基于自然语言处理的声纹优化识别算法研究

研究人的声纹的准确识别问题.声音特性没有一个统一的、不可变的标准,人的声音容易受到外界的干扰,声音的声纹美尔频率倒谱系数特征各项属性很容易发生变化.现有算法多半以声纹美尔频率倒谱系数为基础,识别效果容易受环境噪声、语音变异等因素的影响,造成声纹的干扰性变化,造成识别的精度不高.为此提出了一种基于语义特征和美尔频率倒谱系数特征相结合的声纹识别算法.利用MFCC准确提取语音中的频率特征,转化成自然语言环境下的语义特征,由于语义特征不受客观因素影响,减少了噪声信号对语音信号的影响,实现对语音特征的准确识别.实验表明,利用改进算法实现了差异化车辆图像的正确识别,提高了识别的准确度.     

汉字识别的特征点法及其一种应用

本文提出了一种基于特征点的汉字识别新方法。汉字笔划上的端、折、歧、交点和汉字背景上的关键背景点称为汉字特征点。和以往不同的是本文把笔划特征点和关键背景点两者结合起来, 直接根据特征点本身的信息来识别。汉字特征点反映了汉字结构的本质特征, 集中了主要的结构信息。用特征点来识别汉字,能消除汉字中非结构信息的不稳定性对识别的影响, 能浓缩汉字信息, 减少存贮量, 提高识别速度。 文中叙述了一种基于自上而下浮动匹配的汉字识别试验系统和识别结果。对印刷在纸上的6763个国标基本集五号宋体页面和三号宋体页面,3755个国标一级五号仿宋页面和四号激光照排输出的仿宋页面, 均得到较高的识别率和识别速度。     

一种挖掘频繁闭项集的深度优先算法

频繁闭项集挖掘是许多数据挖掘应用中的重要问题。为减少候选项集数量和降低支持度计算的开销,提出一种新的深度优先搜索频繁闭项集(DFFCI)的算法。将改进的压缩频繁模式树(CFP-Tree)表示的数据集信息投影到划分矩阵,使用二进制向量逻辑运算计算支持度,简化了计算过程,减少了时间开销;采用基于支持度预计算技术的全局2-项剪枝和局部扩展剪枝,有效削减了搜索空间。实验结果表明该算法的性能优于其他主流深度优先算法。     

夜视误差补偿的车道行人距离计算技术仿真

在车载智能视觉采集系统的研究中,由于当前车载智能视觉采集过程对车道上行人距离的判断没有考虑夜视环境的特殊性,也没有考虑图像视觉处理过程中由于夜间带来的计算误差对行人距离计算的影响,判断的行人距离在夜间存在较大误差.为了避免上述弊端,提出了一种考虑夜视误差补偿的车道行人距离计算方法.通过分析夜视图像中的距离计算特征,运用一种插值误差补偿的方法,对由于夜视原因造成的像素过于宽泛误差进行补偿,能够将夜视环境下的视觉误差进行补偿,将不同坐标系统中的车道与行人点进行转换,获取误差补偿后的车道坐标系统中对应点的空间位置和行人坐标系统中对应点的空间位置,实现精确计算.实验结果表明,利用改进后的算法进行车道行人距离计算,能够有效提高识别的准确性.     

基于混合学习模式的独立学院计算机应用基础课程教学改革研究

高校《计算机应用基础》课程对学生信息素养的有着十分重要的作用,其实践教学的效果直接影响着大学生计算机应用能力的高低。该文主要探讨在独立学院的《计算机应用基础》课程实践教学中,如何应用混合式学习模式进行教学设计活动和教学方案,与此提高教学效果,为教学改革提供新思路。     

用于机器识别和学习的汉字表达式

本文提出限制性手写汉字的形式化描述--汉字表达式,扩充了文法规则BNF范式的元符号.利用汉字表达式,用PASCAL语言编写了限制性手写汉字的识别和学习程序.     

颅内夹层动脉瘤血管内治疗进展

【摘要】 夹层动脉瘤是颅内血管病变少见疾病之一。它是指病理性夹层发生在动脉中膜层内或中膜和外膜之间造成动脉壁膨出,发生的动脉瘤样扩张。其动脉瘤壁破裂引起的蛛网膜下腔出血是导致患者致残、致死的主要原因。由于颅内夹层动脉瘤各自不同的临床特点,尚无统一的治疗方案。目前国内外对颅内夹层动脉瘤的治疗方式主要有闭塞载瘤动脉、支架辅助弹簧圈栓塞等,两者长期随访研究结果显示缺血及出血事件无明显差异。目前国内外更为关注的是载瘤动脉的重建。一些新的治疗理念如多支架重叠重建载瘤动脉等越来越得到多数学者的推崇。本文就其血管内治疗进展予以综述,为临床治疗提供理论参考。
     

汉字精密照相排版系统

本文提出了计算机控制的精密照相排版系统.该系统包括输入汉字大键盘、自动照相排版机及由用线性E型磁芯组成的32×32点阵汉字发生器和激光扫描点阵式汉字印字机组成的校对系统.为保证文字和版面质量、较高的照排速度和充分利用汉字使用频度差别大的特点,自动照相排版机的工作原理是用一个大透镜与几百个小透镜相配合,将在字模盘上不同位置的汉字成象在一点上.该机有宋、仿宋、楷和黑四种字体,具有十级变倍,七种变形,相当于二百万铅字.     

切应力在血流动力学因素影响颅内动脉瘤形成和破裂中的作用

颅内动脉瘤是颅内动脉管壁病理性局限性扩张产生的脑血管瘤样突起,位居脑血管疾病病因的第３位,是造成蛛网膜下腔出血的首位病因。颅内动脉瘤的发生、发展和破裂受多种因素影响,其病理机制尚不十分明确。近年来,随着计算机模拟重建、流体力学等诊断技术的不断进步,越来越多的研究表明,血流动力学因素在动脉瘤的形成、生长及破裂过程中起着重要作用。其中,切应力被认为起主导作用。本文通过回顾近年来国内外关于血流动力学的文献,就切应力在血流动力学因素影响颅内动脉瘤发病机制中的作用展开综述。     

级联SVM和分类器融合的人脸性别识别方法

传统的支持向量机（Support Vector Machines,SVM）在面对大样本训练问题时,其样本数量会受到内存的限制。因此,提出一种基于级联SVM和分类器融合的人脸图像性别识别方法。级联SVM分类器可以通过设定阈值将识别难易程度不同的样本分成若干层次来进行训练;同时,在级联的每一层上,为了降低分类器在识别过程中受各种因素的影响,对不同特征维数下得到的最优分类器进行融合,通过融合减小误差,使中性的人脸样本有更明确的分类。在同一硬件条件下的实验结果表明,单层SVM最多只能训练7万样本,而四层级联SVM训练样本数可达12万以上,相应的识别率也从单层融合前的96.7%上升至四层融合后的99.1%。