基于隐马尔可夫模型的自动人脸识别方法

基于DCT系数的伪二维隐马尔可夫人脸模型(P2D HMM)由于更好的利用了人脸图像 的二维统计特性,所以与基于KLT系数的一维隐马尔可夫人脸模型相比,识别效果更好,但是结构复 杂、运算量大。一维隐马尔可夫模型(1D HMM)表现二维人脸存在不足,但训练识别比较简单。综合 考虑二者的优缺点,结合支持向量机(SVM)对静态数据识别效率明显的长处,建立了SVM和HMM 的混合人脸识别模型。采用独立分量分析(ICA)的方法提取人脸区域的特征,作为SVM的输入。在 ORL人脸库中,测试基于SVM/HMM的人脸识别方法,实验结果表明该方法在获得与P2D HMM相应 的识别率的前提下,结构简单,运算量小。     

建筑教育的影响与缺失 从中国建筑师代际变化角度进行的观察

文章以1977年至今的中国建筑教育作为分析对象,以专业教育对建筑师在代际变化中的影响为切入点,重点考察了20世纪60年代末到70年代中出生的建筑师在校所受教育与从业表现之间的关系,借助关键词,分析了中国当代建筑教育的发展历程,探讨了其中的缺失与对策。     

C语言程序关键词序列表示法

提出C语言程序关键词序列表示法,以消除由于个性化编程所造成的代码的不同,以证明程序是相同的.     

基于模糊向量和BP网络的Web文本自动分类方法

针对Web信息挖掘中的文本自动分类问题，提出了一种基于模糊向量空间模型和BP网络的分类方法。在进行文本分类特征提取时，根据特征词在文档中的位置信息和文档结构，构造出模糊分类特征向量，在此基础上，采用BP网络对Web文档进行分类，使分类方法更接近于手工分类。提高了文本分类的精度。文中以中国期刊网专题分类为例验证了方法的有效性。     

VFP环境下绘制数据动态趋势图的方法

介绍在VFP环境下开发绘制动态数据趋势图的方法。     

《工程估价学》多媒体教学系统的设计与实现

对《工程估价学》课程的内容体系进行划分，利用多种多媒体开发工具对该课程多媒体教学系统进行了开发，并指出了开发中所应遵循的原则。     

基于关键词捕捉的中文语音网页浏览器

基于关键词捕捉技术的中文语音网页浏览器,除了提供传统网页浏览器的功能外,还提供了中文语音浏览的功能。语音网页浏览器综合运用了计算机网络、中文关键词捕捉、连续语音识别、端点检测、文本分析等技术,采用中文语音作为输入手段,在用户读出网页中包含的链接关键词后,对语音段进行关键词捕捉,根据结果连接到相应的网页,达到不用鼠标、只用“看和说”即可进行网页浏览的目的。采用关键词捕捉技术的语音网页浏览器具有操作简便、抗噪性能好、识别率高的特点。     

对等网络环境下数据管理系统上的Top-k查询

对等网络(Peer-to-Peer)模型是一种新型的体系结构模型,许多优势有待于进一步发掘,拥有广阔的应用前景.提出了一种在P2P环境下共享数据库的新框架:基于关键词查询的数据库共享.将每个节点上的数据库看成是一个文档集,用户不用考虑数据库的模式结构信息,简化了不同节点数据库模式问的映射过程,能够较好地适应P2P分散和动态的特性.     

结合语义扩展度和词汇链的关键词提取算法

针对影响关键词提取质量的一词多义现象、同义词现象以及文章主题准确全面表达的难点,提出了一种基于语义的关键词提取算法KESELC,利用《同义词词林》语义词典和统计信息计算语义相似度和相关度,进而得出语义扩展度及其计算方法,将语义扩展度和词汇链方法相结合,对文本分别作预处理、多义词词义消歧、同义词合并、词汇链构建、有效特征选取及对权重综合计算的处理,提取出的关键词不仅避免了同义词冗余表达,而且较准确全面地覆盖文本的主题。通过实验对比分析,验证了基于KESELC的方法比基于TFIDF的方法以及基于词汇链的方法具有较优的提取效果,具有一定的实际应用价值。     

不改变数据位置的排序算法及动态演示

实际应用中经常遇到要求不改变原始数据的顺序而按关键字的大小对数据进行排序的情况,原有的一些经典排序算法不能直接用于解决该类问题。经过对选择排序算法进行研究,给出基于选择思想的不改变数据位置而对数据进行排序的算法,并利用C#语言编程对该算法的实现过程进行动态演示。