李春利
- 作品数：6 被引量：15H指数：2
- 供职机构：中国民航大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：中国民航大学科研基金中央高校基本科研业务费专项资金中国民航总局科技基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于W_2~1再生核支持向量机的模式分类研究被引量：4
- 2005年
- 支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。它通过结构风险最小化准则和核函数方法,较好地解决了模式分类器复杂性和推广性之间的矛盾,引起了大家对模式识别领域的极大关注。近年来,支持向量机在手写体识别、人脸识别、文本分类等领域取得了很大的成功。文章将一种新的核函数用于虹膜识别,并与传统的多项式核函数、高斯核函数进行了比较。初步结果显示了该核函数的应用潜力。
- 惠康华李春利
- 关键词：支持向量机核函数最优分类面
- 自适应二阶码书矢量量化算法研究被引量：2
- 2005年
- 介绍了矢量量化的基本算法LBG。在此基础上,提出了一种时间复杂性和空间复杂性有所降低的改进算法,节省了存储空间,提高了压缩比。该算法的核心是自适应的生成初始码书以及对初始码书的二次压缩过程。从降低时间复杂度和节省存储空间、提高压缩比的角度,对该算法进行了讨论。
- 李春利于倩
- 关键词：图像压缩矢量量化LBG
- 自适应矢量量化在语音识别中的应用被引量：2
- 2007年
- 介绍了用离散隐马尔可夫模型(DHMM)构造孤立词语音识别系统中的特征向量矢量量化的码书构造过程。以往的矢量量化通常采用基本算法LBG,在此基础上,引入了一种时间复杂性和空间复杂性有所降低的改进算法。该算法的核心是自适应地生成初始码书以及对初始码书的二次构造过程。从降低时间复杂度和节省存储空间,提高识别率的角度,对该算法进行了讨论。
- 于倩李春利
- 关键词：语音识别矢量量化LBG
- 脱机手写体签名识别的小波包隐马尔可夫模型被引量：4
- 2010年
- 提出了一种基于小波包隐马尔可夫的脱机手写体签名识别方法。该方法用小波包对归一化的签名图像进行特征提取,用混合高斯模型刻画各频带的小波包的系数分布,并用隐马尔可夫的状态转移模型描述了高斯模型在各频带间的相关性和依赖性。该方法数据预处理简单,特征提取完全可逆,避免了复杂分割,很好地描述了签名图像的小波包分解的统计特性,实验表明具有较好的抗噪性、鲁棒性、适应性和较高的识别率。
- 肖春景李春利张敏
- 关键词：小波包高斯模型隐马尔可夫模型聚类
- 用于手写签名识别的小波包混合高斯模型被引量：2
- 2009年
- 为了解决手写体签名识别中数据预处理复杂、分割困难、特征提取不充分等问题,提出了基于小波包分解与高斯模型的脱机手写体签名识别方法。它对归一化的整个签名图像进行小波包分解,对分解值自动聚类和高斯建模,不但没有去噪、旋转、平移、分割的过程,而且特征提取完全且是可逆的分解过程。实验表明提出方法比其他方法具有更好的抗噪性、鲁棒性、适应性和识别率,为含噪脱机手写体签名识别提供了一种可行的技术解决方案。
- 肖春景李春利乔永卫张敏
- 关键词：小波包高斯模型聚类
- 层叠支持向量机的研究被引量：2
- 2007年
- 层叠支持向量机是一种新型的SVM训练方法。该方法通过对训练集子集的优化来实现对整个训练集的优化,从而能够快速地解决大规模训练集的分类问题。对Cascade SVM中训练集的划分提出了一种新的划分方法。初步实验结果表明,该划分方法使得Cascade SVM迭代次数更少,收敛速度更快。
- 李春利惠康华
- 关键词：最优分类面
