基于深度图像和表观特征的手势识别

针对复杂环境下的手势快速识别问题,提出一种基于深度图像信息和表观特征的手势识别方法.首先利用深度图像信息从复杂环境中快速提取手势区域;然后综合手势的表观特征,建立分类决策树实现手势的识别.针对常见的8种手势在复杂背景条件下进行测试,在机器人平台下手势的平均识别率高达98.2％,速度达到25帧/s.     

应用叶片图像分割与特征融合的复杂背景植物识别方法

针对复杂背景的存在性,通过图像分割处理消除复杂背景因素对植物识别的负面影响.提出一种基于形态学变换的标记分水岭算法,对植物叶片进行重建的开闭操作,并使用标记分水岭算法对其进行分割.识别测试纹理与形状特征提取方式,了解图像分割算法对复杂背景消除的有效性.结果表明:提出的算法能有效分割复杂背景叶片.     

复杂背景下序贯显著性特征海面目标检测算法

根据人眼视觉显著性注意机制，提出基于序贯显著性特征的目标识别算法，把复杂背景下的目标识别问题转化为多特征的融合识别，将目标识别过程分成感兴趣区域检测和感兴趣目标检测两个子过程，并建立序贯显著性特征目标识别算法模型，序贯提取复杂图像区域的显著性特征，逐步缩小感兴趣区域范围，然后以基于D-S证据理论的多特征数据融合方法，通过多特征综合置信度的估计与分析，完成可靠的目标识别．试验研究表明，针对复杂背景下海面舰船目标，在相同的虚警概率下，该算法的检测概率比单一的不变矩算法和基于纹理特征算法平均要高20％．     

适应复杂背景的C-V模型

当图像中只有目标和背景两类分片光滑区域时,C-V模型可以取得很好的分割效果,然而需要从复杂背景中提取目标边缘时,该模型往往无法得到正确的结果.针对这一问题,在C-V模型和均值平移技术的基础上提出了适应复杂背景的C-V模型.该模型能够根据图像特征空间分段地确定轮廓曲线的内部区域和外部区域.实验结果表明,所提出的适应复杂背景的C-V模型对复杂背景有更强的适应能力,能够从复杂背景中成功地提取到连续光滑的目标边缘.     

复杂背景下结合Graph Cut分割的车牌定位算法

复杂背景下的车牌定位算法是车牌识别技术的一个难点。提出了一种结合graph cut图像分割及边缘检测技术的车牌定位算法,通过图像分割算法去除图像背景边缘信息对车牌定位算法的干扰,测试表明该方法有效提高了复杂背景下车牌定位算法的准确率。     

利用标记生长从边缘图像中抽取线段

作为计算机视觉的中层处理部分，线段提取具有重要意义，它是底层处理到高层推理和高层计算的桥梁．在复杂的背景图像中自动提取出线段是可能的，却又是十分困难的．为此，提出一个基于有向边缘图像利用标记生长提取线段的新方法，它以同类方向边缘像素为标记对象，在当前像素的有向邻域中搜索相应的线段．实验结果表明，该方法在复杂图像中的有效性     

低反差环境图像特征与噪声优化处理

通过综合应用数字图像处理和模式识别技术中的图像边缘检测、图像解析曲线分析和图像分割等方法，把图像特征转化为图像噪声进行优化处理，实现了在一个低反差的环境中，让计算机准确识别是否已安装与背景相似的新剖件的工作。该技术具有一定的通用性，可用于多种领域的模式识别。     

基于模板匹配的运动目标快速检测与跟踪

在图像跟踪系统中，运动目标的快速检测与识别是至关重要的．通过分析视频序列图像的特点，并结合帧差法和多分辨率图像匹配的优点，提出了一种基于模板匹配的快速检测识别目标的方案．实验结果表明，该方法能快速有效地识别目标，基本上达到了实时跟踪的要求．     

复杂光照与背景下的Double肤色模型人脸检测算法

针对复杂光照与背景的图像中难以准确检测出人脸的情况,提出一种复杂光照与背景下的Double肤色模型人脸检测算法。采用一种改进的光照补偿方法对图像进行光照预处理,融合改进的高斯肤色模型和非线性肤色模型,通过对融合算法进行收敛性验证与实例检验,证明了其可行性。实验结果表明,该算法能够对复杂背景及光照下多人脸、多姿态、遮挡、动态视频图像等情况的人脸检测有较好的检测效果。     

基于人工智能的复杂背景中目标识别方法研究

提出了一种基于人工智能的复杂背景中目标识别新方法，并据此建立了一个将自下而上与自上而下控制策略有机结合的自动目标识别系统．该系统由景像分析器和目标识别器两部分组成．实验结果表明，该方法能有效地利用并组织信息，在复杂背景条件下，无法完整地提取掩没在背景杂波中的目标时，能有效地提取和识别特定目标     

基于稀疏表示分类算法的复合绝缘子憎水性检测方法

复合绝缘子表面憎水性的检测是判断其防污闪性能的主要手段之一.本文引入稀疏表示分类算法实现了对复合绝缘子憎水性图像的检测分类.运用最小一范数方法计算稀疏表示系数,通过计算最小残差图像来搜索与测试图像最匹配的训练样本图像,从而准确识别出检测试样的憎水性HC等级.该算法避开了一般模式识别算法中较复杂的特征提取环节,为复合绝缘子憎水性图像识别检测提供了新的思路.实验结果表明,该方法能有效地应用于复合绝缘子憎水性图像的分级.     

大型仪器设备可视化管理系统的设计

基于LabWindows／CVI软件开发平台．设计实验室仪器设备可视化管理系统．采用独特的仪器面板图像识别数据采集方案,由CCD摄像头完成仪器面板图像的输入,简化了系统硬件,接口简单、通用性强．系统利用LabWindows／CVI丰富的用户界面库,实现直观、形象、友好的人机界面。     

Lotka—Volterra系统Ⅱ型模糊自适应控制方法

针对一复杂的Kolmogorov型捕食与被捕食生物系统,基于Ⅱ型模糊集合,提出了一类非线性模糊反馈控制器设计方法,并把逼近误差引入到控制器设计中以改善系统的动态性能;在生物系统受某些外界干扰而使物种无法持续稳定生存的情况下实现对理想状态跟踪,使得跟踪误差收敛到零;并用Lyapunov函数及Ⅱ型模糊逻辑系统的性质证明了所设计的控制器的有效性;从理论上研究了Kolmogorov生态系统的非线性行为及控制,说明该种群最终达到了一个新的适应各物种生存、发展的状态空间.     

智能信息处理在烧结质量推断中的应用

研究了智能信息处理在烧结质量推断中的应用，在对图象序列的范型描述和ＢＰ算法改进的基础上，成功地应用了图象序列分析与动态模式识别相结合的方法，解决了烧结质量的动态推断问题，实例表明，该方法有很好的实用效果。     

基于内容的医学图像分类研究

基于内容的医学图像分类是一个复杂的非线性问题,分类器的性能主要取决于提取的特征和模式识别算法。讨论了医学图像基本特征提取方法和多特征融合技术的发展,以及常用的模式分类算法。最后指出了支持向量机在医学图像分类中应用时需要解决的问题。     

采用不变矩图像匹配与直方图的仪表识别算法

为了解决当前仪表识别算法在机床仪表状态信号多变、实时性强的环境下状态识别错误的不足,设计一种基于不变矩图像匹配与直方图的在线仪表识别算法.首先,基于不变矩特征,通过图像的重心坐标获取其中心不变矩,设计图像匹配算子,并根据仪表灯的匹配度量值定位当前状态信号位置.然后,根据定位到的信号中心点坐标,提取出状态信号外接最小矩形.最后,依据信号灯颜色的直方图特性,计算出反投影直方图,实现对状态信号颜色的判断.实验结果表明:与当前机床仪表识别技术相比,面对机床仪表状态信号多变的环境时,文中算法具有更高的识别精度.     

合成孔径雷达图像中机场跑道的自动识别

为解决雷达图像中的机场跑道识别问题 ,提出了一种合成孔径雷达图像中机场跑道的自动识别方法 .首先 ,对原始图像滤波并提取图像轮廓 ,其次对轮廓图作Radon变换 ,保留最大的几个Radon变换系数 ,将其余系数置 0 ,并对Radon逆变换得到的图像进行二值处理 ,从而过滤掉大部分干扰线条 ,仅保留图像中的主要直线条 ,最后利用直线模板滤除残余干扰线条 ,并根据阈值检测出机场跑道 .实验结果表明 ,所提方法能够准确地识别出复杂背景下的水平、垂直和倾斜的机场跑道     

基于图像分割的静止图像车牌识别系统研究

介绍一种高识别率的静止图像车牌识别系统的实现方法.并提出一个由图像处理、图像分割、字符识别等组成的静止图像车牌识别系统的工作原理与设计方案.应用MATLAB语言编程实现了该识别系统的仿真,仿真结果表明该方法是行之有效的.     

语音识别中的BP神经网络改进

语音信号是受说话人、环境等因素影响的复杂函数，人工神经网络（ANN）模型进行语音识别具有自适应、自组织及联想等特征，适合用于语音识别。主要研究了传统BP神经网络在实际语音识别中的改进方案。利用改进后的方案实现语音识别、网络结构简化、运算速度加快、训练时间缩短。     

美国GE CT(hispeed NX/i)数据采集系统原理分析及故障判别

Hispeed NX/i是美国GE公司生产的双排螺旋CT,属大型精密医疗设备,系多学科知识的综合产物,工作原理十分复杂。数据采集系统(DAS)是该设备中的关键部分,其精度、稳定性、可靠性及工作状态直接影响图像的质量。因此,数据采集系统(DAS)的组成及工作原理对使用及维护人员十分重要。文中对美国GE CT(hispeed NX/i)数据采集系统的组成、工作原理进行了分析,并根据其工作特点介绍了该系统中典型故障的判别及"数据测试图形"检测法。依据该判别及检测方法可提高GE CT(hispeed NX/i)数据采集系统故障点的检测速度和准确率。