基于GDI+技术的物体识别系统

利用GDI 开发了物体识别系统。该系统通过将视频捕捉到的图像二值化转换为黑白图像,然后对黑白图像进行形态学运算消除噪声并分离相邻物体的边界。最后采用图形学的四连通区域填充法进行填充和识别。     

特征造型研究

特征识别和特征实例化是特征造型的核心．论述了特征识别和特征实例化的基本理论及其实现方法，介绍了表达特征拓扑关系的几种基本方式，给出了特征识别的主要程序流程图、特征实例化的主要步骤．以及部分输出结果．     

基于广义Hough变换的部分遮挡物体识别

描述了一种基于广义Ｈｏｕｇｈ变换的部分遮挡物体识别方法．该方法分建模及识别两个过程，在识别过程中，景物图象经特征抽取、组合特征匹配、变换矩阵计算，进而根据广义Ｈｏｕｇｈ变换在参数空间求出与景物对应的模型类及相应的变换矩阵．由于用了广义Ｈｏｕｇｈ变换，物体识别过程中不必求出物体的全部特征，因而能较好地识别部分遮挡的物体，且该方法对噪声不敏感．为了说明该方法，还给出了一个２Ｄ识别简例及在一微机系统对工作台上堆集的工具的识别结果     

一种基于指形中线的指形特征提取方法

指形识别是基于指形生物特征提取和匹配的人体生物特征识别技术之一．本文针对传统指形特征提取方法可能导致的伪特征提取,提出一种基于指形中线的指形方向校正、特征提取和匹配的方法．该方法能自适应地检测指形方向,较准确地提取指形特征．然后利用得到的指形特征对手形图像进行快速分类,进行手形图像的匹配和识别．实验结果表明该方法避免了提取伪特征的情况,得到了较好的正确率．     

高精度摄像机标定模板的设计及识别算法

针对目前摄像机标定模板——黑白棋盘格识别精度低导致标定精度降低的问题,提出了一种以渐变圆形为特征的摄像机标定模板以及相应的检测算法.新的摄像机标定模板以渐变圆形作为图元代替以前的棋盘格交点,从而可以使摄像机更精确地对其位置进行识别,得到更精确的摄像机标定结果,并保留了黑白棋盘格作为标定模板,具有制作简易,成本低廉的优势,并且针对这种标定模板,提出了精确的检测算法.实验结果表明,在相同的摄像机和相同的环境下,新标定模板和检测算法标定的投影误差比黑白棋盘格的标定结果减少了20%.     

基于敏感特征的网络钓鱼网站检测方法

网络钓鱼(phishing)是一种在线欺诈行为,普遍存在于电子商务和电子金融中．将黑白名单方法和异常特征检测方法相结合,针对网络钓鱼网站URL异常和页面身份异常特点提出基于敏感特征的网络钓鱼网站检测方法——PhishDetector．使用黑白名单技术对URL进行拦截,对于名单中不存在的URL,提取其敏感特征,然后使用线性分类器判断该网站是否为网络钓鱼网站．实验结果表明,基于敏感特征的网络钓鱼网站检测方法,提高了网络钓鱼网站检测的正确率,显著降低了误判率．     

基于域分离和对抗学习的跨域行人重识别

针对跨域行人重识别应用中源域与目标域差异较大、现有模型无法在剥离域信息的同时有效获取关键身份信息的问题,提出一种基于对抗学习分离图像域信息与身份信息的方法 .该方法由域分离和对抗学习两个阶段构成:域分离阶段分离图像行人特征和域特征;对抗学习阶段通过特征提取器与相机分类器的对抗学习,提升模型对域信息与身份信息的区分能力.在Market-1501,DukeMTMC-reID和MSMT17数据集上开展跨域行人重识别验证实验,实验结果表明,所提方法在跨域行人重识别任务上取得了显著的性能提升.     

应用于图像特征识别的主成分分析算法

主成分分析方法（PCA）是一种信号分离方法。本文综述了独立分量分分析的基本原理和数学模型,讨论了主成分分析在图像特征识别方面的应用。     

神经网络语音识别新特征

根据声道模型与ＡＲ模型的对应关系,提出一种可用于神经网络语音识别的新特征———语音信号的全局时频特征,从整体上描述ＬＰＣ倒谱系数的变化规律．其特点是：（１）特征长度固定,为传统的静态神经网络应用于语音识别创造了良好条件;（２）与其他语音识别系统所用的神经网络相比,新特征极大地降低了神经网络的规模及训练时间;（３）基于新特征的系统的识别性能明显优于传统的ＨＭＭ方法及ＧＭＤＳ算法．     

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．