导读:本文包含了多模识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:插电式混合动力汽车,多模耦合驱动系统,模糊推理,驾驶意图
多模识别论文文献综述
张利鹏,贾启康,刘威,赵玉勤[1]（2019）在《基于驾驶意图识别的多模耦合驱动系统能量管理》一文中研究指出匹配多模耦合驱动系统可以使插电式混合动力汽车具备高效的集中式与分布式耦合驱动功能,但基于该系统所开展的整车经济性研究尚且不足。为降低整车能耗,开展基于驾驶意图识别的系统能量优化管理。利用模糊推理控制器识别不同工况驾驶员的驾驶意图,根据该驱动系统动力耦合方式、发动机工作特性和电机效率进行驱动模式分类;建立燃油经济性目标函数,采用瞬时优化方法分配发动机和主副电机转矩输出,以此为基础提出基于驾驶意图识别的能量管理策略;搭建模糊推理模型和整车模型,将新欧洲驾驶循环工况和实际车速采集结果作为测试工况,进行整车经济性的仿真分析。结果表明,所搭建模糊推理模型能准确识别驾驶员意图,采用所制定能量管理策略进行系统工作模式优选和转矩分配,使整车的燃油经济性得到了明显提高。针对多模耦合驱动系统开的这一能量优化研究,为系统高效利用奠定了理论基础。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年18期）
李蓉[2]（2019）在《基于SVM矿井环境无线多模信号的检测识别》一文中研究指出矿井信息化是煤矿安全生产的有效保障,而矿井多个信息子系统往往采用不同的信号模式,形成一体化信息系统必须实现多系统融合,多模信号的检测识别是多系统融合的关键。本文研究矿井环境对信号特征参量的影响,以支持向量机(SVM)作为分类器,建立矿井环境多模信号的分类识别模型,对井下多系统的研究与融合提供理论基础。针对矿井环境对信号的调制识别进行研究,选用模式识别方法,其分为特征参数提取和分类器设计两大部分。针对特征参量提取问题,选取信号的四阶累积量作为特征参量,分析并得出信号在高斯白噪声信道下的二阶矩、四阶矩以及四阶累积量值;在此基础上,进一步分析信号四阶累积量与阴影衰落和小尺度衰落的关系,并得出其经过这两种衰落信道的表达式。针对分类器设计问题,选取SVM作为目标分类器,以信号的四阶累积量作为SVM的输入,分别在二叉树分类器、一对余类分类器、一对一分类器以及决策树分类器情况下,实现对BPSK、OFDM、16QAM和64QAM四种信号的分类识别。仿真结果表明,决策树分类器识别效果较一对多分类器效果差;基于SVM算法下的叁种分类器识别性能相当,且在低信噪比下,识别效果不理想。针对普通SVM分类器在低信噪比下低识别率的问题,提出优化SVM分类识别的方法。将数据样本集分为测试数据集和训练数据集,使用粒子群算法和遗传算法对训练数据集中SVM的惩罚因子和核函数进行寻优处理,得到优化的SVM模型,并用此模型对测试集进行测试分类。文中使用Matlab平台环境进行仿真,仿真结果表明,在信噪比为-5dB的叁种信道环境下,四种信号的平均识别率均能达到80%以上;在信噪比大于-3dB的叁种信道环境下,四种信号的平均识别率均能达到90%以上。(本文来源于《西安科技大学》期刊2019-06-01）
潘仙张,张石清,郭文平[3]（2019）在《多模深度卷积神经网络应用于视频表情识别》一文中研究指出由于视频中的手工特征和主观情感之间的直接相关性很小,识别视频序列中的面部表情是一项很有挑战性的任务,为了克服这个缺陷,有效提高视频中的人脸表情识别性能。本方法采用两个深度卷积神经网络,即空间卷积神经网络和时间卷积神经网络,用于视频中的时空表情特征学习。其中,空间卷积神经网络用于提取视频中每一帧静态的表情图像的空间信息特征,而时间卷积神经网络用于从视频中多帧表情图像的光流信息中提取动态信息特征。然后,将这两个深度卷积神经网络学习到的时空特征进行基于深度信念网络(DBN)的特征层融合,输入到支持向量机实现视频中的人脸表情分类任务。在公共的RML和BAUM-1s视频情感数据集的测试结果表明,该方法分别取得了71.06%和52.18%的正确识别率,明显优于现有文献报导的结果。多模深度卷积神经网络的人脸表情识别方法能提高视频中人脸表情的识别性能。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年04期）
郑秋梅,曹佳,王风华,马茂东,李波[4]（2019）在《基于核稀疏表示的多模身份识别算法》一文中研究指出针对训练样本与测试样本非线性可分问题,借助核算法,将样本特征向量映射到易实现线性可分的核空间,进而在高维核空间内运用核稀疏表示对所提取的特征进行分类表达。该算法受益于将核稀疏表示理论同多模生物识别技术相结合,使其对生物特征图像有较强的鲁棒性。实验证明基于核稀疏表示的多模身份识别算法在遮挡、含噪声的情况下具有较好的识别准确率,相较于其他同类算法在性能上有一定程度的提高。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年01期）
马泽祥[5]（2018）在《月球软着陆多模障碍检测与识别方法研究》一文中研究指出无论是对月球还是其它天体的探测,安全软着陆是重要的关键技术之一,直接关系到探测任务的成败。月球软着陆过程中障碍识别的结果对着陆导航有着直接影响。障碍识别使用的传感器主要有CCD相机和LIDAR,以此获取着陆区地形信息,并使用障碍检测算法对着陆区进行风险评估,为安全着陆提供支撑。本文对月球软着陆过程中的障碍检测与识别方法进行了研究,主要开展的研究工作如下。首先,研究基于CCD相机采集的可见光图像的障碍检测与识别方法。对岩石障碍,研究一种基于最大类间方差法的图像分割算法,实现对岩石障碍及其阴影的识别;对陨石坑障碍,研究一种基于Canny算子的边缘检测方法,将陨石坑的真实边缘通过边缘筛选和边缘匹配的方法提取出来,并采用椭圆拟合的方法将陨石坑拟合,完成陨石坑的识别。其次,研究基于LIDAR采集的地形叁维数据的障碍识别方法。在获得采样点高程数据的基础上,通过最小平方中值法实现局外点的剔除,对局内点使用最小二乘算法确定地形最佳平面方程,以此计算地形的粗糙度与坡度,并进一步对月面进行风险评估。最后,提出一种利用CCD相机与LIDAR传感器的多模信息障碍识别方法。在不同高度分别使用CCD相机与LIDAR传感器采集的数据对月面障碍进行识别,给出一种螺旋搜索方法对安全着陆区以及安全着陆点进行选取。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
叶文炜,何丽鹏,林峰[6]（2018）在《指纹静脉多模识别光学系统的设计》一文中研究指出设计了一款可同时提取人体指纹及静脉图像的红外与可见光共焦光学系统。该系统由10片球面透镜组成,系统焦距为10mm,视场角为34°,F数为2.4。为减小仪器体积,系统的共轭距控制在120mm以内。利用ZEMAX软件对系统进行了优化,结果表明,不同波长的光线严格成像于同一像面;在系统要求的空间频率164lp/mm处,调制传递函数值大于0.4;所有视场弥散斑的大小均小于成像器件的最小像元尺寸,畸变小于1%。系统公差分析表明,该设计符合生产制造要求。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2018年09期）
张闻彬,刘培顺,薛峰会[7]（2018）在《基于信号质量动态加权的多模生物特征识别研究》一文中研究指出将人脸识别和说话人识别进行决策层级的融合,为应对外界环境对识别结果的影响,引入图像质量和声音质量评价方法,通过对信息质量进行评估,去除信息质量较差的特征,根据信息质量动态调整模块的权重比例,并对单模特征识别匹配度低的个体做拒绝处理,然后根据D-S理论将各个证据合并成为一个新的证据体,实现对用户身份识别。实验结果显示,这种考虑特征信号质量的融合方法可以有效提升识别的准确率和安全性。(本文来源于《网络与信息安全学报》期刊2018年03期）
曾金,陆伟,陈海华,贺国秀[8]（2018）在《基于多模数据的微博用户兴趣识别研究》一文中研究指出【目的/意义】通过社交媒体用户分享的图像、博文及用户标签进行数据挖掘,来判断和预测用户的真实兴趣,从而更好地为用户做个性化推荐和精准化服务。【方法/过程】在获取微博用户分享的图像、博文及用户标签的基础上,通过使用机器学习的方法利用图像、博文及用户标签数据来表达用户兴趣特征,基于叁类特征使用SVM训练得到分类器进行用户兴趣类别预测,主要比较单模数据和多模数据的分类指标,探讨多模数据在有监督学习下的发多分类问题。【结果/结论】实验结果表明,利用图像、博文和用户标签合成的多模数据对用户兴趣进行分类识别,F值达到77%,比最好的单模数据提升10%。实验结论证实,多模(图像、博文和标签)数据与单模数据相比,提升了分类效果,同时为多模数据应用研究提供了一定的理论和技术基础。(本文来源于《情报科学》期刊2018年01期）
曾建凡[9]（2017）在《基于DSP和ARM的多模生物识别系统研究》一文中研究指出随着各种生物识别技术在个人身份认证系统中的广泛应用,单一的运用人脸、虹膜、静脉和指纹等生物识别,将面临严峻的挑战。本文结合人脸和指纹实现一种异步串行模式的多特征多模生物识别认证系统,并研究一种能在嵌入式平台实现的多特征融合算法;此外,为了降低功耗、提高系统性能,设计并实现了一种实时移动目标检测算法。由于DSP处理芯片具有高速浮点运算能力、ARM处理芯片拥有很强的控制能力,本文结合DSP和ARM各自优势搭建一种多模生物识别硬件平台。DSP模块中使用TI-RTOS系统结合RF5软件框架来管理人脸图像数据采集、人脸检测算法实现、网络通信、数据传输、串口协议等。ARM处理器实现指纹模块的图像接收、算法处理、认证识别、串口通信等任务。系统的数据交互与数据同步通过串口和网口来实现。系统还需要搭建适合硬件平台的软件开发环境。本文结合计算机视觉库OpenCV,研究基于DSP平台的Adaboost人脸检测算法,测试并实现了在该平台下的实时检测性能。还深入研究了适合嵌入式平台的Gabor、PCA、LDA和LBP等人脸识别算法。并研究分析了一种多特征融合识别算法。经验证,在该平台实现的系统具有便携、易用、节能等优势。本文主要由下面几个部分组成:1、多模生物识别相关的图像处理、机器学习算法、Gabor小波、计算机视觉等相关理论进行研究。2、搭建以ARM和DSP为核心的硬件平台,初始化多模生物特征识别系统的外设模块,包括存储设备、指纹传感器和摄像头等。3、开发基于SYS/BIOS内核的多任务程序,设置存储区域,编写多任务程序实现人脸检测算法。设计通信协议实现DSP与ARM之间的数据交换。4、研究多特征人脸识别算法,并在上位机软件上实现,为系统提供更高安全级别的身份验证方法。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-04-01）
周文博,刘宣廷[10]（2016）在《基于生物特征的嵌入式多模身份识别终端的设计与实现》一文中研究指出本文介绍采用可靠性高的指纹识别作为首要识别手段,提出一种对指纹特征点进行筛选的快速方法,创新性的提出标志索引法和单列循环比对法加速指纹比对过程,其次采用身份证电子读写技术进行现场验证,同时从身份证提取照片与现场拍照比对,叁位一体,做到人证合一。成功实现在国内首次采用龙芯CPU完成全自主知识产权的互联网身份识别终端。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2016年12期）
多模识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
矿井信息化是煤矿安全生产的有效保障,而矿井多个信息子系统往往采用不同的信号模式,形成一体化信息系统必须实现多系统融合,多模信号的检测识别是多系统融合的关键。本文研究矿井环境对信号特征参量的影响,以支持向量机(SVM)作为分类器,建立矿井环境多模信号的分类识别模型,对井下多系统的研究与融合提供理论基础。针对矿井环境对信号的调制识别进行研究,选用模式识别方法,其分为特征参数提取和分类器设计两大部分。针对特征参量提取问题,选取信号的四阶累积量作为特征参量,分析并得出信号在高斯白噪声信道下的二阶矩、四阶矩以及四阶累积量值;在此基础上,进一步分析信号四阶累积量与阴影衰落和小尺度衰落的关系,并得出其经过这两种衰落信道的表达式。针对分类器设计问题,选取SVM作为目标分类器,以信号的四阶累积量作为SVM的输入,分别在二叉树分类器、一对余类分类器、一对一分类器以及决策树分类器情况下,实现对BPSK、OFDM、16QAM和64QAM四种信号的分类识别。仿真结果表明,决策树分类器识别效果较一对多分类器效果差;基于SVM算法下的叁种分类器识别性能相当,且在低信噪比下,识别效果不理想。针对普通SVM分类器在低信噪比下低识别率的问题,提出优化SVM分类识别的方法。将数据样本集分为测试数据集和训练数据集,使用粒子群算法和遗传算法对训练数据集中SVM的惩罚因子和核函数进行寻优处理,得到优化的SVM模型,并用此模型对测试集进行测试分类。文中使用Matlab平台环境进行仿真,仿真结果表明,在信噪比为-5dB的叁种信道环境下,四种信号的平均识别率均能达到80%以上;在信噪比大于-3dB的叁种信道环境下,四种信号的平均识别率均能达到90%以上。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多模识别论文参考文献
[1].张利鹏,贾启康,刘威,赵玉勤.基于驾驶意图识别的多模耦合驱动系统能量管理[J].机械工程学报.2019
[2].李蓉.基于SVM矿井环境无线多模信号的检测识别[D].西安科技大学.2019
[3].潘仙张,张石清,郭文平.多模深度卷积神经网络应用于视频表情识别[J].光学精密工程.2019
[4].郑秋梅,曹佳,王风华,马茂东,李波.基于核稀疏表示的多模身份识别算法[J].电子设计工程.2019
[5].马泽祥.月球软着陆多模障碍检测与识别方法研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[6].叶文炜,何丽鹏,林峰.指纹静脉多模识别光学系统的设计[J].激光与光电子学进展.2018
[7].张闻彬,刘培顺,薛峰会.基于信号质量动态加权的多模生物特征识别研究[J].网络与信息安全学报.2018
[8].曾金,陆伟,陈海华,贺国秀.基于多模数据的微博用户兴趣识别研究[J].情报科学.2018
[9].曾建凡.基于DSP和ARM的多模生物识别系统研究[D].电子科技大学.2017
[10].周文博,刘宣廷.基于生物特征的嵌入式多模身份识别终端的设计与实现[J].电子技术与软件工程.2016