基于统计纹理特征的打印文档认证

为了解决计算机打印文档的自动鉴别,提出了一种基于中文汉字显微放大图像灰度共生矩阵统计纹理特征的打印文档鉴别算法.首先,从理论模型上分析了激光打印机传动系统对打印字符潜影的影响;接着对字符图像的22维灰度共生矩阵统计纹理特征进行计算,并利用ReliefF特征选择算法进行特征选择;最后提取显微字符图像激光扫描方向和纸张行进方向的灰度共生矩阵纹理特征并进行融合,利用最近邻和支持向量机2种分类器进行分类鉴别.在两种样本集上的实验结果表明:特征融合后的鉴别性能有所提高;支持向量机的分类鉴别性能优于最近邻分类器,在相同字无重复样本集上的分类准确率和平均召回率分别为96.5%和96.64%,在相同字有重复样本集上分类准确率和平均召回率分别为98%和98.18%;激光打印机品牌分类准确率为98%.上述的实验结果显示该方法具有良好的打印文档分类鉴别性能.     

致密气藏产水气井相渗曲线及生产特征研究

针对致密气藏开发中的气井产水问题进行相渗曲线及生产特征研究。基于苏里格气田实验及生产数据,结合气井测试及数值模拟技术,分析致密气藏相渗曲线特征,反演储层相关参数,观察产水气井生产动态特征及各因素的影响。研究表明,致密储层的气-水相渗曲线形态与覆压渗透率具有较好的相关性,而产水气井的生产动态特征则受到相渗曲线、含水饱和度、储层渗透率等多因素的综合影响。     

钢曲杆在高温（火灾）下的力学特征数值分析

高温(火灾)环境下钢曲杆的受力和变形将会产生较大变化,对结构的力学特征影响较大。本文根据结构稳定理论和热力学原理,应用有限元分析方法,结合三种不同工况,分别探讨了高温(火灾)环境下不同支座形式、杆截面形式等因素对钢曲杆力学特征的影响,并对三种工况下钢曲杆力学特征进行了数值分析与对比,得出了H型钢截面无铰钢曲杆更加符合建筑安全要求的结论,研究成果可为钢曲杆抗火研究提供参考。     

一种防篡改且可恢复流指纹编码方案

针对流交换中网络抖动和流变换导致的流指纹不可用、不可信问题,提出了一种防篡改且可恢复的流指纹编码方案。通过提出流特征信息作为自适应参数,以此作为超混沌系统的初值,构造双重指纹。与此同时,利用门限理论,以提高流指纹信息的防篡改能力和流指纹的自恢复能力。通过增加密钥空间以加大攻击难度、降低检测计算复杂度以提高检测效率。同时,为了实现流指纹的自恢复能力,将流指纹分为相互关联的两重子指纹信息,并对每一重子指纹再次进行分散。此外,对该方案的防篡改性和可自恢复能力进行了理论分析。最后,实验说明了该方案的高正确率和良好实用性.     

基于群稀疏约束的语音识别特征混合判别分析

为了克服因数据不足,而造成较难提取稳定的长时特征的问题,提出了一种基于群稀疏约束的混合判别分析方法。该方法首先采用高斯混合模型描述数据的分布,在此基础上利用二次变分的形式进行群稀疏的表示,得到基于群稀疏约束的混合判别分析目标函数。接着,通过定义模糊响应矩阵（blurred response matrix）,有效地结合最优化得分方法求解判别分析变换矩阵。最后,拼接相邻帧梅尔滤波器组输出组成超矢量,采用变换矩阵进行变换降维,提取时频特征。实验结果表明,本文方法能够得到稀疏的变换矩阵,相比于PLDA(Penalized LDA)和SLDA（Sparse LDA）判别分析方法,识别准确率分别提高了0.71%和1.53%,且在数据不足的条件下,本文方法能获得更高的识别性能。     

认知特征与飞行技术水平关系的探究

本文对飞行技术的评定进行研究,然后对其人之分化进行了成套的检验,选择了80名公司飞行员,对他们的技术水平和认知能力进行了评定,从而能够分析出飞行员的认知特征与飞行水平之间存在的关系。通过对80名飞行员的认知特征和飞行技术水平之间的关系进行分析,可以看出,认知能力强的飞行员其飞行技术水平也比较高,空间认知的特征对飞行技术能够产生重要的影响,其作用能够高于言语的认知特征,从而在平时就要培养飞行员的认知能力。     

复合保温混凝土砌块墙体抗震性能试验

共进行3片复合保温砌块墙体的水平低周反复荷载试验,考察了墙体的延性、耗能能力、刚度退化情况等抗震性能,分析了裂缝的产生、开展和墙体的破坏形态.综合分析了该砌块墙体的抗震能力,重点研究了高宽比对墙体破坏特征和抗震性能的影响.研究结果表明,墙体上高宽比对墙体的破坏形态有一定的影响.高宽比大于1,墙体呈弯曲破坏,高宽比小于1,墙体呈斜剪破坏.墙体的刚度随位移的增加而减小,其刚度退化趋势大致相同.开裂后,高宽比较小的墙体,破坏后刚度退化较为迅速.高宽比较小的墙体,开裂和极限荷载较大,但延性稍差.     

海战场光学遥感图像舰船目标检测

针对海上舰船目标的检测,提出了一种适于海上区域特征的广域高分辨率光学遥感图像舰船目标检测方法.该方法基于舰船目标的视觉显著性特征,通过三个步骤实现海战场舰船目标的检测.首先,建立遥感图像的视觉显著性特征通道,根据生物视觉生理特性的原理,提取不同特征通道中目标的视觉显著性特征;然后,通过自适应特征图像选择算法,选择显著性权重最高的五幅特征显著图像,并将它们组合成一幅视觉显著性图像;最后,将视觉显著性图像分类,应用基于舰船特征的目标选择方法,将目标列表中的目标划分为舰船目标和未知类型目标.实验结果表明,此方法能以高可靠性和高精确度检测出海战场图像中的目标对象,有效地减少虚警.     

基于特征脸和支持向量机的人脸识别技术研究

在人脸检测的基础上,针对人脸识别问题,将特征脸理论和支持向量机相结合,把待识别样本投影到由特征脸张成的特征空间,从而提取出有效的可供识别特征,再将提取的特征送入支持向量机训练、分类,最终实现识别算法.该算法充分利用了主分量分析法在特征提取方面的有效性以及支持向量机在处理小样本问题和泛化能力强等方面的优势,使得算法具有较高的识别率.最后在设计的软件平台上进行了仿真,仿真结果表明,该系统可以运用在小型人脸识别的场合.     

临床常见六种脉象信号特征研究

提出以时域特征和模态能量商特征相结合进行脉象信号识别的方法。首先根据脉象信号的波形特征,计算脉象信号的h1,h3,h4,h3/h1,h4/h1,t1,t,k时域特征参数;然后对脉象信号进行EMD分解,计算6种脉象信号的模态能量商。通过临床200例脉象信号的采集和分析计算,获得临床上常见脉象信号的典型时域特征,确定弦脉的模态能量商R1,滑脉、沉脉、细脉、缓脉、平脉的R值依次降低,且R1。实验结果表明:时域特征和模态能量商特征相结合的方法可实现临床常见脉象信号的识别。