-
-
-
论文研究-基于贝叶斯网络的飞行动作识别方法.pdf
飞行动作识别是客观评估飞行训练质量的基础。复杂机动动作具有较强的随机性和模糊性，传统的飞行动作识别方法难以有效识别。为此，提出一种基于贝叶斯网络的飞行动作识别方法。根据飞行动作中参数曲线形态特征，采用基于DTW距离的时间序列层次聚类方法进行分类；通过依赖统计分析方法确定参数曲线的描述特征；根据形态特征和描述特征构建贝叶斯网络；利用贝叶斯网络进行推理。仿真实验结果表明，基于贝叶斯网络的飞行动作识别方法对复杂机动动作具有较高的识别率。
-
论文研究-FPGA和NiosII软核的语音识别系统的研究.pdf
嵌入式语音识别的应用还是比较少，主要还是通过DSP实现，而且准确率还不是太高。提出一种基于FPGA和NiosII软核处理器的嵌入式语音识别系统的设计方案。系统以EP2C35 Cyclone II芯片和NiosII处理器为基础，采用软硬件结合的设计方式，共同完成语音识别的设计。系统结合改进的端点检测方法，提取线性预测倒谱系数（LPCC）的音频信号特征，采用IP核硬件实现动态时间规整（DTW）的识别算法，能达到较高的识别准确率。
-
论文研究-联机手写签名中加权DTW方法的研究 .pdf
图像拼接中，提高角点检测的精确度可以提高配准的精度。在Harris算法的基础上，提出了一种改进的角点检测算法，算法首先分别对图像中每行、每列上所有像素点的Rharris进行X、Y方向的曲线拟合，然后对拟合后的曲线进行分析，若某个像素点的Rharris值在两个方向上都处于“波峰”位置，则将该像素点检测为角点。实验结果表明该算法可以避免阈值的选择，有效地克服了阈值选择不当造成的角点冗余或丢失，提高了角点检测的精度。
-
论文研究-多区域特征融合的步态识别.pdf
引入了紧致度和矩形度两种新型的多区域特征用于步态识别，并且对同质心高度和伸长度两种特征进行了融合。用中值滤波器估计出步态序列的背景，用差分法提取每帧图像的运动目标轮廓，并在此基础上提取紧致度等多区域特征。基于DTW分类算法在UCSD数据库和SOTON数据库进行了实验。其结果显示：单特征的中紧致度的识别率较高，但总体来说识别率有限，如果把几种特征融合进行乘性融合就能够达到较高的识别率。对实验结果进行分析，从理论上说明了紧致度和矩形度作为主要步态特征的合理性。
-
论文研究-基于多尺度轮廓段的形状特征提取与识别.pdf
... ，提出一种通过对不同长度轮廓段进行描述，进行特征提取的方法。对每个形状均在6种尺度下进行特征提取，每种尺度选取5种轮廓段特征参数，实现了对形状的特征描述。在形状识别阶段，使用动态时间规整（DTW）算法度量形状描述子之间的匹配距离，实现形状识别。分别在Kimia99、Kimia216和MPEG-7数据库中进行算法验证，结果表明基于多尺度轮廓段的形状特征描述子具有旋转、缩放、平移和局部遮挡不变性，识别率优于现有算法。
-
智能轮椅语音识别与控制系统的研究与实现.doc
... 控制效果。
最后，着重研究了语音识别的模糊支持向量机算法，并给出了语音识别系统的详细设计方案。将双超球隶属度函数法引入到模糊支持向量机的计算中，并进行了孤立词语音识别系统的matlab仿真实验。通过选取实验效果较好的线性核函数，将模糊支持向量机算法和DTW算法进行了实验对比，证明了模糊支持向量机算法在样本有限、噪声环境下可以达到较好的识别效果。
本文所设计的智能轮椅语音识别与控制系统在实验中取得了较好的效果，为将来开发更为复杂的智能轮椅奠定了良好的基础。基于模糊支持向量机算法的语音识别研究为智能轮椅在 ...
-
-
基于快速动态时间规划的模糊聚类算法
为快速准确地计算时间序列数据相似度,引入快速动态时间规划距离(fast dynamic time warping,FDTW),提出了基于FDTW的模糊C均值算法和模糊C中心点聚类算法。FDTW通过对数据序列进行拉伸和压缩匹配时间序列数据,只要形状相同,即使发生时间位移也可以准确识别,同时解决了传统DTW计算效率较低的问题。试验结果表明,提出的算法仍能保证聚类的精度。
-
SkeletonBasics-WPF.rar
Kinect Toolkit1.8 的Skeleton示例程序添加静态姿态识别功能，下载者可依照示例自行添加自定义动作，连续动作需自行使用机器学习方法自行训练，推荐DTW算法和SVM算法
-
Go To English Version 超过100万源码资源，1000万源码文件免费下载
