本文完成了對唇動身份識別技術幾個基本問題的理論研究,并對整個系統加以實現.作為本文研究的實驗基礎,我們建立了唇動方式身份識別數據庫(HITLUDB), 該庫目前包含30個說話人每人20個漢語詞的音視頻語料.數據庫的擴充與完善工作仍在不斷的進行之中.在嘴唇檢測方面, 我們對自適應色度過濾模型進行改進,提高了算法的魯棒性,完成了對嘴唇的精確定位.結合DCT變換與K-L變換的各自特點, 我們提出了特征提取算法,使用較少維數的特征完成了對嘴唇區域主要信息的刻畫.由于唇動信息同時包含了生理特征與行為特征, 我們使用靜念動念混合建模的方式,完成了對說話人唇動個性特點的精確描述.在HMM訓練時,我們提出了特征的歸一化處理方法,提高了HMM在實際應用中的性能. 最后,我們分別對身份辨認系統與身份確認系統的基本理論進行了敘述,并完成了系統的實踐工作. 關 鍵 詞：身份識別 唇動 特征提取 隱馬爾可夫模型 K-L變換
上傳時間： 2014-01-14
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本書提供用J B u i l d e r開發數據庫應用程序、創建分布式應用程序以及編寫J a v a B e a n 組件的高級資料。它包括下列幾個部分： • 第一部分是“開發數據庫應用程序”，它提供關于使用J b u i l d e r的D a t a E x p r e s s數據 庫體系結構的信息，并解釋原始數據組件和類之間的相互關系，以及怎樣使用它 們來創建你的數據庫應用程序。它還解釋怎樣使用Data Modeler(數據模型器)和 Application Generator（應用程序生成器）創建數據驅動的客戶機/服務器應用程 序。 • 第二部分是“開發分布式應用程序”，它提供關于使用ORB Explorer、用J B u i l d e r 創建多級的分布應用程序、調試分布式應用程序、用J a v a定義C O R B A接口以及 使用s e r v l e t等的信息。 • 第三部分是“創建J a v a B e a n”，它解釋怎樣開發新的J a v a B e a n組件，描述在組件 開發中涉及的任務, 怎樣使用B e a n s E x p r e s s創建新的J a v a B e a n，以及關于屬性、 事件、B e a nIn f o類和其他方面的詳細情況。
上傳時間： 2014-01-03
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實現最優二叉樹的構造；在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符： 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z ， ． 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統應具備如下的功能： 1．初始化。從終端（文件）讀入字符集的數據信息，。建立哈夫曼樹。 2．編碼：利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進行編碼，并存入目標文件（哈夫曼碼文件）。 3．譯碼：利用已建好的哈夫曼樹對目標文件（哈夫曼碼文件）進行編碼，并存入指定的明文文件。 4．輸出哈夫曼編碼文件：輸出每一個字符的哈夫曼編碼。
上傳時間： 2014-11-23
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無級 變 速 器又稱CVT( continuouslyv ariable transmission,CV T)，其速比可以連續變化，使用 這種變速器，可有效地利用發動機的性能，使發動 機與傳動系得到最佳的匹配，從而提高汽車的燃 油經濟性和動力性。無級變速器是迄今為止最理 想的變速器，它代表著當今汽車變速器發展的水 平和方向。
標簽： continuouslyv transmission ariable CVT
上傳時間： 2016-06-03
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為研究棉田農藥噴灑機器人導航路徑識別方法, 以 自然環境下采集的棉田圖像為研究背景, 在L ab 色彩空間 進行處理, 把棉株從土壤背景中識別出來。通過最大方差閾 值分割法將圖像轉化為二值圖像, 并經過中值濾波去除噪 聲。二值圖像垂直方向投影做直方圖, 利用波谷位置確定左 右壟分界線。根據左右壟棉株位置平均得到導航離散點, 通 過Hough 變換得到導航路徑, 進而得到導航控制參數。利用 坐標系轉換關系將圖像坐標系中的導航信息轉換到世界坐 標系, 從而控制機器人行走。基于A S2R 機器人對連續動態 圖像進行分析, 該方法獲得的導航參數是完全可行的。
上傳時間： 2016-07-18
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vxWorks下基于緩沖隊列的全雙工網絡通訊.pdf 文章針對半自動大型儀器使用半~K．．T--網絡通訊造成的效率下降問題，建立了在嵌入式實時操作系統vxWorks 下全雙工網絡通訊的模式，并特別提出了雙緩沖隊列的流水線處理方法和通訊死時J"l的概念。該方法充分利用vxWorks 對多任務和網絡的良好支持，做到了在操作人員層面上的軟件零死時間，在改善系統響應特性，提高軟件效率上都很有 幫助。因此比半雙工通訊方式更加適用于半自動控制
上傳時間： 2016-07-25
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(1 . Higher Educati on Admissi on Committee Office of L ianyungang,L ianyungang 222006, China 2 . Modern Educati on Technique Center, Huaihai I nstitute of Technol ogy, L ianyungang 222005, China) Abstract: The outbreak ofARP cheating virus interferes with the nor mal functi oning of LAN. On the basis of thoroughly und standing of the p rinci p les, this paper analyzes the p rinci p les, pattern and classificati ons ofARP in details . And it also discu the tactics t o take strict p recauti ons ofARP fr om t wo sides— — —the administrati on ofLAN and Client Host . The pur pose of the cussi on is t o guarantee the normal running of LAN users . Key words: virus p rinci p les LAN client host
標簽： ianyungang Committee Educati Admissi
上傳時間： 2013-12-23
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★采用獨特的 8 行 52 列 L 印點陣顯示屏作為顯示單元，其顯示亮度高、自發光、無視角，制作者可以隨意選擇屏幕大小和發光顏色。 ★日期、時間、星期、溫度全信息交替顯示，所需信息一目了然。 ★采用專業時鐘芯片 DS1302 和備用電池，時鐘掉電依然走時，用戶設置鬧鐘時間永久保存。 ★遠離機身的溫度傳感器設計， 0 ～ 60 ℃ 環境溫度顯示更精確。 ★全功能菜單操作， 4 個按鍵操作，可加減調時，操作方便。 ★ 8 路獨立鬧鐘功能，可以設置獨立鬧鐘時間和模式，大鬧生活每一天。 ★多種整點報時時間范圍設置，保證休息時間不打擾。 ★多種操作提示音，高音量鬧鐘音，耳目一新。 ★設計有全屏 LED 點陣測試功能，制作和使用時輕松檢查 L 印壞點。 ★首次通電時可自動初始化時鐘芯片。
上傳時間： 2014-06-19
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Kullanı lan bazı matlab bilgileri Matlabda kodlar mfile lara yazı lı p kaydedilebilir. Ü st menüden, file, new, mfile. Command windowa yazdı kları nı zı kaydedemezsiniz. Yazdı ğ ı nı z kodu ç alı ş tı rabilmeniz iç in ç alı ş tı ğ ı nı z current directory nin altı na kaydetmelisiniz. Current directory i dosyanı n bulunduğ u yere de gö türebilirsiniz
標簽： 305 bilgileri kaydedile Matlabda
上傳時間： 2014-01-06
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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