改进的Wu-Manbe算法在网闸中的实现

通过字符串匹配算法来实现文本过滤,在深入分析了现有串匹配算法的基础上,根据网闸数据从外网过渡到内网的特点,对传统的字符串匹配算法Wu-Manber进行详细分析,设计并实现了一种适合中文字符集和网闸的模式匹配算法RWM,并对改进的算法进行了实验分析。实验表明,所设计的算法在运行时间和尝试次数方面优于其他算法,满足网闸对不良信息进行查询和过滤的要求,能够解决网闸的文本过滤问题。     

基于最近相关性分类器的单样本掌纹识别

为了解决单样本掌纹识别的困难,研究了基于最近相关性分类器(NCC)的单样本掌纹识别方法。首先对掌纹图像进行分块,划分为若干个子图像;然后运用统计特征、傅里叶变换、离散余弦变换(DCT)和Gabor变换4种方法对子图像进行特征提取,将所有子图像的特征向量组合在一起形成该图像的特征向量;最后应用NCC进行分类识别。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明:与最近邻分类器(NNC)和支持向量机(SVM)相比,在不同大小的子图像上,运用不同的特征提取算法,NCC均提高了识别率;分类时间在0.3～0.7s之间,满足实时系统的需求。     

一种基于循环谱分析的调制信号识别算法

对调制信号识别技术进行了研究。传统的调制识别方法需要先验已知待测信号的某些关键参数(如载波频率、码元速率、相位偏移等),而且处理噪声干扰的能力较差。文章提出了基于循环谱分析理论和改进的BP人工神经网络分类器的调制识别算法,该算法无需获知信号的任何先验信息,即可实现低信噪比下无线信号调制方式的自动识别。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

Web文本挖掘在互联网信息统计中的研究与设计

互联网的迅猛发展，越来越迫切地需要全面准确对网上信息进行分类及统计，Web挖掘技术的兴起，尤其是该技术中的文本挖掘，使这种统计成为可能。本文研究了互联网信息统计的现状，介绍了Web挖掘技术并分析了Web文本挖掘的关键技术。继而结合文本挖掘技术设计了网站分类系统的模型，同时对其开发步骤进行了说明。最后展望了此技术方案在相关领域的应用前景。     

分层解析H.248/Megaco协议消息方法的研究

H.248/Megaco协议消息编码可以采用二进制或文本方式,由于文本方式具有很强的可读性,因此实际应用中采用的都是文本方式.文章通过研究协议消息的文本编码规范,找出文本编码方式层次化的特点,提出一种分层解析的体系架构来解码协议消息,下一层的解析是在上一层解析结果之后进行的,提高了解析效率.文章对解析其他具有相似编码特点的协议消息具有参考意义.     

一种基于稳健匹配准则的视频文本跟踪方法

本文首先根据文本中各个字符的颜色相似的特性,确定已知文本块的文本的颜色,利用文本的颜色信息二值化文本图像以得到文本块中的字符数、字符的尺寸和间距;其次,根据视频图像的大小和视频的播放速度确定搜索窗口的大小,并利用文本的运动信息来预测搜索窗口的位置;第三,根据在相邻两帧中具有相同内容文本的颜色相似的特性,提出了一个可以解决脉冲噪声和部分缺损或遮挡问题的稳健匹配准则来跟踪文本块;最后,确定跟踪输出的文本的颜色、尺寸和运动方式。本文方法可以很好地跟踪平移、缩小或放大、旋转、淡入淡出和部分被遮挡的水平或倾斜排列的文本,并且可以记录文本平移、旋转和缩放的速度。     

一种彩色图像文本自动定位算法

图像中的文本包含了重要的语义信息。提出了一种基于连通区域分析的彩色图像文本自动定位算法。首先对彩色图像进行多通道分解,得到少量代表颜色下的二值图像。对二值图像进行连通区域标记,并计算连通区域的属性参数。然后根据关于连通区域属性的先验知识限制,去掉连通区域中的非文本区域,其他的作为候选文本区域。最后根据文本行的排列规律从候选文本区域中提取文本行。实验结果表明该方法能较快地定位文本区域,定位精度较高。     

大差异数据冲击下的网络路由分类器的设计与实现

针对大差异数据冲击下路由器存在路径选择误差大的问题,设计大差异数据冲击下的网络路由分类器,其主要由FPGA开发板、模/数采集器和数字信号处理器组成。分类器先对网络路由分类函数进行设计,并将其写入FPGA开发板。当网络信道存在大差异数据冲击时,FPGA开发板将调用网络路由分类函数对大差异数据进行预分类,获取预分类结果并将其传送到模/数采集器。模/数采集器将预分类结果转换成低压差分信号,数字信号处理器对该低压差分信号进行特征提取和参数修正,进而获取最佳分类结果。实验结果表明,所设计的分类器具有信道增益效果好、分类速率高和信道失效率低的特点。     

基于ARM的文本独立笔迹鉴别系统设计

笔迹鉴别是通过分析手写笔迹信息来判断书写者身份的特征分析技术,为提高笔迹鉴别的科学性和准确性,设计了基于ARM嵌入式系统的文本独立（Text-independent）笔迹鉴别系统。系统包括笔迹采集端、数据传输部分和上位机处理端3个部分。首先给出了总体设计和详细的工作流程,并对笔迹信息采集模块和数据传输部分进行分析,最后结合笔迹图像预处理技术和纹理特征分析方法,采用基于多维度Gabor变换和支持向量机（Support Vector Machines,SVM）方法进行实时笔迹鉴别。实验表明,系统鉴别率高,达到了良好的预期效果。     

一种可配置的过滤文本流的方法

在输入文本流中部分字符串不能被分析器分析的情况下,提出一种可配置的过滤文本流的方法,使输入文本流能够被分析器分析。可通过定义配置文件对处理过程进行约束,删除或修改不能识别的字符串,消除输入文本流中的不可分析内容。向输出文本流中插入分析器支持的动作信息,从而能够控制分析器的运行状态,增强了开发人员控制分析器状态的能力。