基于游程特征的文本图像识别方法

提出了一种基于游程特征的中英文本图像识别方法,用游程统计特征提供的图像信息作为图像模式识别的描述特征,在此基础上利用神经网络来训练分类器。实验结果表明,该方法的识别精度较高,具有一定的容错能力。     

一种基于属性加权的代价敏感支持向量机算法

针对实际中存在的各类别样本错分造成不同危害程度的分类问题,提出了一种基于属性加权的代价敏感支持向量机分类算法,即在计算各个样本特征属性对分类的重要度之后,对相应的属性进行重要度加权,所得的数据用于训练和测试代价敏感支持向量机。数值实验的结果表明,该方法提高了误分代价高的类别的分类精度,同时属性重要度的引入提高了分类器的整体分类性能。该方法对错分代价不对称的数据分类问题具有重要的现实意义。     

基于短时能量比的语音端点检测算法的研究

研究了噪声环境下,利用短时高低频能量比进行语音端点检测的问题。在高信噪比的情况下利用传统的双门限判决算法,在低信噪比的情况下采用短时高低频能量比并辅以过零率为特征参数的算法,保证了在高、低信噪比环境下的端点检测的准确性。试验结果表明,与传统的能量阈值法相比,提出的算法具有更好的性能,是一个简单、高效和稳健的语音端点检测算法。