非特定人手语识别统计模型的改进及应用

目前,非特定人手语识别与特定人系统相比还有较大的差距.手语数据差异性使得非特定人手语识别中提取手语数据有效的共同特征非常困难,因而,手语数据差异性在一定程度上影响了非特定人手语识别的识别效果.本文从手语数据存在差异性这一角度入手,利用流形概念的学习和推理能力并在流形允许变化的范围内进行有效建模.在建模的过程中,从范函求极值的角度出发,给出了一个让人容易理解且直观化的推导过程.进而应用流形概念中的切向量来改进手语识别的统计模型(TV/HMM)并应用于大词汇量非特定人手语识别,以解决手语数据的差异性对大词汇量非特定人手语识别所造成的影响.实验表明,改进后的TV/HMM识别系统在大词汇量非注册的易混词集上识别率高明显.     

基于SIFT特征点的双目视觉定位

提出了一种结合了SIFF特征点的双目立体视觉定位方法.介绍了对尺度、旋转、视角等变化具有良好鲁棒性的SIFT特征向量,利用SIFT特征向量匹配算法在双目视觉系统采集的左、右图片中分别检测目标、获取匹配的目标SIFT特征点.经过空间匹配点选择、标定点坐标计算等步骤获取左、右图片中具有空间位置一致性的目标标定点,并在摄像机坐标系中恢复目标标定点三维信息.实验结果表明,利用该方法进行目标定位具有较强的适应性.有一定的实用价值.     

一种基于步幅长度及频域特征的步态识别方法

步态识别作为一种较新的生物认证技术有其独特优势,它旨在根据人行进过程中的行走步态模式来识别其身份.提出一种基于步幅长度及频域特征的步态识别方法:首先采用背景减除算法实现运动人体检测,并根据步幅长度变化特征进行周期分割.然后提取步幅长度极值结合关键帧的频幅均值构成五维特征向量,最后用标准模式分类器在中科院自动化所提供的CASIA步态数据库中进行实验,在降低了算法复杂度的同时,获得了令人鼓舞的实验结果.     

基于SPCE061A单片机的语音智能小车设计

介绍了一种语音智能小车控制系统的设计.该系统方案以凌阳SPCE061A单片机为基础,实现对智能小车的语音控制.给出了系统的硬件构成,简述了SPCE061A 单片机的内部资源,分析了语音识别的基本原理,从软件设计角度具体阐述了特定人语音识别在智能小车上的实现过程.实验表明这种应用是成功的.     

基于彩色图像的人民币新旧识别算法仿真

人民币新旧程度的识别算法是改善纸币清分效果的关键.针对目前采用灰度直方图算法来区分纸币新旧程度,识别效果易受光照条件影响的问题,提出了基于HSI颜色格式的彩色图像纸币新旧识别算法:取色度H分量和饱和度S分量作为特征参数,分别计算色调H和饱和度S直方图.提取计算样本图像的色度直方图和饱和度直方图与模板图像的相关系数.由相关系数的量化结果,设计不同的阈值,根据相似程度的不同,判断结果将纸币分为"新"、"一般"和"旧"3个等级.并通过实验验证了该算法的可行性和优越性.     

基于行为特征识别的网络诈骗嫌疑人追踪系统

在互联网日益发展的今天,网络诈骗随时随处都在发生,犯罪嫌疑人的身份极难识别,给网络诈骗案件的侦破带来了困难。文章以即时聊天工具QQ为例,对网络诈骗嫌疑人身份识别及追踪给出一个完整的解决方案。文章的思路是通过行为特征来进行嫌疑人的身份识别,行为特征指不同人的击键特征,能够高精准地区分不同的人,而且键盘普及率很高,这给系统运行提供了硬件环境。在系统中,文章通过监听用户键盘击键进行击键特征提取,并且引入本地验证和服务器验证对用户进行身份识别,通过IP对疑犯进行定位,从而协助执法人员进行网络诈骗案件的侦查。     

煤矿入井人员唯一性检测技术研究

通过分析掌纹、指纹、虹膜、人脸、步态、声纹等生物特征识别技术的特点以及煤矿现场对入井人员生物特征的影响,指出虹膜识别、人脸识别、步态识别、声纹识别适用于煤矿入井人员唯一性检测;提出了一种基于人员定位和生物特征识别的煤矿入井人员唯一性检测技术方案,将生物特征识别技术嵌入人员定位系统,利用人员定位识别卡实现识别卡数量及人员身份的唯一性检测;指出煤矿入井人员唯一性检测技术的研究关键点是严重污染人脸的识别算法、对设备遮挡情况下人员步态图像的采集及对混入人员语音信号的煤矿现场噪声消除算法。     

一种有效的齿轮故障识别方法

针对齿轮故障特征信息往往被信号中的噪声淹没的问题,提出了一种基于谐波小波包、样本熵和灰色关联度的齿轮故障识别方法。首先,采用顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测齿轮振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。然后,采用谐波小波包将不同故障的齿轮振动信号分解到3层共8个频带上,并计算各频带的样本熵。最后,以样本熵为元素构造特征向量,通过计算标准故障模式特征向量与待识别样本的灰色关联度来判断齿轮的工作状态和故障类型。试验结果表明,该方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断。     

基于GMM-SVM的说话人识别系统研究

针对同类语音数据的相似性和不同类数据具有不同几何距离的特点,提出了一种基于GMMSVM的说话人识别系统。该系统结合了GMM和SVM的优点,解决了GMM在语音数据较小时不能区分数据间的差异性及SVM在处理大量数据时识别率下降的问题;采用改进的K-Means算法实现模型参数初始化,提高了参数精度。试验结果表明,基于GMM-SVM的说话人识别系统较单独采用GMM或SVM的系统具有更好的识别率和鲁棒性。     

生物催化与手性药物

自然界的生命活动中，分子手性起到极为重要的作用，在生物体中，具有重要生理意义的活性物质，如蛋白质、多糖、核酸和酶等，几乎都是手性的，并仅以一个对映体存在。在生物体的手性环境中，分子之间严格的手性匹配是分子识别的基础。如酶的高度底物、区域、位点和立体催化专一性，抗原与抗体的免疫识别，受体与给体的专一作用等。手性识别是生物体中普遍存在的基本特性。