基于特征分块的赤足足迹人身识别算法

为了提高赤足足迹人身识别算法的准确率，本文提出了一种基于深度学习的足迹识别算法。由于足底各区域压力的不同导致了赤足足迹各部分包含的信息量存在一定的差异性，为了获取更稳定、区分度更高的特征，采用ResNet50作为基础网络，在特征层进行分块处理。本文基于2000人的赤足足迹库进行训练，利用500人1000幅测试图在3000人的赤足测试库上进行测试。所提出算法的首位识别准确率达到了98.50%，优于常规的ResNet50网络。实验证明，本文提出的基于特征分块的足迹识别算法在赤足足迹识别中获得了很好的识别效果。     

一种步态触觉特征识别算法

鉴于不同人足底的尺寸和压力分布的不同,提出了一种基于压力中心点距离的步态触觉特征识别算法,通过对足底脚趾区、前脚掌区和后脚掌区的划分及其压力中心点的标记,计算不同区域压力中心点间的欧氏距离以获取相应足底压力的特征表示,从而实现人的身份识别.论文基于该特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对真实数据进行了人的身份识别,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于SMbGAN的足迹图像反演算法

为解决在足迹识别领域赤足数据匮乏的问题,提出一种基于足底压力图像的反演算法.该算法能够将鞋底压力图像反演成赤足足底压力图像.首先,对原始数据进行去噪、中心化以及旋转等预处理操作;其次,提出一种对称的多分支生成对抗网络(SMbGAN),该结构将足迹图像分成上、下2部分进行独立反演,并且使用全局与局部判别器进行图像判定,提升结构对足迹图像细节的关注度;最后,为了证明反演结果的有效性,在对比真实图像与反演图像的结构相似性(SSIM)以及平均绝对误差(MAE)指标的基础上,对反演出的赤足足底压力图像进行了身份检索实验.结果表明,相比其他结构,SMbGAN更适合足迹图像的反演任务,真实赤足图像与生成赤足图像的SS1M值为0.988,MAE值为4.324,身份检索的Rank1值为0.462.     

基于EMD的桩基缺陷信号去噪改进研究

针对桩基检测环境复杂,存在复杂噪声的问题.提出一种基于峭度准则和信号相关性分析的经验模态分解(EMD)去噪改进算法,通过峭度准则判断分量包含特征信息的多少,通过信号相关性分析判断分量是否为噪声分量,利用改进EMD时空去噪方法对信号进行第一次去噪,在此基础上,利用EMD小波阈值法对信号进行二次去噪,两次去噪构成本文完整的基于EMD的信号去噪改进算法.实验仿真显示该去噪方法对于桩基微弱信号在保留信号特征信息的前提下取得了显著的去噪效果.信号的去噪效果将直接影响到桩基缺陷信号的识别检测,具有重要的应用价值和研究意义.     

基于深度中心匹配哈希网络的足迹压力图像检索

以赤足足迹压力图像为研究对象,采集了40人的5 230幅赤足足迹压力图像,在具有较低存储消耗的哈希算法基础上,结合深度学习方法设计了一种深度中心匹配哈希(DCMH)网络实现足迹的检索．该网络首先根据足迹压力图像的特点构建深度特征融合模块,提取反映足迹形态结构的全局特征和压力分布的局部特征,并将两种特征进行融合;然后在哈希编码模块通过全连接层将融合后的特征映射为1 024维特征向量,并通过哈希层生成哈希码;在网络优化过程中通过构建深度中心匹配损失函数从而减小哈希码与对应哈希中心之间的距离．深度中心匹配损失函数通过伯努利分布生成哈希中心,设计对数中心损失函数减小同类足迹压力图像数据哈希码与哈希中心的距离,并设计相似性损失函数作为正则化项约束每个批次数据间的相似性关系．通过在40人的赤足足迹压力图像数据上进行图像检索实验,本文算法检索结果的mAP可以达到0.99,优于传统的哈希算法及常用的深度哈希算法,为足迹的进一步的现场应用提供技术支撑．     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

基于LabVIEW的心音身份识别系统

文中以LabVIEW 2012为开发平台,设计、实现了一种心音身份识别系统.该系统包括心音采集、数据处理和身份识别3个主要模块.心音采集模块利用自制传感器采集心音并去噪;数据处理模块完成心音特征提取和建立心音特征数据库;身份识别模块采用两种算法对心音特征数据进行分类识别,并使用决策层融合算法提高识别率.文中根据心音信号s1、s2的频谱特性和虚拟仪器的特点,提出了一种低频加强型梅尔倒谱系数和频域分段相关系数的特征提取算法,重点分析了基于矢量化欧式距离和最小相关距离分类识别方法.实际应用的结果证明该系统界面友好、操作方便、运算速度快、辨识效率高,具有一定的推广应用价值.     

大数据环境下实验室局域网络含噪字符识别模型设计

为了提高大数据环境下实验室局域网络含噪字符的识别能力,提出基于视觉信息增强的实验室局域网络含噪字符识别模型.采用关键特征点提取方法进行实验室局域网络含噪字符的特征检测,进行实验室局域网络含噪字符的边缘轮廓特征检测,结合小波多级降噪方法进行实验室局域网络含噪字符的降噪处理,对实验室局域网络含噪字符的关键特征点进行标记,结合图像信息增强处理技术实现实验室局域网络含噪字符的识别.仿真结果表明,采用该方法进行实验室局域网络含噪字符识别的精度较高,特征分辨能力较好,输出信噪比较高.     

基于数学形态学的水声图像处理

对成像声纳采集到的水声图像进行有效且快速的处理与正确识别,是实现水下智能机器人的“声视觉”的关键问题。针对水声图像的特点,传统方法难以保证对“保边去噪”的要求和保持系统算法整合性。为此提出了一种基于数学形态学的水声图像处理方法,该方法采用广义形态开闭变换等形态学方法进行图像处理。试验结果表明,该算法抗噪能力强,效果明显,且计算量小、硬件实现简单,更好地保证了“声视觉”系统的准确性和实时性。     

热轧板带表面缺陷检测系统设计与研究

针对热轧板带生产线相对恶劣的生产环境及表面缺陷检测精度低的问题,设计了一套热轧板带表面缺陷在线检测系统,深入研究了系统构成、图像去噪处理、缺陷的检测和分类、特征提取和缺陷识别。本文首先对图像进行形态滤波去噪处理,提出了一种基于融入熵的BING检测算法,采用P-relief特征检测和多分离器集成识别算法对热轧板带多种缺陷图像进行处理。实验证明本文算法能够有效地实现缺陷图像的检测和精确的分类。