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基于DTW语音识别的研究与实现，董向林，，本文描述了基于DTW模型语音算法的优化与改进并对其进行了实现。对端点检测的方法作了改进，将可变窗长的语音端点检测与双门限端点
语音端点检测是语音识别系统的一个重要组成部分，特别是在噪声环境下，其准确性直接影响到语音识别系统的计算复杂度和识别性能。提出了一种在噪声环境下基于短时TEO能量的语音信号端点检测方法，采用了双门限-三
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
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
语音识别就是研究让机器最终能听懂人类口述的自然语言的一门学科，具有广阔的应用前景。在语音识别系统中，提取语音的特征参数是系统的关键问题之一。
提出一种可适应非平稳噪声环境的基于码本学习的改进谱减语音增强算法。该算法分为训练阶段和增强阶段。训练阶段，使用自回归模型对语音和噪声的频谱形状进行建模并构造语音和噪声码本；增强阶段，采用对数谱最小化算
提出了一种基于局部信息统计的人耳识别方法。该方法将一幅人耳图像分成若干个子区域，分别提取每个子区域的分类特征，将各个子区域的特征串联为一个特征向量构筑人耳特征矢量，更加全面描述了人耳图像的局部与结构信
基于改进的LBP特征的车牌汉字识别,危雨轩,张健,由于汉字本身的复杂性,车牌识别系统中的汉字识别比较困难,这已成为我国智能交通发展的瓶颈之一。该文采用基于灰度图的汉字识别
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