一种宽带匹配网络的遗传算法设计

为同时兼顾带宽和效率,将遗传算法应用到天线宽带匹配网络设计中。遗传算法中建立了多目标优化目标函数即适应度函数。根据算法寻优结果,结合仿真软件仿真分析了所设计的宽带匹配网络的电特性。结果表明：该宽带匹配网络具有良好的阻抗宽带性能,证明了遗传算法在设计宽带匹配网络中的有效性。     

利用改进遗传算法实现图像特征点的匹配

提出了一种两幅图像特征点匹配的新方法,利用起源于生物进化论观点的遗传算法来对两幅图像的特征点集进行匹配。设计了染色体的表示方法、适应度公式以及３种新的遗传操作算子。为了加快算法的收敛速度及获得适应度高的解,对初始种群的选取和遗传算子操作概率的选取提出了新的方法。实验结果说明与传统的点匹配算法相比较,遗传算法更加有效地完成了特征点集之间的匹配。     

基于模板匹配的车牌字符识别算法实现

模板匹配法在汽车牌照自动识别中已得到广泛应用。本文在模板匹配法的基础上,采用了特征区域模板匹配法,并且改进了匹配系数的求法。应用该法取得了满意的效果,提高了识别率。     

基于多模板匹配的外耳检测方法

外耳检测定位是人耳识别的一个重要环节,提出了一种基于多模板匹配的人耳检测算法.首先通过手动方法生成多个不同长宽比的耳朵模板,然后在侧脸图像中检测人耳的存在,并获得它们的位置、大小等信息.在模板匹配过程中应用改进的遗传算法作为图像匹配中的搜索策略,避免了遍历搜索的费时费力,又克服了随机搜索的盲目性和不稳定性.实验结果表明,该算法具有运算量小,定位精确等优点.     

基于多模板匹配的外耳检测方法

外耳检测定位是人耳识别的一个重要环节,提出了一种基于多模板匹配的人耳检测算法。首先通过手动方法生成多个不同长宽比的耳朵模板,然后在侧脸图像中检测人耳的存在,并获得它们的位置、大小等信息。在模板匹配过程中应用改进的遗传算法作为图像匹配中的搜索策略,避免了遍历搜索的费时费力,又克服了随机搜索的盲目性和不稳定性。实验结果表明,该算法具有运算量小,定位精确等优点。     

一类改进的遗传算法

采用赌轮法和保留最优法相结合的方法，改进了自适应遗传算法，保证了算法的收敛性．     

迭代函数系统在模板匹配应用中的方法与定理

迭代函数系统在自然景物的建模上所具有的优势,同样可以在模式识别中得到广泛应用。研究了基于ＩＦＳ的模板匹配方法,先根据模式提取ＩＦＳ代码,然后对该代码进行识别。在ＩＦＳ代码的提取过程中,仿射变换矩阵形式是一个主要工具,其理论根据是分形几何中的拼贴定理,从对搜索图中的子图三角形图案提取ＩＦＳ代码的整个过程来看,其ＩＦＳ代码作为模板匹配的特征来提取,具有计算量小,提取方法简单等特点,还给出了根据各迭代函     

一种改进遗传算法的设计与实现

作者以自然界生物体的“隐性基因”和“隔代遗传”现象为生物依据,提出一种将父代个体的优劣情况与子代个体的原始适应度相结合来进行个体选择的方法,并将该方法结合到通用的遗传算法中,从而提出一类新的改进遗传算法IPGA。实验结果表明,该方法能有效提高算法的收敛速度和收敛率。     

基于遗传算法的分组算法

依据学生特征给定学生的初始值建立初始种群,根据组内异质,组间同质的分组策略构造适应度函数并进行迭代计算直至满足结束条件。适应度函数值最大的一个个体可以认为是合理的分组序列,该方法在实践教学中取得了令人满意的结果。     

遗传算法的原理及组成分析

本文简单讨论了遗传算法的特点、组成,即介绍了算法的交叉及常用的交叉算子、变异,其中进一步说明算法的编码原理、适应度函数设计,最后提出该算法的不足之处和改进．     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

灰度图像匹配的快速算法

分析了传统的模板匹配算法 ,提出了一种新的基于投影的快速模板匹配算法 .该算法对图像计算一维投影 ,并将投影数据差分转化为描述图像特征的字符串 ,在快速字符串匹配的基础上 ,进行归一化的相关计算 ,既保证了匹配效果 ,又提高了匹配速度 .实验结果表明 ,这是一种有效的新算法     

基于改进模板匹配算法的靶标图像检测

针对现代靶场所面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低的实际问题,提出了一种基于数字图像处理的靶标检测方法。该方法对传统的模板匹配方法进行了改进,能够在靶场测试仪器捕获的图像中,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现武器装备动态、静态性能测试。     

基于边界模板匹配算法的集装箱箱号识别

为了解决集装箱箱号识别精度差、速度慢的缺点,提出了一种新的识别方法.该方法从字符的边界信息中抽取出其特征向量并利用模板匹配法完成字符的初步识别.然后通过大量的实验确定易混淆的字符集,再利用这些字符的独有特征加以区分识别.实验结果表明此算法不但减少了运算量,而且提高了识别速度和精确度.     

采用SN和CFAR优化的模板匹配方法的动态目标监控

为了增强模板匹配算法执行的实时性,通过常见相关性测度的比较,选取了基于强度的SN相关作为模板匹配的基本数学模型。进而分析模板匹配中目标和杂波的强度分布统计特征规律。选取平均单元法和最大单元法相结合对恒虚警率(CFAR)处理,极大地缩短匹配搜索时间。构建了红色小球滚动通过水泥地面的监控实验。实验结果表明基于SN相关和CFAR优化的改进模板匹配方法,完全适用于动态目标的监控。     

基于自适应模板的匹配算法在跟踪系统中的应用

基于模板匹配的跟踪算法具有提取信息全面,算法简捷的优点,但目前采用固定模板匹配的算法在实际过程中容易发生误判.作者经过研究提出了自适应模板匹配的算法,并在此基础上给出了初始模板的捕获和目标物位置预测的具体算法,采用此算法,能有效克服上述问题,在实际跟踪过程中获得了很好的跟踪效果.     

基于模板匹配和光流法的图像配准方法

光流法是一种广泛应用的像素级非刚性图像配准方法。该方法对发生平移、旋转以及放缩变换的图像能够很好地配准,但是光流法在待配准图像比较大且初始位置远离目标位置时,配准速度及位置较差。文章提出了结合模板匹配和光流法的改进算法,首先通过模板匹配算法进行粗定位,再使用光流法进行精确定位。实验表明,该方法大大提高了原算法的配准能力。     

一种基于优化模板匹配的红外目标跟踪算法

为了在红外环境下进一步提高目标图像在环境变化或受干扰时跟踪的准确性,提出了一种有效的红外目标跟踪方法.该方法基于归一化互相关距离的相似性度量方法,设计了匹配跟踪置信度,并在此基础上实现了基于匹配跟踪置信度加权的自适应模板更新算法.在模板更新方面,提出了自适应阈值调整策略,在目标跟踪过程中根据匹配置信度动态调整阈值,避免了固定阈值对跟踪精度的影响.通过实验证明,算法对环境变化的适应能力和跟踪稳定性方面得到了较大的提高.     

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

一种基于遗传算法的细胞神经网络模板设计算法

细胞神经网络(CNN)设计的关键是找出其模板参数(Cloning template),所提出的一种基于遗传算法的细胞神经网络模板设计算法,经实验证明是可行的.