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大型会展活动中的事件分析研究
以大型会展活动中产生的互联网新闻报道为研究对象,重点阐述如何及时、准确地识别出特定应用场景下的系列事件和把握事件爆发前后的地域空间分布状态,然后结合领域知识和内容分析、信号分析等方法对这些信息进行合理解读,从而完成相关情报分析活动.许鑫,姚占雷,郭金龙 - 图书情报工作文章来源： 万方数据 -
基于匹配分数的多生物特征识别融合综述
受数据噪音和识别系统本身的限制,基于单一生物特征的身份认证系统所能达到的准确率是有限的.通过多生物特征识别来提高识别的准确率成为当前生物特征识别领域的研究热点之一.首先介绍了多生物特征识别的必要性、多生物特征识别的分类,然后重点介绍了基于匹配分数的多生物特征识别融合的研究现状,最后总结了多生物特征识别研究中的问题和未来的研究方向.李永,殷建平,梁小龙 - 计算机科学文章来源： 万方数据 -
驻站记者在突发事件报道中的责任与担当
近年来,各地各种突发事件屡屡发生,在新媒体迅速兴起且显示出巨大优势的今天,作为传统的主流媒体,如何在突发事件报道中继续发挥引领作用,这是一个值得深入思考的话题.纵观近几年重大事件的新闻报道,不难发现突发事件报道是衡量一个新闻媒体综合实力、组织指挥水平和新闻队刘义 - 新闻知识文章来源： 万方数据 -
机载导弹发射点火信息探测
针对机载导弹发射点火信息探测问题,提出了基于视觉图像的探测方法,设计了系统结构和工作流程,介绍了运动目标的捕获和跟踪方法,阐述了导弹点火特征的综合识别方法,构建的探测系统监测距离为10 m~3 000 m,点火探测实时性优于20 ms,在某型空空导弹抗干扰试验期间进行了多次检验,未出现误报、漏报现象.王涛,仲思东 - 传感技术学报文章来源： 万方数据 -
基于Hough变换的椭圆检测方法
椭圆检测在图像、图形识别与计算机视觉领域中有着重要的应用,而基于Hough变换的椭圆检测是其中常见的方法之一.本文对基于Hough变换的椭圆检测算法进行了综述,其中包括利用三点确定椭圆的提取方法、基于弦中心Hough变换的提取算法和基于椭圆几何对称性算法等,着重对不同方法的原理、实现和优缺点进行了讨论.樊晓燕,陈兆学 - 微计算机信息文章来源： 万方数据 -
基于神经网络的汉语孤立词语音识别
研究基于神经网络的汉语孤立词语音识别问题,神经网络通常是针对静态模式而设计,输入结构是固定的,语音信号是一个时变信号,发音时音节的长短不可能完全相同,将人工神经网络用于语音识别时需要对其做一些必要的修正.本文将语音特征参数序列通过规整网络转换为状态转移矩阵.状态转移矩阵维数固定,反映语音时变特性.从而很好的解决了神经网络动态模式识别问题,实现了基于神经网络的孤立词语音识别.实验结果表明该系统具有良好性能.朱淑琴,魏威 - 微计算机信息文章来源： 万方数据 -
怎样增强突发事件报道公信力-以《邵阳日报》"9·9"沉船事故报道为例
我国是一个自然灾害、事故灾难等突发事件较多的国家.各种突发事件的频繁发生,给人民群众的生命财产造成了巨大损失.突发事件对新闻媒体是严峻的考验与挑战,如何增强突发事件报道公信力,使之既履行好正确引导舆论的职责,又尊重广大公众的知情权,起到促进社会稳定的积极作用,值得新闻媒体的高度重视与深入探讨.罗础 - 新闻知识文章来源： 万方数据 -
2013年互联网十大事件盘点
岁未年初,又到了回顾上一年的时候.每每回首总觉得时间太快,特别是在互联网领域,瞬息万变,一年的时间足够发生天翻地覆的改变.下面,小编就来带您回顾下2013年互联网领域发生的十大热点事件.- 中国电信业文章来源： 万方数据 -
基于ECG频带特征的身份识别
目的:心电图作为活体的生理信号,可以方便的从手指中提取,具备易采集、难复制的特点.因此,本文提出了基于单导联ECG频带特征的身份识别方法.方法:文中首先对单周期ECG进行小波包变换,提取各子带的波形与能量,并将子带能量、ECG波形、子带波形作为分类特征;然后,引入DTW算法确定待测数据与模板之间的ECG波形、子带波形的最优匹配距离,同时提取待测数据与模板之间的子带能量比值与差值,为上述参数设置合适阈值并进行身份识别.结果:当测试数据与模板取自同一样本时,同频带的子带能量、ECG波形、子带波形差异较小,所以同一子带能量之比接近于1,同一子带的能量之差与波形的匹配距离接近于0.反之,上述参数差异较大,这为ECG提供了良好的分类特征.结论:将ECG用于身份识别,识别装置的硬件成本低,并且用于识别的信号难以窃取,是一种比较安全的身份识别手段.实验结果表明,相较传统算法,本文提出的方法具有较高识别率,这为ECG身份识别提供了一种新的方法.王利,白鹏飞,潘中良,易子川 - 中国医学物理学杂志文章来源： 万方数据 -
一种稀疏表示的多姿态人耳识别方法
稀疏表示成为模式识别研究的热点之一.利用人耳的HOG特征,研究了一种新的基于稀疏表示的人耳识别方法.针对实际应用中,作为训练样本的人耳图片角度有限的情况,提出一种新的简单可行的人耳识别方案.主要包括人耳生物特征提取,特征降维和分类识别三部分.提取人耳图像的HOG特征,使用LDA降维,使用稀疏表示来进行分类.该方法将每个待识别的人耳图像表示为人耳HOG特征的稀疏线性组合.与多种方法的对比实验表明,该方法对于多姿态人耳图像的识别更精确,对于人耳角度变化有鲁棒性,在一定特征数范围内识别率稳定,对特征数选取要求低.田莹,张德斌,马浩迪 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据
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