模式识别技术范文精选

摘 要：模式识别技术发展迅速，在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。在google earth与模式识别技术的综合运用，使其在卫星图片中寻找重要标志物变为现实。

关键词：模式识别卷积神经网络 google earth 应用

中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1007—3973（2012）009—087—02

随着科技的进步，许多发明、电子产品使人们的生活更加方便。生活经常见到的有：笔记本电脑的指纹锁、数码相机的人像识别功能、电脑手写板、语音录入设备、门禁中的虹膜识别技术等等，这些设备与技术中都包含了模式识别技术。这些看似抽象的技术与算法正与其他技术一起悄然的改变人们的生活。

1 什么是模式识别

人们的许多感官功能看似简单，但用人工的办法实现却比较困难。人与人见面相互打招呼。在看见对方的面部后，人能够很快的认定这张脸是个人脸，而且我认识他，应该和他打招呼。这个看似简单的过程其实并不简单，我们不仅仅要识别五官，还要扫描轮廓，而且还要判断是否认识等等。可见，很多看似简单的认知过程，如果试图用某一方法描述确实不宜。对人脸进行模式识别就可以解决这个看似简单的问题。

模式识别（Pattern Recognition）是指通过用计算机对事物或现象的各种形式的（光信息，声信息，生物信息）信息进行处理和和判读，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是人工智能的和信息捕获的重要组成部分。现在被广泛应用于计算机视觉，自然语言处理，生物特征识别，互联网搜索等领域。

2 模式识别与google earth卫星照片

摘要：近年来模式识别在刑事科学技术领域得到了广泛的应用，综述了模式识别的识别过程及常用识别方法，并论述了模式识别在刑事科学技术中的应用。

关键词：模式识别；特征提取；分类器；刑事科学技术

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)34-1855-02

Theory andApplications of Pattern Recognition in Criminal Science and Technology

ZHANG Song-lin1, GAO Pei-pei2

(1.Department of Electronics of Henan Mechanical and Electrical Engineering College, Xinxiang 453003,China;2.Department of Forensic of Xinxiang Medical university, Xinxiang 453002, China)

Abstract: Pattern Recognition in recent years in criminal science and technology has been widely applied，Summary of the identification process of pattern recognition and identification method commonly used，and application of pattern recognition in criminal science and technology.

Key words: pattern recognition; feature extracting; classifier; criminal science and technology

【摘 要】本文从人类语言交流系统模型中获取思路，重点研究小词汇量、词语间相互独立的基于简单模板匹配工作原理的语音识别模式。本文在语音识别的预处理、特征提取等环节深入讨论，并进行了一系列仿真实验对典型简单模板匹配语音识别方式中的使用技术如：语音信号模型的建立、窗函数等做出清晰地说明。

【关键词】语音识别；简单模板匹配；预处理；特征提取

1 语音识别技术原理

语音识别是为了让机器“懂”我们的语言，准确无误地识别出我们发出语音内容，并且做出符合语音内容的一系列动作，执行我们的意图。分析人类语言交流通信的过程，可以启发我们的研究思路。对人类语音通信流程[1-2]分析如图1。

由人类语音通信流程框图可以看出，人类发出语音过程如图左半部分，语音理解过程如图右半部分。语音识别包括两种含义，一是：将人类说的话转换成文字，二是：在充分理解口述语音的基础上，不仅仅是将语音转换为文字信息，而且对语音内容也要作出正确响应[3]。在此，本文认为语音识别和语音理解意义等同，所以可用图1右侧部分流程可将语音识别过程。

目前语音识别技术应用中大部分都是小词汇量，词语间相互独立基于简单模板匹配工作原理的识别模式。针对这种典型的语音识别模式，原理流程路线图[4]如图2所示：

1.1 基于发音模型的语音信号产生模型

语音信号的产生是语音识别技术的基石，在语音信号处理的大部分过程中对语音信号产生模型有很强的依赖性。本文研究过程中，首先对人类发音过程进行了解：人类发音流程是首先肺部收缩，迫使气流通过声门和声道引起音频震荡产生[3]。根据人的声道三种不同激励方式，分别对应产生了三种被大家熟知的发音类型，分别是浊音，摩擦音或清音，爆破音。

摘 要：随着科学技术的不断发展，现代战争中战场信息获取的重要性日渐凸显，这就使得识别各类发射器类型开始日渐受到各国关注，为此文章基于模式识别与智能系统技术的发射器类型识别方法展开了具体研究，希望这一研究中所应用的拆分规则及剪枝算法能够为相关研究人员带来一定启发。

关键词：模式识别；发射器；智能系统技术

1 决策树构造原理

1.1 拆分规则

对于决策树的构造来说，拆分规则是用来确定每个节点上应该使用哪个变量，而确定哪些变量的组合把样本分成若干子群同样属于拆分规则的作用。在拆分规则的具体应用中，我们首先需要确定对变量取什么阀值，这一阀值的获取需要首先进行各拆分的设定，图1为简单的分类树样图，结合该图我们不难发现，该图对的阀值为（a，b，c，d），而（x1、x2、x3、x4）是其各特征变量，而由此给分类树得以实现（w1、w2、w3）的不同类划分。值得注意的是对于阀值获取中的各拆分设定来说，我们需要将x∈Rp这一向量包括在坐标条件上[1]。

结合这一分类树样图，我们就需要应用L{（xiyi），i=1，...，n}这一带有标签的训练集进行分类树的具体构建，而在这一构建的分类树中，x1与y1分别为数据样本与相应的类别标签。令N（t）为L中xi∈u（t）的样本数，Nj（t）为xi∈u（t）且yi=？棕j（？撞jNj（t）=N（t））的样本数，定义p（t）=■为p（x∈u（t））基于L的估计；p（？棕j|t）=■为P（y=？棕j|x∈u（t））基于L的估计[2]。

结合上文内容，我们可以就u（t）这一节点t上的上子空间进行拆分，而为了较好保证这一拆分的品质，我们就需要对反映不纯度函数的变化进行度量，这一度量过程需要实现不纯度函数最大化下降，而这一最大化下降的实现就需要得到？祝（sp，t）？艿？祝（t）-（？祝（tL）pL+？祝（tR）pL）的支持，而这本身就属于所有拆分sp的选择。结合？祝（sp，t）？艿？祝（t）-（？祝（tL）pL+？祝（tR）pL），我们需要应用吉尼不纯度准则，这样才能够顺利实现对多种形式？祝（t）的针对，？祝（t）=■p（？棕i|t）p（？棕j|t）就是这一吉尼不纯度准则应用的结果。应用这一吉尼不纯度准则结果进行CART的训练，我们就能够组成单个变量阀值，即sp={x，xk？燮b}，这其中的k=（1，...，p），b则在实数范围取值。考虑到要考察拆分数量的限制必要，我们需要限制b只能取一个有限值，而为了避免过量计算，在具体的分类树节点拆分中，我们需要应用剪枝算法结束这种节点拆分。

1.2 剪枝算法

[摘要] 贷款风险分类是一个对借款人现金流量、财务指标及其非财务指标进行综合评价的过程。本文把贷款风险分类看作是一个模式识别问题，在此框架下，就统计模式识别领域中最新使用的神经网络方法、分类树法、以及支持向量机三种方法的建模思想、适用性进行分析，从而对我国贷款风险分类提供一些启示。

[关键词] 模式识别 风险分类 适用性

一、引言

贷款风险分类，就是根据借款人的当前经营情况和违约迹象来判断其按时还款的可能性并给予风险等级评价，是银行综合了借款人财务、非财务因素，对贷款未来安全收回可能性的评价。如何判断借款人的每个因素对贷款偿还的影响程度,以及如何将上述各种因素定性和定量分析归纳汇总,作出全面科学的风险评定是贷款风险分类操作的难点和关键。

在现代信用风险度量模型出现以前，测度信贷信用风险的方法主要有：专家制度法、评级法和信用评分法。近年来，一些大的金融机构相继构建了比较规范的、有重大影响的四大信用风险度量模型:JP 摩根的Credit Metrics 方法;KMV公司的KMV 模型;CSFP(Credit Suisse Financial Products) 的Credit Risk + 方法;麦肯锡公司的信用组合观点模型（Credit portfolio View）。这四大信用风险度量模型对中国银行业都有一定的借鉴意义。模型最大的问题是任何一个模型都没有全面考虑到借款人的道德风险，还有借款人的具体情况，如银行合同、贷款合同、担保能力、借款期限等，而且由于经济制度、金融发展水平等方面的差异，因此，借用西方信用风险模型应慎重，我国应用这些大型量化模型的条件还不成熟。

本文把贷款风险分类看作是一个模式识别问题，在此框架下，就统计模式识别领域中最新使用的神经网络方法、分类树法、以及支持向量机三种方法的建模思想、适用性进行比较，并给出有关结论。

二、贷款风险分类是一个模式识别问题

所谓模式识别，就是用计算机的方法来实现人对各种事物或现象的分析、描述、判断和识别。目前我国实行的贷款风险五级分类法（简称风险分类），它是根据贷款对象的第一还款来源与第二还款来源共同特征（财务指标）或属性（非财务指标）进行识别判断而进行分类的，其核心在于它以借款人的偿还能力作为分类标志。

摘 要：随着现代科学技术的不断发展，模式识别技术成为以数学及计算机信息技术为基础的新生现代科技，现已被应用到医疗、军事等多方面领域，特别是在公安系统刑事科学技术领域得到了广泛应用。总结模式识别技术处理问题的基本原理和常见识别方式，探讨模式识别技术在刑事科学技术中的应用。

关键词：模式识别技术;刑事科学技术;生物识别

存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式（pattern）。而针对现代信息科技的狭义领域内，模式可以说是为了能让计算机执行和完成分类识别任务，通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息。从这些大量的信息及数据出发，模式识别（Pattern Recognition）便是用计算机实现人对各种事物或现象的分析，描述，判断，识别的过程。模式识别技术的发展是从1929年G. Tauschek发明数字阅读机开始的，直到20世纪70年代，一些发达国家开始将模式识别应用到刑事侦查部门。随着科技的不断进步，模式识别在刑事科学技术方面的应用越来越广泛，发挥的作用也越来越大，从某种意义上说模式识别促进了侦查和刑事技术手段的发展。

一、模式识别系统

模式识别是解决如何利用计算机对样本进行模式识别，并对这些样本进行分类。执行模式识别的计算机系统被称为模式识别系统。一个完整的模式识别系统，由数据获取、预处理、特征提取、分类决策和分类器设计5部分组成。可以分为上下两部分：上半部分完成未知类别模式的分类;下半部分完成分类器的设计训练过程。

1.数据获取及预处理

数据获取是通过传感器，将光或声音等信息转化为计算机能够识别的电信息的过程。为了更准确有效的读取信息，对由于信息获取装置或其他因素所造成的信息退化现象进行复原、去噪，从而加强信息的利用率，这个过程就是预处理。

2.特征提取

摘 要：对利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别的具体算法进行系统的研究；然后基于该语音识别技术对深圳市司法局社区矫正声纹识别系统进行详细设计。该系统上线后的运行结果表明，利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别算法的识别速度较快同时具有较高的识别率。基于模式识别技术的司法社区矫正声纹识别系统建设在我国司法系统目前尚处于起步阶段，推广和建设司法社区矫正声纹识别系统具有重要的现实意义。

关键词：模式识别；语音识别；交互式语音应答；司法社区矫正

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A

Abstract：Systematic research was done on the specific algorithm for speech recognition in using genetic algorithm to train continuous hidden Markov mode. Then the detailed design of Voiceprint Recognition System of Community Correction Objects in the Shenzhen City Bureau of Justice has been done based on the speech recognition technology. The system running results show that the recognition rate of recognition algorithm using genetic algorithm to train continuous hidden Markov model is faster and has a higher rate of recognition. Construction of voiceprint recognition system of judicial community correction objects based on pattern recognition is still in the junior stage in our judicial system， and promotion and the construction of voiceprint recognition system of judicial community correction objects have the important practical significance.

Key words：pattern recognition；speech recognition；interactive voice response；judicial community correction

1 利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别以及具体算法

作为模式识别重要应用之一的语音识别技术所涉及的领域包括信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安全验证方式。

隐马尔柯夫模型（Hidden Markov Model，HMM）方法是二十世纪70年代引入语音识别理论的，它的出现使得自然语音识别系统取得了实质性的突破，现已成为语音识别的主流技术[1-4] ，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM模型的。HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要（不可观测的状态）发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性，是较为理想的一种语音模型。

摘 要

随着时代的发展，人们对于数字化的图书资源需求越来越多，图书馆对于图书进行了数字化的处理，但是在进行数字化图书资源管理的时候，不可避免的会出现资料数据受损现象。计算机技术的出现，有效地改善了这一问题，可以利用其局部二值化技术对于图书资料进行还原，很好地达到了图书修复的目的。

【关键词】图书馆 计算机模式 识别技术

计算机模式识别技术在上世纪二十年代就已经出现，并且模式识别在很多领域中的应用都取得了不错的效果，在很大程度上推动了人工智能的发展。对于图像资料进行处理，是计算机模式识别技术的一个重要的研究方向，在图书馆中应用计算机模式识别技术，可以有效地修复图书馆藏资料，对于图书资源管理维护具有重要意义。

1 图书馆图书资料数字化现状分析

1.1 图书馆图书资料数字化发展

二十一世纪，电子产品迅速发展，带动了经济的进步，也促使了各种电子产品的出现，生活中人们开始习惯数字化的生活方式，对于纸质书籍的需求越来越少，图书馆为了顺应时展，逐渐将书籍进行电子化的收录，满足了人们足不出户进行书籍查阅的需求，并且提高了图书资源的利用率。

1.2 图书馆数字化图书资料修复需求

[摘要]校园一卡通系统是数字化校园的基础工程。使用射频识别技术手机智能卡的校园一卡通是将移动手机业务渗入到校园一卡通系统中，使得承载数字化校园一卡通信息载体的射频识别技术手机智能卡替代非接触射频卡，拓展了校园一卡通的应用领域；方便了校园师生的教学、科研、生活、管理等实现了一卡一机在手走遍校园。

[关键词]射频识别：手机智能卡：校园一卡通；网络结构

[中图分类号]G40-057　[文献标识码]A　[论文编号]1009－8097(2011)01－0122－03

大多数高校建设校园一卡通系统中，使用承载一卡通系统信息的载体是非接触射频卡(Mifare One)，它是一卡通系统里最基础的、最重要的设备。但随着物联网、移动终端的大量普及应用，高校校园一卡通、数字化校园中的无线网络支持的上下行数据速率不断提高，新的应用尤其是数据业务方面的应用不断涌现，手机逐渐成为人们身边不可缺少的信息终端。越来越多的人用手机代替了手表、记事本、MP3、照相机等，而我们的钱包和钥匙也集成到手机上成为了现实，RFID无线射频识别技术亦在高校校园管理各领域中组建RFID终端子系统，并利用校园主干网作为信息平台，实现全部终端子系统的系统集成。使我们在校园中学习、工作、生活更加方便、更加安全。

一　校园一卡通中的射频技术与手机结合

目前大部分高校校园一卡通系统采用的卡介质是非接触式射频卡，即Mifare One卡读写技术集计算机技术、自动控制技术、网络通讯技术、智能卡技术、传感技术、模式识别技术和机电一体化技术于一体，应用于高校的智能化一卡通管理。采用非接触式射频卡作为通行券，将图书馆借还书、门禁、消费、上机、考勤、控水、体育俱乐部活动等系统集于一卡，所有功能只需一张卡就能完成，系统采用符合潮流的开放式体系结构，能够与第三方的系统和设备兼容，实现用户系统的高度集成。

然而随着2008年的Mifare卡破解事件和2009年的3G校园业务的如火如荼的展开，以SIMPASS卡或RFID-SIM卡(不同运营商的卡标准不同)为介质手机一卡通作为一种可替代的新概念产品被迅速普及。使用同时具有通信和非接触卡功能的手机，一卡通系统采用射频识别RFID与近距离通信NFC技术，只需用手机靠近读卡设备就可以完成认证或者支付，不仅省时、便捷、一机多用，也能直接明了的进行实时状态和账户余额查询，拓展了现有手机的业务领域。RFID和NFC是继移动通信技术和互联网技术之后又一项影响全球经济与人类生活的新技术。

1　手机与NFC技术结合

摘 要

本文在分析输配电线路安全运行存在问题的基础上，分别从在输配电线路的管理中积极运用信息技术;强化输配电线路的技术管理等方面对输配电线路的安全运行技术进行了探讨。

【关键词】输配电线路 安全运行 问题 措施

输配电线路是一种将电力用户与供电系统连接在一起的电力传输设施，其运行安全与否直接决定着电力系统的运行质量，从而直接影响到我们乌鲁瓦提水力发电厂的经济效益。近年来，随着输配电线路事故发生率节节攀升，对人们的生命安全造成严重威胁。因此，为了确保乌鲁瓦提水力发电厂的正常运行以及用户用电的正常，我们必须采取相应维护措施，加强输配电线路的安全运行。结合多年实践经验，笔者从以下几个方面对此问题进行探究。

1 输配电线路安全运行的问题分析

在实际运行过程中，输配电线路所处的环境较为复杂，影响其安全运行的因素（见表1）也较多。笔者结合自身多年一线实践经验，分析、总结输配电网安全运行中存在的问题。

2 提高输配电线路安全运行的措施探究

2.1 在输配电线路的管理中积极运用信息技术