非特定人手语识别统计模型的改进及应用

目前,非特定人手语识别与特定人系统相比还有较大的差距.手语数据差异性使得非特定人手语识别中提取手语数据有效的共同特征非常困难,因而,手语数据差异性在一定程度上影响了非特定人手语识别的识别效果.本文从手语数据存在差异性这一角度入手,利用流形概念的学习和推理能力并在流形允许变化的范围内进行有效建模.在建模的过程中,从范函求极值的角度出发,给出了一个让人容易理解且直观化的推导过程.进而应用流形概念中的切向量来改进手语识别的统计模型(TV/HMM)并应用于大词汇量非特定人手语识别,以解决手语数据的差异性对大词汇量非特定人手语识别所造成的影响.实验表明,改进后的TV/HMM识别系统在大词汇量非注册的易混词集上识别率高明显.     

基于身份的结构化重签名方案

双限性对易于实现复杂密码协议,为了简化公钥密码体制证书管理的负担,采用双线性对技术实现了一种结构化重签名方案并给出该方案的仿真结果.方案以用户的身份信息,如电子邮箱地址, IP 地址、电话号码等作为用户公钥,从而降低了建立和管理公钥基础设施的代价,避免了用户对公钥及其证书的存储和传递等问题,仿真结果显示其签名与验证签名时间开销是原方案3/4.     

混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应背景模型

提出了运动目标检测中背景动态建模的一种方法。该方法是在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的像素点将以大的更新率更新背景模型,使得长时间停滞物体由背景变成运动前景时,被遮挡的背景显露区被快速恢复。与Stauffer等人提出的方法不同的是,物体运动区不再构建新的高斯分布加入到混合高斯分布模型中,减弱了慢速运动物体对背景的影响。实验结果表明,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建的背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化。     

改进的九宫格手势认证方法

针对九宫格手势认证方法中的手势密码的单一性问题,通过增加一位随机数和若干次数变量来改进程序,实现了认证密码的动态变化。通过改进认证过程,减少用户绘制认证点数,提高了认证机制的便捷性。认证过程改进为：根据随机数确定本次认证点数;根据上次成功认证的末位认证点,确定本次认证起始点,即上次成功认证的末位认证点向下间隔一位认证点为本次认证起始点。认证失败3次,随机数会自动更新,认证失败导致随机数更新2次,手机会自动发送具体位置到指定邮箱。最后,通过理论和实验两个方面分析改进后的认证方法的便捷性和安全性。实验表明,改进后的认证方法有效地提高了其安全性与便捷性。     

基于关键节点的域内路由保护算法

随着互联网规模的膨胀,大量的实时应用部署在互联网上,这些实时应用对网络时延提出了更加严格的要求。然而,目前互联网部署的域内路由协议无法满足实时应用对网络时延的要求,因此提高域内路由可用性成为了一项亟待解决的关键性科学问题。学术界和工业界提出利用路由保护方案来提高路由可用性,从而减少由于网络故障造成的网络中断和报文丢失。已有的路由保护方案将网络中的节点同等对待,没有考虑节点在网络中的重要程度,然而实际情况并非如此。因此,提出了一种基于关键节点的域内路由保护算法(Intra-domain Routing Protection Algorithm Based on Critical Nodes,RPBCN)。首先,建立路由可用性模型,以定量衡量路由可用性;其次,建立节点关键度模型,以定量衡量网络中节点的重要程度;最后,基于路由可用性模型和节点关键度模型,提出基于关键节点的域内路由保护方案。实验结果表明,RPBCN在保证路由可用性的前提下极大地降低了算法的计算开销,从而为ISP解决路由可用性问题提供了一种全新的高效解决方案。     

多源异构数据融合驱动的股票指数预测研究

现代信息技术的广泛应用使得资本市场投资者能够获得更及时、更有价值的信息,也更容易受到金融论坛、专业投资网站的影响。融合资本市场的多源异构数据对股票指数进行预测成为该领域的研究热点。提出了一种基于多源异构数据的长短期神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）模型,通过对融合资本市场交易数据、技术指标数据、投资者情绪三种源数据的量化来预测股票指数的走势。提出了一种可以提取深度情感特征的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）情感分析模型,构建了投资者情绪特征模型。利用“上证50指数”数据进行实验,结果显示：LSTM模型的预测准确率比传统模型更为优秀,数据源的增加也对模型准确率的提升有较大贡献,验证了该方法的可行性和有效性。     

脸部特征点的定位与提取方法

提出一种正面人脸关键特征点的自动提取方法。该方法选取两个瞳孔点、两个鼻孔点、鼻尖点、两个嘴角点共7个关键特征点进行自动标定的研究,通过在图像预处理阶段采用选择式掩模平滑算子和Fisher线性判别思想分别进行灰度图像的边缘检测和二值化处理,并结合灰度积分投影方法定位人脸区域,进一步应用人脸结构基本特征的先验知识定位面部主要器官,在此基础上结合Hough变换,SUSAN算子实现特征点的自动提取。实验证明：该方法能够准确、有效地标定人脸的关键特征点,具有一定的实用性,可应用于安全部门、身份证管理、电视会议等领域。     

Box-Behnken响应面法优化鱿鱼复水工艺的研究

在单因素实验基础上,选取碱添加量、碱处理时间、碱处理温度为自变量,感官评分、复水比、可溶性蛋白损失量为响应值,采用Box-Behnken中心组合设计优化得到干鱿鱼复水的最佳工艺条件为:碱添加量0.33%、碱处理时间8 h、碱处理温度25℃。在此条件下,复水鱿鱼感官评分83.41、复水比2.96、可溶性蛋白损失量9.835 mg/g,与理论感官评分82.10、复水比2.89、可溶性蛋白损失量10.094 mg/g相比,其相对误差分别约为1.57%、2.36%、2.63%。说明通过响应面优化得出的回归方程具有一定的实践指导意义。      

鸭血豆腐感官品质评价指标筛选

为了简单、快速评价鸭血豆腐的食用品质,建立鸭血豆腐质量评判方法,本文对10种不同品牌的鸭血豆腐进行感官评价,并通过M值法、主成分分析、相关性分析的方法,对鸭血豆腐的关键评价指标进行筛选。通过M值分析和主成分分析筛选得到表面光滑、嫩度、硬度等12个评价指标。相关性分析结果表明,表面光滑与嫩度、质地弹性、硬度、粘着性相关系数分别为0.794、0.756、0.889和0.794;鸭香味与湿润度的相关系数为0.808;暗红色和韧性相关系数为0.518。结合不同指标载荷因子与相关系数,最终筛选出表面光滑、紧实度、暗红色、多汁性、易碎性和鸭香味6个指标作为鸭血豆腐食用品质的关键评价指标。分析表明,这6个指标代表了鸭血豆腐的外观、质地、风味、色泽等的全部特征,可以简单、准确地评价鸭血豆腐的食用品质。      

盾构隧道环间接头弯曲状态非线性研究

为探明盾构隧道环间接头抗弯性能在纵向弯矩、轴力组合作用下的状态非线性规律,将环间接头力学行为划分为7种变形模式及3种受力状态,分别推导了环间接头转角-纵向弯矩-纵向轴力三者关系的解析表达式与环间接头在不同弯曲状态间转变时的临界内力表达式,并以三维有限元计算对本文提出的解析公式进行验证。研究结果表明：盾构隧道特有的“管片环+接头”非连续结构形式导致环间接头弯曲行为具有状态非线性特征,不同弯矩、轴力组合作用下,盾构隧道环间接头变形模式于不同状态间转变并伴随抗弯刚度突变;纯弯作用下环间接头抗弯刚度为定值,轴向压力可使接头抗弯刚度较纯弯时提高数倍乃至无穷大;拉弯作用下接头抗弯性能维持在两个固定水平值之间,接缝面被完全拉开时环间接头抗弯刚度会随之被削弱数倍。