基于局部频谱特征与贝叶斯决策的脚步声识别

针对脚步声识别系统中背景声音与噪声影响脚步声特征的提取而导致识别率明显下降的问题,根据脚步声相对背景声音在时间与频率分布上具有一定局部性的特点,提出一种声音局部频谱特征提取方法。该方法所提取的特征反映了声音主要频率成分的局部分布及其随时间的变化规律,而且对白噪声与高斯噪声的干扰有较强的鲁棒性,并且在声音采集过程中,由于与采集设备距离等因素的变化所导致的声音强度变化无关。识别过程采用贝叶斯决策理论实现步声识别。实验结果表明,该算法识别精度高于现有算法,而且对不同背景声音与环境噪声的鲁棒性明显高于现有算法。     

不等长批次过程的有序时段划分、建模及故障检测

对具有不等长时段的多时段批次过程进行监测是十分重要而且具有一定难度的. 时段在批次间的错位现象导致时间方向的不同过程特性混合在一起, 这给时段分析以及在线应用带来了一系列的问题. 为了解决不等长所带来的问题, 本文提出一种基于不等长时段有序识别及建模的故障检测方法. 该方法的主要贡献包括以下方面：1) 该方法通过步进地衡量过程的变量相关性对模型精度以及监测性能的影响, 自动有序地识别出每个不等长时段; 2) 在每个时段内,通过对不规则的过程数据进行整合建立了时段模型以捕捉不规则的时段特性; 3) 本文提供了一种简单而有效的在线判断新样本隶属时段和监测其运行状态的方法. 最后, 本文通过一个实例–具有不等长批次长度的注塑过程阐述了本方法的有效性.     

基于自动获取彩色目标的手臂运动轨迹跟踪

将计算机视觉应用于对示教者动作的分析,控制机器人完成动作轨迹的复现,成为机器人智能化的一个研究方向。针对机器人模仿示教者动作的视觉需求,提出一种基于自动获取彩色目标的目标跟踪算法。该算法在L*a*b空间采用k均值聚类算法对彩色图像分类;在HSV空间基于H分量采用直方图门限法识别彩色目标,最后采用camshift算法实现在图像序列中对目标轨迹的跟踪。通过对人体手臂关节点运动轨迹跟踪的实验表明,该算法能自动准确地识别多个彩色目标,并自动生成手臂关节运动轨迹,是机械臂模仿示教者动作的关键技术之一。     

基于GPS轨迹的用户移动行为挖掘算法

挖掘用户的移动行为,可以通过对交通出行方式进行识别来实现。传统的交通方式识别方法在交通堵塞或多种交通方式结合的情况下,识别效果并不理想。针对这种情况,提出基于轨迹分段和监督式学习相结合的识别方法,首先利用速度小于某一阈值的数据点将原始GPS轨迹划分为交通方式单一的子轨迹段,然后对子轨迹段分别抽取特征,采用监督式学习方法建立推断模型对不同子轨迹的交通方式进行识别。实验结果表明,提出的算法能够有效地识别不同交通方式,达到较为理想的效果。同时在交通堵塞的情况下也能够很好地识别。     

分块双向二维主成分分析与模糊分类的掌纹识别

掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。提出基于分块双向二维主成分分析(M(2D)2PCA)和模糊分类的掌纹识别方法。该算法利用M(2D)2PCA提取掌纹的局部特征,并利用模糊分类策略。这种方法可以有效提取掌纹的局部特征,并且直接对子图像矩阵进行特征抽取,能够精确计算协方差矩阵的特征向量;分类阶段引入模糊理论,应用于掌纹识别问题。最后使用北京交通大学掌纹数据库进行识别实验,结果表明,该方法可得到更高的识别率和更少的识别时间。     

分类响应限制的RFID防碰撞方法及应用

无线射频识别(RFID)在校园一卡通系统中已获得普遍使用.因为校园学生众多,情况比较繁杂,读写器碰撞与标签碰撞问题会导致较低的系统识别率,也将成为一卡通系统应用中的突出问题.针对此问题,对RFID防碰撞的动态帧时隙算法进行了改进,该算法通过分类响应限制标签个数,进而能够在标签数量很多的情况下提升系统的识别率,尤其适合应用在短时间内需要大量识别标签的校园一卡通应用环境中.仿真实验结果证明,该算法在短时间内进行大量RFID标签识别比传统时隙算法具有更高的效率.     

无线传感器网络在桥梁健康监测中的应用

桥梁的安全运营,是关系到国计民生的大事.因此,桥梁结构健康监测系统正成为国内外学术界和工程界的研究热点.无线传感器网络由于安装方便、维护成本低和部署灵活等特点,已被广泛应用于桥梁健康监测系统中.对现有的基于无线传感器网络的桥梁健康监测系统进行综述,依次介绍了各个子系统中的基本原理和典型方法,并结合多个具体实例分析了系统中的关键技术,最后总结了已有系统中存在的问题和未来的研究方向.     

基于人工鱼群优化BPNN的AUV目标识别方法

为了削弱复杂恶劣的环境对水下成像造成的不利影响及满足水下机器人目标识别任务实时性的需求,提出了基于人工鱼群算法(AFSA)优化BP神经网络的水下目标识别算法,通过构造组合不变矩对水下目标进行特征提取,提高了目标的聚类性能.引入具有全局寻优能力的AFSA,其在增加单纯神经网络收敛速度的同时避免算法陷入局部最优,进而建立了完整的基于人工鱼群神经网络的水下目标识别系统.在不同的水下目标中对该系统进行实验,通过比较提取的不同的目标图像,结果表明所建立系统具有较优的聚类性能和较高的识别精度.该方法用于水下目标识别是可行的、有效的.     

射频识别(RFID)隐私保护技术综述

随着RFID(radio frequency identification)技术的广泛应用,引发的隐私威胁问题越来越突出.了解RFID隐私的内涵和常见攻击方法,掌握现有的RFID隐私保护技术,有助于减少RFID隐私信息的泄漏.从RFID技术的基本概念入手,全面分析了RFID隐私及隐私威胁,给出了RFID隐私分类方法;对RFID隐私中的跟踪攻击和罗列攻击两种攻击方法进行了深入探讨.在此基础上,对现有典型的RFID隐私防御方法进行了详细讨论.全面介绍了RFID隐私保护技术发展现状和动态,可作为开展RFID隐私保护技术研究工作的参考和借鉴.     

基于GMM的多模态过程模态识别与过程监测

多模态复杂过程的多变量、多工序、变量时变性以及模态转换时间不确定等多种原因, 导致面向多模态生产过程的监测问题十分复杂. 对此, 基于高斯混合模型的监测方法, 结合定性知识和定量知识, 解决了多模态过程监测中离线数据模态划分、稳定模态和过渡模态的监测模型建立以及在线数据的模态识别等关键问题, 最终实现了对多模态过程的监测.