论文研究语音情绪识别中的共振峰特征分析 .pdf

为提高步态识别率根据不同肢体部位对识别贡献程度的不同，提出一种基于加权区域面积特征的步态识别新算法，将人体轮廓侧影划分为多个可变区域，分别提取每个区域的面积作为步态特征，计算特征向量各元素的贡献度，然

Gabor变换是掌纹识别中提取纹理特征的一个重要工具，但其性能易受图像的变化以及不均衡噪声等因素影响，因此提出了一种基于Gabor局部相对特征的掌纹识别算法。该算法对原始图像进行微尺度不变Gabor滤

利用模糊聚类算法对图像进行分割是一种比较经典的方法，但是标准的FCM算法并没有考虑像素的空间信息对聚类结果的影响。利用S函数将空间信息转为模糊聚类算法的目标函数的权值，从而使目标函数更合理。实验结果表

素描人脸识别属于异质人脸识别范畴，是刑侦领域的研究热点。根据素描人脸识别的特点，对已配准的人脸图像进行伪素描转化，并用Surf算法提取伪素描图像对的特征点。对经过提取后的伪素描特征点进行坐标邻域一致性

针对监控屏幕中的数字字符提出了一种高效的识别算法。该算法利用字符图像的欧拉数、凹陷区、水平和垂直穿线等组合特征完成级联分类，无须对待识别字符进行规整、细化和轮廓提取处理，降低了算法复杂度，减少了因细化

为了获得更好的面部表情特征，提出了一种融合离散余弦变换（DiscreteCosineTransform，DCT）特征和局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）特征的表情特征提取方法

设计了一种腭裂语音的声韵母切分算法。通过主观的波形测试和客观的F检验及t检验，证明了腭裂语音与正常语音具有显著性差异。定义声母具有清音音素特性的音节为I类音节，声母具有浊音音素特性的音节为II类音节。

为改善压缩语音传输系统的重构精度且不增加系统的频谱开销，提出一种叠加特征信息辅助的语音压缩传输与重构方法。提出方法首先提取稀疏语音信号的特征信息；抽取的特征信息以叠加序列方式叠加在压缩语音信号上进行传

论文 语音识别 1.1 课题背景 1.2 课题研究的意义 1.3 语音识别的发展历程 1.4 语音识别的基本原理 1.5 论文组织结构

针对2D-Gabor虹膜特征并不稳定，影响虹膜识别率的问题，提出了一种从多尺度、多方向2D-Gabor小波提取的虹膜特征中，筛选稳定特征应用于虹膜识别的方法。对虹膜图像采用多通道Gabor小波提取虹膜