缩、加噪、中值滤波和线性滤波等方面具有很强的稳健性.     

基于HMM方法的银行票据自动识别

利用隐态马尔可夫模型(HMMs)，对银行票据中金额的大小写数据识别问题进行了研究．主要内容包括建立新颖的文字分刻算法；设计HMM训练和识别算法．在HMM系统中，将使用频率比较高的手写体错别字和同音字作为不同的字符类来处理；同时在HMM的训练过程中，提出了平滑参数的新方法．实验结果表明，该方法在实践中是可行的，在银行票据自动识别中有很好的应用前景．     

基于SRN/HMM的非特定人连续手语识别系统

手语识别是通过计算机提供一种有效而准确的机制将手语翻译成文本或语音。目前最新发展水平的手语识别系统在实际应用中应解决非特定人连续手语问题。提出一种将连续手语识别分解成各弧立词识别的分治方法，用于非特定人连续手语识别。把精简循环网（simple recurrent network,简称SRN）作为连续手语的段边界检测器，把SRN分段结果作为隐马可夫模型（hidden Markov models,简称HMM）框架中的状态输入，在HMM框架里使用网格Viterbi算法搜索出一条最佳手语词路径。实验结果表明，该方法的识别效果比单纯使用HMM要好。     

电动汽车充电平台智能语音识别技术及数据挖掘

针对现有技术中电动汽车充电平台智能语音识别能力差的问题,设计了新型的电动汽车充电平台,该系统平台包括计算机网络终端、电网调度中心以及充电桩等,能够实现上层管理中心的语音识别,电路包括语音采集模块、语音辨别模块和控制驱动模块等,设计出基于UniSpeech-SDA80D51芯片的语音识别电路,提高了语音识别能力,并构建出隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)和人工神经元网络(artificial neural network,ANN)相融合的模型,实现了智能语音识别数据信息的挖掘与处理,进而增强了语音识别系统的性能。试验表明,该研究在不同噪音下的识别率,其中在20 dB的噪音下识别率为88.3%。该方法提高了语音识别和挖掘能力。