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1 HTK基础 1.1 HMM基本原理 1.2 孤立词识别 1.3 输出概率说明 1.4 Baum-Welch Re-Estimation 1.5 识别和Viterbi解码 1.6 连续语音识别 1.7 说话者适应 2 HTK工具包概览 2.1 HTK软件架构 2.2 HTK工具的一般属性 2.3 工具包 2.3.1 数据准备工具 2.3.2 训练工具 2.3.3 识别工具 2.3.4 分析工具 2.4 版本3.4中的更新 2.4.1 版本3.3中的更新 2.4.2 版本3.2中的更新 2.4.3 版本3.1中的更新

对指纹图像进行预处理，指纹特征提取，指纹匹配；预处理中，采用图像的归一化，图像的分割，二值化处理，图像增强和细化方法。

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主要研究基于分数阶偏微分方程的医学图像增强的算法。主要是在最为经典的Riemman-Liouville (R-L )积分算法基础上，将该算法中值滤波和分数阶积分相结合，利用自适应中值滤波算法中的噪声判别条件来检测噪声点，然后用“噪声边缘”判别函数对其中的可疑噪声点进行二次检测，并根据图像的局部统计信息和结构特征构造自适应的分数阶阶次，最后将检测出的噪声点用自适应的分数阶积分掩模进行滤波去噪。