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针对现有手势识别算法中存在的计算量复杂、识别率低和效率差等不足,提出一种基于L-ADTW的移动终端手势识别的匹配方法,利用手机内置加速度传感器进行手势识别,采用差分检测方法自动检测出有效手势序列,用改进的起始松弛点对有效手势序列进行校准,使用L-ADTW匹配算法进行有效手势序列段匹配,并将匹配结果与优化阈值比较分析。实验结果表明,提出的L-ADTW算法,在保证手势匹配高效的前提下,使等错率降到2.5%,认证成功率提高了5.37%。 相似文献
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In most (t,n)-Multi-secret sharing ((t,n)-MSS) schemes, an illegal participant, even without any valid share, may recover secrets when there are over t participants in secret reconstructions. To address this problem, the paper presents the notion of Group ori-ented (t,m,n)-multi-secret sharing (or (t,m,n)-GOMSS), in which recovering each secret requires all m (n ≥ m ≥ t) participants to have valid shares and actually participate in secret reconstruction. As an example, the paper then pro-poses a simple (t,m,n)-GOMSS scheme. In the scheme, every shareholder has only one share; to recover a secret, m shareholders construct a Polynomial-based randomized component (PRC) each with the share to form a tightly coupled group, which forces the secret to be recovered only with all m valid PRCs. As a result, the scheme can thwart the above illegal participant attack. The scheme is simple as well as flexible and does not depend on conventional hard problems or one way functions. 相似文献
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一种新的TOC含量拟合方法研究与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
由于取样的限制,通常在烃源岩评价中往往只能获得十分有限的实测烃源岩的TOC含量数据。但随着我国多数盆地精细勘探的深入,需要更加精细的烃源岩评价,因此,人们对测井数据拟合烃源岩的TOC含量变化越来越重视。目前该技术最先进的是人工神经网络拟合方法,但多种神经网络在拟合高成熟度碳酸盐岩烃源岩地层的TOC含量时相关性均不够高。针对研究区内烃源岩的特点,尝试了一种用图版分类-模糊排队-BP神经网络联合拟合TOC含量的新方法。利用该方法对鄂尔多斯盆地马家沟组的测井资料和实测总有机碳资料进行数据处理,将结果与ΔlogR方法、模糊神经网络方法的结果相比较,证实该方法的结果与实测值有更好的相关性,为系统了解鄂尔多斯盆地下古生界烃源岩发育提供了一定的科学依据。 相似文献
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