【摘 要】
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在语音与唇读识别应用中,传统的LDA(linear discriminant analysis)算法一般以音节、半音节、HMM状态等基元为类别进行数据分段,经线性判别分析后获得的特征投影方向与识别率不直接相关,影响了识别率。提出了一种新的基于LDAO(linear discriminant analysis based on object)的唇读特征提取算法,该算法以待识别对象为类别进行线性判别分
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61064004）
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在语音与唇读识别应用中,传统的LDA(linear discriminant analysis)算法一般以音节、半音节、HMM状态等基元为类别进行数据分段,经线性判别分析后获得的特征投影方向与识别率不直接相关,影响了识别率。提出了一种新的基于LDAO(linear discriminant analysis based on object)的唇读特征提取算法,该算法以待识别对象为类别进行线性判别分析,在理论上保证了唇读特征矢量向最具判别能力的方向投影。基于唇读数据库的实验证明,该算法明显优于现有各种
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针对商业智能系统,研究了在集成开放式XML数据时,对XML文档进行质量保证的问题。通过度量测量和质量分析评价这两个步骤,并结合给出的XML数据质量的计算公式,得出XML文档的质量指数。使得XML源数据的质量在集成到商业智能系统前可以被预先评估,降低了商业智能系统集成Web中XML数据时的风险,增加了系统数据的可维护性。通过实验验证,证明了质量分析方法的正确性和合理性。
结合移动自组网拓扑结构动态变化的特点,提出了基于不同路径选择策略的移动自组网多路径QoS路由协议。模拟结果分析表明,该多路径QoS协议能够有效地提高移动自组网的可扩展性、可靠性和抗毁性。
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