基于频域分析的在线手写签名认证算法

目的 为提高在线手写签名认证的速度,提出一种基于频域分析的在线手写签名认证算法,用于在线手写签名认证的粗分类.方法 首先使用快速傅立叶变换对在线手写签名原始特征向量进行映射,然后抽取低频信息构成新的特征描述,最后使用加权认证算法实现在线手写签名的认证.结果 算法提高了在线手写签名认证的速度,且在SVC2004task2数据集上取得的ERR为10%.结论 快速傅立叶变换抽取频域特征易于区分伪造签名,且快速有效.依据用户各种特征稳定程度进行加权认证,提高了系统的鲁棒性.     

面向配电网分布式控制的轻量级身份认证技术

提出基于一次性签名（OTS）的轻量级身份认证算法.考虑到常规一次性签名算法存储开销巨大,结合配电网分布式控制的特点对一次性签名的参数进行优化,设计可扩展为认证多个终端的密钥管理方案.在计算机和嵌入式平台上实现该算法并进行相关的实验.嵌入式平台实验结果表明：该算法实用高效,可以满足配电网分布式控制对于关键报文传输性能的要求,解决了配电网分布式控制的身份认证存在数据传输实时性要求高、终端计算能力有限、传统数字签名算法计算开销大等问题.     

联机手写汉字识别算法及其系统实现

基于统计模式识别原理的联机手写汉字识别算法,提出了一种新的笔划识别算法-笔划识别的混合算法,它是方向码差值判别法与坐标差特征值判别法的有机结合,同时提出了笔段二值化等概念,并论述了以最小距离判决法则为理论依据的特征坐标匹配识别原理。     

联机手写签名和信息隐藏技术在电子政务中的应用

提出一个基于复合签名和信息隐藏的电子公文保护方案。该方案把人体生物特征—联机手写签名和现有的加密技术数字签名相结合进行身份认证,同时利用信息隐藏技术进行安全通信,为电子公文安全提供可靠保障。     

一种基于参照模型的联机手写汉字识别方法

联机手写汉字的识别是模式识别的热点问题，现在所采用的多为特征匹配和结构匹配两种方法。结构匹配方法充分考虑了笔划间的连接关系，能构得到较好的识别率。结构匹配的关健在于如何有效地从输入手写汉字中提取笔划。考虑到同一个汉字的手写体会由于笔划的长短、延伸角度的不同而有所区别，但彼此仍存在极大的相似性，文章提出了一种基于参照模型的手写汉字笔划提取及匹配方法，以解决手写汉字识别问题中的难题。     

区域的实时立体匹配的改进算法

针对在立体匹配研究领域中弱纹理区域的匹配问题,文中提出了一种基于区域的实时立体匹配改进算法.采用匹配测度函数像素灰度差的绝对值和（Sum of Absolute Differ-ence,SAD）,通过平均误差阈值算法检测出高误差能量;针对遮挡区域造成的不可信视差预测点,进行误差能量计算;利用滤波加速算法减少计算匹配窗口相似性复杂度,既降低了误匹配率,又提高了算法的运行速度.实验结果表明,改进算法的误匹配像素百分比明显减小,且能满足系统对实时性的要求.     

一种新的不安全信道上的匿名认证方案

基于双线性对构造了一种基于身份的签名算法,利用双线性对的双线性和非退化性,使得算法中签名矢量的验证结果相对于用户身份为一个常量．然后基于该算法提出一种新的匿名认证方案,解决了在不安全信道上进行用户匿名认证的问题．在匿名认证方案中,用户生成临时身份,服务器利用该临时身份计算用户帐户索引,获得用户真实身份并认证用户．新方案实现了用户匿名性及自主口令更新,且服务器无需维护用户通行字或临时身份列表,解决了现有方案无法同时保证不安全信道上的认证安全性和用户匿名性的问题．     

用动态有序弹性匹配方法识别手写印刷体汉字

本文为手写印刷体汉字分类提供了一种新的实用解决方法。本方法采用日本山本氏提出的用松驰匹配方法识别手写印刷体汉字的基本思想。给出了用汉字轮廓点的差分作为轮廓跟踪及折断点选择的算法,提高了轮廓折线化速度;分类是按汉字四周的外轮廓线分二级进行匹配的,提出了动态有序弹性匹配方法,使全域松弛匹配得以在局部区域进行,从而有效地提高了匹配速度;在进行第一级粗分类时,采用多个模板,有效地提高了按偏旁位置分布进行分类的正确率;最后利用内轮廓折线与字典逐字匹配,达到手写印刷体汉字识别的目的。本识别系统在386微机上用C语言编程实现,对国标一级3755个汉字进行了三万余字的识别试验,前十位的累计正确分类率达92%,第一位的累计正确分类率达84%。识别时间为每字1.8秒。     

基于混合特征的在线签名认证研究

论述了在获得在线手写签名的曲线的一些局部和全局特征的平均值和方差的无偏估计的基础上,通过概率密度函数进而获取阈值进行匹配的鉴别方法。该方法充分考虑了同一个人的签名曲线的局部和全局信息具有一定的聚类性的特点,具有一定的认证效果。     

自适应窗口和半全局立体匹配算法研究

针对区域立体匹配算法中匹配窗口的选择和在图像中视差不连续、弱纹理区域误匹配率较高的难题,提出了一种自适应窗口和半全局算法相结合的立体匹配算法.该算法先通过基于灰度的自适应窗口算法计算初始匹配代价,然后利用相邻像素之间的视差梯度作为约束,采用半全局立体匹配算法以得出视差图.最后对左右视差图进行左右一致性遮挡检测,获得精确的稠密视差图.针对不同的图像信息采用自适应窗口和半全局算法相结合的立体匹配算法,剔除、修正了视差不连续、弱纹理区域的误匹配点,得到匹配效果较好的视差图.实验结果表明:该算法有效降低了视差图在视差不连续、弱纹理区域和遮挡处的误匹配率.     

提高多说话人孤立数字语音识别率的一些措施

本文介绍了连续密度隐马尔可夫模型(HMM)多说话人孤立数字语音识别系统,以及我们提出的几种提高多说话人孤立数字语音识别率的措施.     

句法统计距离及其在联机手写汉字识别中的应用

提出一种将句法识别方法与统计识别方法结合起来的距离概念:句法统计距离。采用这种距离对联机手写汉字笔划进行识别,效果令人满意,正确识别率达98％。     

基于转矩的车辆负载识别方法

通过分析汽车行驶方程式中驱动力和外界阻力之间的相互关系,对传统车辆负载的概念进行了扩展,提出了一种能够综合反映自动变速车辆行驶过程中坡道、载荷、空气和滚动阻力等信息,基于转矩的广义负载识别方法。此方法基于车辆常用传感器,通过实时计算当前变速箱输出轴转矩和零负载工况下阻力转矩和之间的差值来识别广义负载。详细阐述了负载识别方法的基本原理,分析了外界工况和识别结果之间的相互关系,并给出了具体的负载识别实现步骤。整车实验结果表明,此方法方便可行,准确可靠,能够有效识别自动变速车辆行驶过程中的负载信息。     

一种新的手写体字符识别方法

本文提出了一种新的用于识别限制性手写体字符的句法和统计相结合的模式识别方法(简称CSSPR方法),介绍了基于该方法设计实现的手写体字符识别系统(CSSHCRS).CSSPR方法保留了句法P.R.方法对模式结构进行描述的特点,且由于引入了统计模式识别方法,使所设计的CSSHCRS具有较强的抗畸变能力.     

一种新的手写体数字识别方法

应用多分支二阶伪二维隐马尔可夫模型进行了手写体数字的识别,引入了多分支二阶伪二维维特比算法对模型进行训练,该训练算法比传统的前后向算有下述优点：１,避免了下溢出问题。２．运算精度大大提高．３。运算速度加快。采用多分支模型可以更充分描述模型特征,其识别率高于普通伪二维隐马尔可夫模型,试验结果训练集识别率９６．１％、测试集９４．９５％。     

基于TSG110的语音识别控制器

目的研究用自然语言向智能家居系统进行信息输入和对相关设备的控制及语音识别控制器设计．方法通过对语音信号特点和识别技术的分析，对语音识别系统的语音特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言的处理，阐述了HMM算法和DP匹配的语音识别算法，指出孤立词识别系统结构的特点．结果利用TSG110芯片，给出语音识别控制器的识别技术和系统硬件结构、软件设计及组成方法．结论语音识别技术运用于智能家居系统的语音识别控制器，使其具有语音分析、识别和系统控制等功能，实现信息输入与控制．     

高噪声环境下的语音识别

本文介绍多码本离散隐马尔可夫模型用于含噪声语音识别的研究成果.特定人识别系统对孤立数字的识别率,在低噪声环境下可达100%,在高噪声环境下(信噪比 SNR 低于-7 dB)达63.9%.     

机号识别若干问题的研究

以摄像机,图像采集卡和计算机为重要技术手段,综合运用图像处理与模式识别技术,给出了一个飞机号码识别系统,该系统应用于空军某飞机场的自动加油系统,重点讨论了飞机机号识别的3个关键技术,二值化与图像分割,特征抽取以及号码识别。     

基于汉语声母韵母发音模型的语音识别

每个汉字的发音都是由声母、韵母两部分构成的，声母部分发音时音短，信号变化剧烈；而韵母部分发音时间长、信号相对比较平稳。传统的孤立字识别方案是以线性预测系数作为语音模型系数，用动态时间弯折算法进行模式匹配，但它不完全适用于汉语的单音节识别。本文中利用语音信号相邻帧间LPC距离的变化进行声母、韵母分割，并根据声母、韵母的不同特性分别建立模式，提高了声母部分在整个音节模式中的比重，同时大幅度降低了模式的数据量，实验结果表明，汉语单音节的识别速度较传统的PLC/DTW算法提高一倍以上，识别正确率达到95%。     

隐马氏链模型识别汉语四声声调

本文提出一种用隐马氏链模型识别汉语声调的新方案。由每一种声调的训练语音求出相应的概率模型参数作为识别模板。识别时,分别用每一种声调的模型参数计算出现输入语声周期序列的概率,概率最大者即为输入语声的声调模型。实验语音选用的是“小学汉语拼音教学录音磁带”,一个男声和一个女声,对于其中的24个韵母和21组拼音音节,正确识别率为98%。