论文研究基于电路模拟法的甲骨文识别 .pdf

基于SVM的白细胞识别研究，吴爽，，白细胞在人体血液中起着至关重要的作用，对白细胞的研究现在越来越多。白细胞的自动分割和识别是计算机图像处理和模式识别在医学

研究了用迭代自适应逆滤波器估计声门激励的方法，以声门激励的时域参数归一化振幅商作为特征，对六种不同情感的连续语音，首先使用Fratio准则判别其对情感的区分能力，然后运用混合高斯模型对语音情感进行建

基于BP神经网络的模拟电路故障诊断研究，陆润鸣，李志华，模拟电路的可靠性决定了电子设备的可靠性。在基于BP网络的模拟电路故障诊断中，针对网络样本中含有冗余信息及样本维数高的问题，�

对维吾尔文手写签名图像进行二值化、去噪、归一化和细化等预处理的基础上，结合维吾尔文手写签名的结构与书写风格，对每幅签名图像进行金字塔式分辨率子图像切分，对高分辨率层抽取了共16维方向特征，对低分辨率层

提出一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息的散乱点集为处理对象，特征保持的点云数据简化的方法。通过直接在散乱点上计算曲率的方法，将数据点分为特征点和非特征点两类，分别应用不同参数的均值漂移聚类算法进

使用伪谱方法的大涡模拟准确、高效，但在高雷诺数情况下，计算量仍然非常巨大，需要采用并行方法，但是快速傅里叶变换的并行算法在实际应用中有很大的困难。针对这一问题，提出了一种新的基于MPI的伪谱法大涡模拟

将基于稀疏表示的分类算法应用于步态识别中，会遇到小样本及计算耗时的问题。针对这一问题，提出一种基于协同表示的步态识别方法。该方法首先通过背景重建、目标提取等处理获得人体侧影轮廓，根据步态轮廓的宽度变化

为了对坐姿下的几种行为进行识别，在分析常有坐姿的基础上，提出了通过PCA对八种不同姿势进行分类识别的方法。结合背景帧信息通过背景轮廓消减法提取运动目标区域，利用肤色在YCbCr空间聚集在一片固定区域且

心理学上的研究表明，面部表情变化主要集中在眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等面部器官上。受其启发，提出一种基于面部结构的表情识别方法，重点分析眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等关键区域的联动变化来分析表情。首先，使用鲁棒

基于正面视角的步态识别，高海燕，阮秋琦，现有的步态识别算法研究几乎全都是基于侧面步态的。本文提出一种基于正面视角的步态识别方法。首先归一化RGB颜色空间被用来检测和