一种简单有效的多分类器综合方法

针对小字符集脱机手写体汉字识别中的多分类器集成问题，提出了一种简单有效的综合方法，实验表明综合后系统的识别率明显高于单个分类器的识别率。     

基于直方图对的MPEG-4无损数据隐藏

目前绝大部分无损数据隐藏方案,只能无损恢复嵌入数据,而在数据提取后,原始的视频载体无法完全恢复,本质上仍是有损隐藏算法.为了实现视频无损认证和隐蔽通信,提出基于直方图对的MPEG-4视频无损数据隐藏方法.通过直方图调整,在MPEG-4视频的帧内视频对象平面(I-VOP)的量化离散余弦变换(DCT)系数中隐藏数据.同时,在提取过程中不需要原视频的参与,获得嵌入数据并且完全恢复原始视频.理论分析与实验结果表明,该方法失真程度小,隐蔽性高,适用性大.     

隐马尔可夫模型在脱机手写体汉字识别中的应用

介绍了一种新的脱机手写汉字识别方法－－隐马尔可夫模型（HMM）法，该方法对每个汉字建立8个HMM，通过等比重综合方法将8个分类器的计算结果进行综合，从而得到识别结果，实践证明该方法是可行的。     

保持隐私的决策树的生成过程研究

介绍了保持隐私的数据挖掘技术,研究了决策树分类器在保持隐私的数据挖掘中的应用。在传统的决策树算法中引入标量积协议,既保持决策树算法本身的优点,又满足了保持隐私的需求。     

基于马尔可夫模型的JPEG图像隐写分析

论证了通用图像隐写分析是一个类间很聚合、类内很分散的2类模式识别的困难分类问题。提出一种基于JPEG图像量化DCT域的块内和块间2个马尔可夫链获得高维特征,给出2种高维特征的分类器,即改进贝叶斯分类器和CNPCA分类器,后者简单而性能略低,但仍略优于SVM分类器。针对4种公认的JPEG隐藏数据方法,即F5, Outguess, MB1和MB2进行隐写分析,在CorelDraw图像库上做实验,取得了较好的效果。     

BP算法改进的研究

BP算法是神经网络中最常用的算法之一.分析传统的BP算法思想,发现它存在着诸如易于陷入局部极小、收敛速度慢等问题.针对BP算法的这些问题,分3个着手点,即:相关参数、激励函数和误差函数,归纳一些行之有效的改进方法,论述这些方法的主要思想,并分析它们的改进效果.     

基于直方图对的MPEG-4格式视频无损数据隐藏

针对视频中的无损数据隐藏问题,提出了基于直方图对数据嵌入的方法,在I帧的离散余弦变换(DCT)域中,通过选择合理的起伏值、频段和区域来进行数据嵌入,达到了MPEG-4视频高质量的嵌入效果。通过选择在图像空域的最优局部区域的宏块(8×8),在DCT宏块内部最优频率范围内,在最优DCT幅度上嵌入数据,来达到视频的最优直方图对无损嵌入。在6个常用的测试视频序列的实验中,得到比过去方法更高的峰值信噪比（PSNR）。如akiyo视频,I帧嵌入PSNR,分别达到了45.33dB（1000b/帧）、43.58dB（2000b/帧）和40.28dB（4000b/帧）。在大嵌入量的情况下,依旧保持了较低的比特率的增加,平均约6%。在DCT系数上嵌入数据,所提算法比“基于DCT量化表”上嵌入数据得到的PSNR更高。嵌入I帧比嵌入B帧好,形成了比较完备的视频无损数据隐藏方法。     

神经网络在导弹故障诊断专家系统中的应用

介绍了基于BP神经网络的导弹故障诊断专家系统的主要实现方法，详细讨论了该专家系统的知识库设计、知识表示及样本选择，以及神经网络推理机的关键实现技术，最后结合某型导弹故障诊断特点给出仿真试验，证明将神经网络应用至专家系统中诊断快速、准确率高，具备较强的实用价值。     

基于直方图调整的二值图像无损数据隐藏

提出一种基于游程编码的直方图调整的二值图像无损数据隐藏新方法。选择长度不小于阈值T1的游程对序列,先进行去除长度为1的白游程操作,然后在长度为T的黑游程处嵌入数据。该方法可以适应文字、图表以及文字和图表的混合图像,也可以适应半色调和非半色调图像。实验表明,该方法在嵌入容量和视觉效果都优于已有的方法。     

SVM在小字符集脱机手写体汉字识别中的应用研究

提出将SVM方法引入小字符集脱机手写体汉字识别，利用较少的训练样本就可以达到比较理想的识别效果，并在小校本学习的情况下同最小距离法和多重相似度法的识别率和识别时间作了比较，说明SVM方法在小字符集脱机手写体汉字识别中实用性。