二进制序列的重量定理和Hamming距离定理

本文系统地研究了二进制序列的重量与互相关函数旁瓣之和的关系,Hamming距离与游程数之间的关系,证明了普适的重量定理和Hamming距离定理,在此基础上,进一步研究了标准正交变换,正交码、互补码在Tseng分解过程中的重量与Hamming距离之间的变换关系以及它们与游程之间的联系,获得了一系列重要的推论。

基于WHD-CRM的群体机器人故障检测

使用交叉调节模型(CRM)进行故障检测,是一种重要的基于人工免疫模型的群体机器人故障检测方法.针对CRM在不同群体行为下,检测群体机器人故障通用性受限的问题,通过研究行为特征在不同群体行为下的影响力等级,提出了使用加权汉明距离的交叉调节模型(WHD-CRM).相比于CRM,WHD-CRM对不同群体行为的机器人行为特征赋予了不同的权值,获得了更加精确的中间结果(亲和力值),进而提高了各类群体行为下检出故障机器人的概率.实验结果表明:相比于使用原始CRM,WHD-CRM的故障检测率提高了13%.

基于Census变换的自适应权值Hamming距离立体匹配算法

传统的Census+Hamming距离立体匹配算法往往由于将邻域像素等同对待,从而缺少足够的匹配信息,造成较高的误匹配率。对此提出了一种自适用加权的Hamming距离算法,通过引入邻域像素空间距离,使在距离测算时将邻域像素分等级计算,丰富了匹配图像的信息。并且使用梯度图像像素之间的距离作为聚合代价计算的权值,实验证明其对于噪声有一定的抗干扰性,并且能够很好地反映纹理等信息,同时引入稀疏聚合窗口来减少算法的复杂度。最后进行亚像素插值增大匹配的正确性。通过对比试验证明,此算法不仅能够提高匹配的准确性和抗干扰性,还能减少算法的复杂度,适用于实时的立体匹配。

高校评估考试的模糊数学的加权Hamming距离法评判优劣名次

本文介绍了评估考试试卷的指标系统；集中量数、差异量数、试卷难度、试卷区分度和试卷效度的计算；提出了对于各量数相对重要性的权重采用高、低两限法求权重函数．本文采用模糊数学中加权Ｈａｍｍｉｎｇ距离法评判优劣名次．

基于词覆盖率的语音数据集最小化方法

为解决高性能自动语音识别模型训练集采集成本高和训练成本高的问题,提出一种基于词覆盖率的语音训练集最小化方法,尽可能减少训练集所需的数据规模。该方法引入向量空间模型的概念,将所有语料文本映射到高维空间,通过计算向量之间的余弦距离来筛选相似度最低的文本数据。然后,根据选择的文本数据收集音频,实现使用尽可能少的音频数据达到最佳的识别效果。最后,使用汉明重叠方式计算新增词汇量以评估贡献度,从而优化余弦距离的筛选方式。实验表明,所提方法相较于随机的语音训练集筛选方法,在节省21.31%训练数据量的情况下可达到相同词覆盖率,并且训练集的词覆盖率与训练集所得模型的推理性能存在极强的正相关性,证明了在保持推理性能接近的前提下,可有效节省语音训练集的采集和训练成本,进而促进自动语音识别技术的进一步发展。

一类新的能够渐进达到Gilbert-Varshamov界的Alternant子类码

本文基于Maximum Distance Separable(MDS)码的Hamming重量分布提出一类新的二元Alternant子类码.分析表明这类新的子类码包含整个BCH码类,并且可以渐进达到Gilbert-Varshamov(GV)界.

THE HAMMING DISTANCES OF NEGACYCLIC CODES OF LENGTH 2~s OVER GR (2~a,m)

The Hamming distances of all negacyclic codes of length 28 over the Gaiois ring GR （2^α, m） are given. In particular, the Lee distances of all negacyclic codes over Z4 of length 2^s are obtained. The Gray images of such negacyclic codes over Z4 are also determined under the Gray map.

基于改进小波函数的虹膜识别算法

小波包分解变换作为传统小波变换方法的延展,能够实现更精细的分解并得到更多小波包子图。基于此方法,提出一种改进的虹膜识别算法。该方法先对虹膜内外边缘进行定位和归一化,再通过小波包分解得到小波包子图,计算每个子图的系数得到虹膜特征向量,最终根据不同子图计算两幅虹膜图像对应特征向量的Hamming距离。通过实验仿真,表明由加权Hamming距离分类器来识别计算的系数能有效提升虹膜的识别精度。

虹膜纹理的相位编码

讨论了虹膜识别技术的虹膜特征提取及编码，提出了一种基于Ｇａｂｏｒ函数集的编码方法，利用Ｇａｂｏｒ滤波器的相位特征，对虹膜纹理进行编码．同时，针对此编码又提出了基于加权海明距离的识别方法，并阐述了其实际识别效果．实验结果证明，该方法具有良好的编码效果及很高的运算速度，是目前较好的一种虹膜纹理编码方法．

一种基于加权海明距离的自适应遗传算法

针对普通遗传算法易出现早熟收敛和搜索效率低的缺陷,提出一种基于加权海明距离的自适应遗传算法.该算法综合考虑个体间加权海明距离和适应度值,自适应调整交叉概率和变异概率;采用精英保留法,保证最优个体不被破坏;使用双重停机准则,减少不必要的计算时间,提高遗传搜索效率.最后,运用经典测试函数对该算法进行了仿真实验.结果表明,该算法可以显著提高遗传优化的全局搜索能力,加快遗传算法的收敛速度.

基于纹理分布和Gabor滤波器的虹膜识别算法

该算法基于虹膜纹理的分布特点,将虹膜分成若干带,用Gabor滤波器对每带进行滤波编码,用各带Hamming距离的加权和来判决虹膜的匹配。与一些常规的算法相比,该算法充分考虑了不同区域的纹理特征对虹膜匹配贡献不同的特点,能有效地增大虹膜的类间距,利于进一步减少误识率和拒识率。该文给出了对CASIA虹膜库测试的数据,结果表明该算法是有效的和可行的。该算法已在一些场所的认证系统中试用,效果较理想。

基于平移不变预处理的小波变换的虹膜识别算法

普通的离散小波变换具有平移敏感性,无法稳定地表示小波域下的虹膜特征.为了减弱虹膜图像的旋转变化对小波分解系数的影响,提出一种基于虹膜的方向能量分布序列的平移不变预处理方法,以校正虹膜纹理图像角度旋转变化.通过对小波变换系数进行阈值化处理,以双位二进制形式编码虹膜特征.在验证模式下,采用加权Hamming距对未知虹膜进行多模板匹配得出识别结果.基于虹膜图像库进行比对实验,结果表明,增强了小波变换编码虹膜特征的可用性,能够有效地进行虹膜识别.

一种惯性权重与种群多样性协同调整的二进制粒子群优化算法

针对二进制粒子群算法惯性权重和种群多样性不能随粒子群进化状态变化而动态协同调整,易造成后期收敛性较差陷入局部最优的缺点,提出一种惯性权重与种群多样性协同调整的二进制粒子群算法(CBPSO),首先使用混沌函数初始化种群,其次根据每个粒子与最优粒子之间海明距离均值与当前迭代状态共同调整权重值,再次根据海明距离均值动态调整种群多样性,最后根据调整后的种群多样性在下次迭代中计算新的海明距离均值及对应的惯性权重值.通过对常用的基准函数进行不同维度下的仿真实验,实验结果证明:在相同迭代次数等条件下,该算法具有较强的动态搜索能力和种群多样性调整能力,比同类算法具有更好的准确率和鲁棒性.

基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法

为了提高虹膜识别系统的识别性能,提出了基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法。在利用多尺度Gabor滤波器组提取虹膜纹理相位特征的虹膜识别系统中,不同尺度、不同方向的Gabor滤波器,甚至同一Gabor滤波器的实部和虚部对虹膜纹理的描述能力不同,其抽取的特征的鉴别能力也不一样。根据鉴别能力的差异,在计算Hamming距离时对不同滤波器的输出进行加权,利用加权后的距离进行身份认证。实验结果表明,与传统的基于归一化Hamming距离的虹膜匹配算法相比,改用该算法后,虹膜识别系统的等错误率从0.97%下降到0.47%,识别性能得到明显改善。

虹膜识别系统

虹膜具有类似指纹的独一无二的个人特征；而且，虹膜是身体中公开的部位，易于通过机器视觉进行远程检查，所以它是一种非侵犯性的生物识别技术。本文阐述了基于虹膜的身份识别系统的组成和原理。

基于2D Log-Gabor滤波器的虹膜识别研究

Log-Gabor滤波器无直流分量,带宽不受限制,比Gabor滤波器更适于提取虹膜纹理特征。提出了基于2DLog-Gabor滤波器的虹膜识别方法。通过多通道2DLog-Gabor滤波器提取虹膜纹理特征并进行相位编码,运用加权海明距离匹配,匹配时借助噪声屏蔽码去除眼睑遮挡干扰。在CASIA和UBIRIS虹膜库进行了测试,与传统方法相比,可取得更小的等错误率和相同错误接收率下更小的错误拒绝率。

一种Log-Gabor滤波结合特征融合的虹膜识别方法

提出了一种Log-Gabor滤波器结合特征融合的虹膜识别方法.该方法利用多尺度多方向二维Log-Gabor滤波器构成的多通道滤波器提取虹膜纹理特征,在特征层利用幅值信息对同尺度下多方向的Log-Gabor特征进行融合,以压缩冗余信息及去除非有效特征,然后对融合后的特征进行相位编码,并运用加权海明距离进行匹配,匹配时借助噪声屏蔽码去除眼睑遮挡干扰.提出了一种虹膜图像质量评价方法,可有效鉴别不适于识别的低质量虹膜图像.与传统的Gabor方法相比,新识别方法能得到更小的等错误率和相同错误接收率下更小的错误拒绝率,同时又将虹膜特征码的大小压缩为传统方法的1/2,可提高匹配速度及节约存储空间.在CASIA和UBIRIS虹膜库的测试结果表明,与传统Gabor方法相比,该方法在错误接受率为0.01%和0.1%时的错误拒绝率分别降低了0.57%和0.36%,等错误率降低了0.25%,特征码长度为128 B,减少了50%.

含有模糊权值的模糊质量综合评判

针对权值的不确定性,结合L-R模糊数的近似算法,用海明距离测度工具来度量不同评语集之间的差异,提出一种新的模糊质量评判方法,该方法能够更有效处理质量综合评判中的不确定性的非量化信息。用广义的归一化方法对模糊权值和模糊评判值归一化处理,使评判结果能够落在给定的区间内。此外,含有模糊权值的模糊质量综合评判方法,可以作为基本方法应用于质量工程的研究中。

多目标群体决策问题的模糊分析方法

将用于个人的多目标决策的广义海明权距离法推广到群体多目标决策情形 ,利用工程模糊集理论中相对优属度的定义 ,引入群体广义海明权距离概念 ,提出了解决群体多目标决策问题的方法 .

基于码重分布与汉明距离的线性码盲识别方法

针对信道编码盲识别需要一定的先验知识,无法实现全盲识别的问题,提出了一种联合码重分布与汉明距离的盲识别方法,解决在高误码率情况下的二进制线性分组码的盲识别问题。首先,该方法利用码重分布准确获取码长,同时粗判断出码字起点;然后,在粗判断出的码字起点基础上进一步利用汉明距离的方法实现码字起点的准确判断,进而获得生成矩阵,实现码字的盲识别。理论分析及仿真实验表明,该方法能满足一定的误码率要求,具有一定的工程应用前景。