基于分形特征的音频检索

提出利用分形几何抽取音频特征的全局化音频检索,将其学习阶段计算音频数据库中每个音频的分维作为特征向量,保存在音频特征数据库中,并建立索引。其检索阶段则首先计算查询音频的分维,然后从音频数据库中快速找出分维最相似的若干音频对象。分维刻画了音频的内在属性如自相似性,使其具有片段检索对匹配的起点不敏感、抗噪音、检索速度快等优点。用FRACTAL, MFCC和SOLAR 3种方法对数据集分别检索,实验结果表明基于分维的音频检索在性能和时间复杂度上有显著优势。     

基于节点加权和边加权的重分形研究

目前对于网络重分形的研究,在网络权重性质方面主要是原始网络、节点加权网络、边加权网络,每一个都是单独进行研究,论文主要对同时包含节点权重和边权重的网络进行分析,研究网络广义分形维数的变化情况.首先对已有的沙箱算法进行改进,并利用分形布朗运动时间序列进行改进算法的验证,然后利用改进的沙箱算法对由分形布朗运动时间序列生成的...     

基于分形参数的中药材显微图象纹理分析

提出了一种基于分形维数分析中药材显微图象的方法。将中药材显微图象视为灰度纹理图象,依据分形布朗运动性质和功率谱法对4种中药材显微图象进行分维数计算。结果表明:中药材显微图象具有分形的特征,分维数能有效地描述纹理的结构与灰度,不同的显微图象对应不同的分维数,分维数可作为分析图象及进一步识别图象的一个定量参数。     

基于分形理论的DEM数据内插算法研究

本文利用分形理论与分形布朗运动原理,提出了基于子分形维数的随机中点位移内插算法,并采用不同的插值比系数来有效避免插值点附近的"尖峰现象"。应用该算法对研究区内的低分辨率数字高程模型(DEM)格网数据进行了内插计算,结果显示内插精度有一定的提高,同时生成的地形起伏平稳,并且能较逼真的反映地形表面的细节。     

基于分形维数和多目标遗传算法的特征选择

在文本分类系统中,特征的优劣往往极大地影响着分类器的设计和性能。提出一种利用分形维数和带精英策略的非劣支配排序遗传算法进行特征选择的方法。在该方法中分形维数作为特征选择的一个评价机制,利用NSGA-II算法将特征子集选择问题视为多目标优化问题来处理。为了分析结果的有效性,利用SVM分类算法对复旦大学语料库进行测试。实验结果表明该方法具有较好的性能,它可以有效去除无效特征并提高分类准确性。     

基于分形和多重分形理论的催化剂表面图象分析

本文讨论了催化剂表面ＳＥＭ图象关于多重分形生长过程的分形和多重分形特性分析。分形维数和多重分形奇异谱是描述分形测度的重要的定量参数；它们也是催化剂活性的测试新主本研究为催化剂的设计提供了崭新的手段。     

基于分形缝隙的短波突发信号暂态特征提取

对信号的暂态特征提取有利于通信电台的个体识别。针对分形维数在特征提取中存在的非普适性问题,提出了基于分形缝隙的短波突发信号暂态特征提取方法,该方法以幅度值为尺度计算缝隙值作为暂态特征,与分形维数相比,可以更有效地描述信号的暂态特性。在高斯白噪声和短波信道下进行了仿真分析,实验结果验证了缝隙值作为暂态特征的有效性。     

基于分形理论的声纳图像识别

为了解决声纳图像分类较困难的问题,提出一种基于分形理论的声纳图像识别方法.针对传统的分形维数作为图像纹理特征表示时缺少图像分布特征的不足,引入了多重分形的概念和广义维数,并对原图像和灰度差分图像重新提取了图像的纹理特征.通过对声纳图像的分类实验,结果证实该方法行之有效.     

基于分形理论的声纳图像识别

为了解决声纳图像分类较困难的问题,提出一种基于分形理论的声纳图像识别方法。针对传统的分形维数作为图像纹理特征表示时缺少图像分布特征的不足,引入了多重分形的概念和广义维数,并对原图像和灰度差分图像重新提取了图像的纹理特征。通过对声纳图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。     

基于分形维数和小波的快速分形图像编码

在对图像块进行小波变换的基础上,通过计算各频带的分形维数,形成图像块的分形特征向量,把传统的子块匹配问题转化为分形特征向量意义下的子块匹配问题。实验结果显示,该文提出的方法与全局搜索法相比,尽管解码图像质量略有下降,但编码速度约提高了77倍。     

用模糊神经网络构造煤粉流量模型

提出了用模糊神经神经的方法来建立煤粉流量模型。针对煤粉喷吹系统，模糊神经网络可以把它的工作空间分成若干个模糊区间，在每个区间中，用一局部模型来代表此系统；此方法克服了神经网络无法解释其他产接权物理意义的不足，利用现场采集的数据进行实验，发现此方法不仅提高准确度，而且可充分运用工作经验、专家知识、具有很大的工程应用价值。     

基于FBM模型的多媒体通信流特性分析

提出分形布朗运动(FBM)模型,将其应用于多媒体通信流特性分析。通过NS仿真实验得到有线网络和动态无线网络下的多媒体通信流,研究2种通信流的自相关系数、概率特性和突发性,结果证明典型的FBM模型无法全面刻画多媒体通信流。     

基于增量学习支持向量机的音频例子识别与检索

音频例子识别与检索的主要任务是构造一个良好的分类学习机，而在构造过程中，从含有冗余样本的训练库中选择最佳训练例子、节省学习机的训练时间是构造分类机面临的一个挑战，尤其是对含有大样本训练库音频例子的识别．由于支持向量是支持向量机中的关键例子，提出了增量学习支持向量机训练算法．在这个算法中，训练样本被分成训练子库按批次进行训练，每次训练中，只保留支持向量，去除非支持向量．与普通和减量支持向量机对比的实验表明，算法在显著减少训练时间前提下，取得了良好的识别检索正确率．     

基于FBM约束模型的可控性分形生成方法

为了获得分形生成过程的可控性,根据局部变形能的概率分布建立了基本FBM(factal Brown motion)约束模型,通过阈值估计给出了FBM约束因子的具体实现,使得分形生成过程能够在表面细节具备统计自相似性的同时更好地对宏观形状进行控制.其中离散约束下提出的区域缓冲控制与连续约束下提出的区域调和控制方法进一步丰富了分形生成的控制手段.可控性分形生成实例表明,该方法能够实现分形生成过程的有效控制,可在自然模拟、工程信息可视化等领域中得到广泛应用.     

分数布朗运动在X线图像边缘提取中的应用

分析了X线影像图像的成像机理及其特点,介绍了分数布朗运动模型在X线图像边缘提取中的应用,特别提出了对X线颅颌影像定位片进行边缘提取的新方法,并应用此方法对X线颅颌影像侧位片进行处理,得到了完整连续的头影侧位片不同组织的轮廓线。与现有的X线颅颌影像分析中边缘提取的结果相比,其软硬组织的边缘更加清晰、准确,最大限度地保留了不同组织的边缘信息,为进一步进行准确计算机自动定点奠定了基础。     

基于三流DBN模型的听视觉情感识别

为更好地对听视觉情感信息之间的关联关系进行建模,提出一种三流混合动态贝叶斯网络情感识别模型(T_AsyDBN)。采用MFCC特征及基于基频和短时能量的局域韵律特征作为听觉输入流,在状态层同步。将面部几何特征和面部动作参数特征作为视觉输入流,与听觉输入流在状态层异步。实验结果表明,该模型优于有状态异步约束的听视觉双流DBN模型,6种情感的平均识别率从 52.14%提高到63.71%。     

基于发音特征的音视频融合语音识别模型

构建一种基于发音特征的音视频双流动态贝叶斯网络(DBN)语音识别模型(AFAV_DBN),定义节点的条件概率关系,使发音特征状态的变化可以异步.在音视频语音数据库上的语音识别实验表明,通过调整发音特征之问的异步约束,AF- AV_DBN模型能得到比基于状态的同步和异步DBN模型以及音频单流模型更高的识别率,对噪声也具有...     

基于水平扩张毯子维的掌纹识别

掌纹识别作为一种新兴的生物识别技术近年来得到了广泛研究.鉴于毯子 维(Blanket dimension, BD)的多分辨率特性和掌纹纹理的方向性,本文对比分析了普通毯子维、水平方向扩张 毯子维和垂直方向扩张毯子维对掌纹分形特征的表达性能,提出并研究了一种基于水平扩张 毯子维的掌纹识别新算法.本文算法在香港理工大学掌纹数据库(版本2)进行了实验,实验结 果表明,水平扩张毯子维可以很好地提取掌纹特征,获得的识别率可达99.9%,识别时间 小于287ms,可满足在线掌纹识别.     

基于音频特征的多小波域水印算法

基于对音频特征的分析,提出了一种多小波域的水印算法.结合人类听觉系统的时频掩蔽特性,该算法分析音频帧的过零率及时域能量,确定用于嵌入水印的帧.利用音频的分抽样特征和多小波变换在信号处理中的优势,将每一个音频帧进行分抽样为两个子音频帧并分别将其变换到多小波域.利用两个子音频帧在多小波域的能量来估计所嵌入水印的容量,并根据它们的能量大小关系完成水印的嵌入.水印的提取过程转为一个使用支持向量机进行处理的二分类问题.实验结果验证了所提出的水印算法能根椐音频自身的特点寻找到适合用于嵌入水印的音频帧,且能动态调整水印的嵌入强度,在保证听觉质量的同时提高了水印的鲁棒性.     

基于纹理特征融合约减的虹膜识别研究

为了获得更完整的虹膜特征,通过空域和频域两个角度提取纹理特征,以变化分数维和小波特征值共同构成虹膜的初始特征序列．然后使用多目标遗传算法对所抽取的特征序列进行优化约减,最后以优化好的特征序列来训练虹膜分类器对虹膜进行识别．并针对虹膜认证实际应用中变化的安全性要求,使用了非对称的支持向量机．实验结果表明,结合时域和频域的特征序列较好地反映了虹膜的纹理变化特性,提高了虹膜识别的正确率．