基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

金属断口图像的非线性模式识别方法

针对金属断口图像模式识别的特点,提出应用小波变换技术提取断口图像特征的方法,在此基础上,利用神经网络的基本原理设计了一种断口图像模式识别的非线性分类器·通过实验确定了分类器的网络结构,给出了相关参数选择的方法·对几种典型的金属断口图像进行了计算机实验研究·实验结果表明,其平均正确识别率达93 75%,单独以能量作为特征值,其平均正确识别率可达到95%·这说明采用非线性分类器进行断口模式识别比采用线性分类器能取得更高、更可靠的正确识别率·研究结果显示出,这种基于小波变换技术和神经网络原理的非线性模式识别方法能对纹理变化复杂、规律性不强的断口图像进行有效识别,具有更好的适应性·     

基于后验概率SVM的交通标志识别研究

在无人车交通标志识别系统中,以传统的神经网络算法或标准的支持向量机算法(SVM)设计的分类器,只能反映样本是否属于某类而不能确定样本属于某类的可信度,提出一种后验概率SVM交通标志识别方法。首先对检测与跟踪得到的交通标志大概区域图像进行彩色分割以精确定位交通标志区域,然后采用最大类间方差法分割交通标志的内部图案,最后将分割的结果进行大小归一化作为交通标志的特征图像以训练分类器和进行识别。实验结果表明,基于后验概率SVM的交通标志识别系统在复杂的室外环境下具有很强的鲁棒性和可行性。     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性.     

基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别

本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表明,与现有的未进行特征优化的细胞图像特征提取识别方法相比,本文细胞图像特征提取、分析、识别方法所需时间更短,识别正确率更高,实时性、鲁棒性能更好。     

一种有效的聚束式合成孔径雷达图像特征提取算法

提出一种聚束式合成孔径雷达图像特征提取的有效算法.通过小波变换图像去噪法提高信噪比;利用Canny算子完成边缘检测;根据雷达图像的特点提出边缘检测后不做曲线闭合,而直接进行阈值处理的图像分割.图像预处理后提取具有旋转、尺度、平移不变性的Hu矩作为特征矢量并归一化,在训练阶段引入聚类分析.以MSTAR实测数据为样本,用最近邻分类器和BP神经网络分类器对该特征提取算法进行识别能力测试,算法的有效性得到了验证.     

UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别

针对UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别问题,提出了结构特征和统计特征相组合的三级分类方案.经过印刷体去除、二值化、作业量判别等预处理之后,一级分类器提取点、线、圆等结构特征并进行组合构造相应模板,然后采用粗细两阶段方案进行模板匹配;二级分类器提取区域模糊统计特征,构造了10个一对多的SVM分类器;三级分类器提取投影特征、笔划特征、Fourier变换特征等,然后利用RBF神经网络进行分类.实验表明该方法合理有效.     

基于CNN和Bagging集成的交通标志识别

针对直接集成简单分类器对交通标志数据库进行识别出现的类别预测效果较差的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和Bagging集成学习的交通标志识别算法,采用爬虫和图像增强技术实现交通标志数据集的扩充,以CNN网络提取交通标志图像的特征,通过采用最大池化层实现图像数据下采样,采用较浅的网络深度以简化整体网络结构。在CNN网络特征提取的基础上,利用软投票机制对多项Logistic、K近邻、SVM个体学习器进行集成,实现较准确的交通标志识别。实验结果表明,该算法在TSRD交通标志识别数据库测试集上的识别准确率达到了93.00%,相对于未改进的卷积神经网络模型识别准确率提高了11.99个百分点,并较高于通过VGG16和ResNet50迁移学习实现的识别准确率,具有较快的收敛速度。     

基于特征匹配的交通标志识别算法

智能交通系统（ITS）是当前研究的热点,而在ITS中的关键技术之一就是交通标志的特征提取技术.针对交通标志的特征提取,提出利用尺度不变特征变换（SIFT）算法提取交通标志的点特征,采取最小距离分类器对特征向量进行分类,并通过Matlab、仿真验证实验结果,结果表明能够较好地检测出交通标志的特征.     

基于二元树复小波和SVD不变性的纹理图像分类算法

针对双树复小波变换(DT-CWT)用于图像的纹理特征提取时,不具有旋转和尺度不变性的局限,提出了一种基于DT-CWT和SVD的纹理分类算法.该算法首先利用DT-CWT从图像中提取出纹理特征,然后对纹理特征进行奇异值分解获得具有旋转和尺度不变性的特征向量,采用BP神经网络作为分类器,并提出改进的BP算法训练网络,使得网络很快找到全局最优解.将本方法与其他的分类算法进行比较,实验结果表明,本算法具有较高的分类正确率.     

基于栈式稀疏自编码多特征融合的快速手势识别方法

针对复杂背景下手势分割提取效果不佳、图像识别率不高、识别困难等问题,研究多特征融合的快速手势识别方法.利用YCbCr颜色空间模型,构建肤色分布模型,从复杂背景中去除大部分非肤色的干扰,从而实现手势分割;接着采用5层栈式稀疏自编码网络框架,分别提取手势感兴趣区域（region of interest,ROI）的纹理图像、形状图像和显著视觉图像作为自编码网络输入,将提取到的不同类型的特征进行线性融合;最后使用基于径向基核函数（radial basis function,RBF）的支持向量机（support vector machine,SVM）分类器进行融合特征数据分类,从而实现不同类型的手势识别.实验结果表明,相比其他手势识别方法,本文方法识别率较高,提取特征更具有代表性,平均识别率可达95.05%.      

基于叶片图像的植物识别方法

 基于计算机的植物自动识别是植物识别分类学的发展趋势,本文提出了一种基于植物叶片图像的植物自动识别方法。该方法在对叶片图像进行亮度校正、中值滤波和阈值分割等预处理后,计算植物叶片的偏心率、圆形性、圆形度指标、方向角、最小矩形宽轴/长轴、最佳椭圆短轴/长轴6个形状特征参数和植物叶片的二阶矩、对比度、相关、熵、逆差矩5个纹理特征参数,再使用径向基人工神经网络设计了植物自动识别的分类器。通过对3种植物的60个叶片图像进行实验,仅用植物叶片形状特征进行植物识别的平均正确识别率为70.83%,利用植物叶片形状特征和纹理特征进行植物自动识别的平均正确识别率为83.3%,并得到了径向基人工神经网络的参数。实验结果表明,植物叶片图像的纹理特征能够提高植物自动识别的平均正确率,基于植物叶片图像的植物自动识别是切实可行的,研究成果为深入研究植物自动识别分类系统奠定了一定的理论基础。     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

基于组合分类器的联机手写汉字识别

提出一种基于二级组合分类器的汉字手写体识别方法,首先提取汉字的整字特征和笔划特征;进行单字识别的过程中,GA-BP笔划分类器起着对汉字识别的主导作用,当写入汉字出现连笔、字形变化导致系统产生拒识情况时,采用隐马尔可夫整字分类器作为辅助去提高整体的识别率.     

一种应用于水声目标识别的隐层结构自适应网络

提出了一种隐层结构自适应学习的径向基函数网络（ＨＳＡＲＢＦ）水声目标分类器,该网络可在训练中自适应调整隐怪节点数和设置新隐节点的初始权值,从而使网络输入样本的分类特征能有效地映射到隐节点输出,克服了一般ＲＢＦ网隐层初始权值及隐节点难以确定的缺陷,经对实测水声信号的识别试验表明,该网络隐层有较强的特征划分能力,识别率高于一般ＲＢＦ网或ＢＰ网分类器。     

一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法

提出了一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法。该方法首先提取字符的结构特征和统计特征，以它们作为神经网络的输入向量，然后用RBF神经网络进行识别。使用了高斯函数作为神经网络的激励函数，并以最小二乘准则对字符进行识别。对字符样本的识别结果显示，此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果。     

基于径向基函数神经网络农田害虫分类器设计研究

为改变我国植物保护行业中的害虫测报依赖人工识别计数、效率低下的现状，本文将图像识别等技术应用于农田害虫的自动检测系统当中．提取了害虫图像的十多个原始特征，并压缩成7维送入模糊分类器进行了分类识别。实验结果表明：该系统能够对农田中危害严重的十类害虫进行较好的分类。     

一种多传感器遥感图像的配准方法

提出了一种对多传感器遥感图像进行配准的新方法，应用数学形态学的方法提取源图像的结构特征，并在此基础上选择图像相关配准点，利用仿射变换作为变换模型，根据变换参数将输入图像与参数图像进行配准，实验结果表明，此算法可以有效地解决成像差异较大的遥感图像间的配准问题，具有较高的使用价值。     

红外图像中的行人检测

为了有效地检测红外图像中的行人,提出了一种基于神经网络的检测方法。采用三维中值滤波来提取背景图像,用图像差分法提取目标区域(regions of interest,ROIs),提出傅里叶描述子作为目标区域形状特征;设计了BP神经网络分类器并用来对ROIs进行识别。通过大量不同种类不同形状的样本对分类器进行验证,结果表明该分类器具有较高的识别率和较低的虚警率,能够快速有效地识别ROIs,具有良好的分类能力。     

基于Hu矩和Zernike矩的文字识别

在研究Hu矩和Zernike矩的基础之上,提出一种基于Hu矩和Zemike矩的文字识别方法,在采集的文字图像中提取Hu矩和Zernike矩特征,利用K近邻的分类方法进行分类,理论和实验表明,该识别方法具有很强的抗图像平移、拉伸和旋转识别能力,其中Zemike正交矩由于其正交性在具有较高的识别能力的同时,还具有很强的冗噪能力。