论文研究基于深度学习模型的语音特征提取方法研究 .pdf

针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习

：随着语音识别技术的不断发展，特定人孤立词语音识别技术己基本成熟并逐渐开始应用于社会众多领域。而系统所追求的成本低、速度快和识别率高等目标，使主因素特征参数的选取成为其重点和难点。在实验的基础上对

一种基于特征提取的活体检测方法研究.pdf

在模式识别和计算机视觉中,如何表示对象是至关重要的问题,它不仅直接影响后续分类器的设计和分类精度等等。

对垃圾图像判别问题中的特征提取和特征选择研究现状进行了总结。从特征的可区分性、鲁棒性和提取效率三个方面比较了垃圾图像判别中的主要特征，分析了特征的优缺点。结合分类学习算法、仿真实验结果，对已有的主要特

SIFT特征提取的指静脉认证技术研究，魏坦，方沛宇，随着信息安全对人们来说越来越重要,生物识别技术基于人类的生物特征或者行为来识别,本身就具有可靠性。关于生物识别技术主要有虹�

特征被检测后它可以从图像中被提取出来，这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。

双目视觉定位系统坐标系特征提取方法的研究，温进，娄平，论文以双目视觉定位系统的坐标图像为研究对象，以提取双目视觉定位系统的坐标系特征为研究目标,研究过程中针对普通采集方法图像��

针对动作识别中如何有效地利用人体运动的三维信息的问题，提出一种新的基于深度视频序列的特征提取和识别方法。该方法首先运用运动能量模型（MEM）来表征人体动态特征，即先将整个深度视频序列投影到三个正交的笛

为了获得更好的文本分类准确率和更快的执行效率,研究了多种Web文本的特征提取方法,通过对互信息(MI)、文档频率(DF)、信息增益(IG)和χ2统计（CHI）算法的研究,利用其各自的优势互补,提出一种