基于小波变换的运动汽车阴影分割

利用在阴影区域内的点所接受环境光强与汽车的相对位置关系，结合多分辨率小波分析，提出了一种新的基于小波变换的运动汽车阴影分割方法．该方法不需要知道光源的方向，也不需要车体的彩色信息；对背景的纹理也没有要求，适用于复杂纹理背景下任何颜色的汽车阴影分割．实验表明，该方法定位准确、速度快、抗噪能力强．     

基于离散搜索神经网络的数字调制类型识别

采用组合神经网络的离散搜索算法对通信信号的调制类型进行分类 ,在保证足够识别率的前提下 ,减少训练时间方面取得了较好效果 .仿真实验结果证明了此方法的有效性 .     

一种识别液体中粒状物的数字图象法软件的基本原理

本文介绍了一种识别液体中粒状物的数字图象法软件的基本原理,说明了软件中确定背景灰度门槛值的原则,发展了从背景中分离粒状物并对粒状物的大小和数目进行统计的算法。对整个软件进行了初步验证。     

基于三阶累积量奇异值分解的雷达目标识别

基于一维距离像三阶累积量矩阵的奇异值分解 ,由非零奇异值构成奇异值矢量作为正则子空间法的输入 ,提出一种雷达目标一维距离像识别方法 ,对目标进行分类识别。该方法一方面利用三阶累积量提高了抗噪性能 ,同时又使用非零奇异值矢量减少了存储量与运算量。仿真实验结果表明 :在低信噪比 ,该方法的识别率高于特征子空间法     

一种用于自动标引系统的主题词自动切分方法

该文着重介绍一种知识指导下的主题词自动切分方法，该方法能灵活处理自然主题词、大幅度跳跃及关联词的切分问题，其字面切分精度达９９．３３％，综合切分精度达９８．９１％。     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

Face Recognition Based on Support Vector Machine and Nearest Neighbor Classifier

Support vector machine (SVM), as a novel approach in pattern recognition, has demonstrated a success in face detection and face recognition. In this paper, a face recognition approach based on the SVM classifier with the nearest neighbor classifier (NNC) is proposed. The principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension and extract features. Then one-against-all stratedy is used to train the SVM classifiers. At the testing stage, we propose an al-     

用于图像目标识别的神经网络方法

本文提出了一种全局最优的神经网络（ＦｕｌｌＤｏｍａｉｎＯｐｔｉｍｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型用于目标识别。通常所设计的神经网络不能保证全局最优，使得网络不一定收敛到期望样本点上。本文的模型采用了先设计稳定点、再构造吸引域的方法，提高了网络的识别正确率及速度。针对图像识别中矢量维数大的实际，提出了一种不变性方法，使得样本维数下降而分类距离保持不变。同时又证明了网络的收敛性、收敛速度及映射保距等。计算机模拟结果表明，网络对噪声或缺损图均能正确识别。     

随园女弟子诗歌的价值评判

清代袁枚晚年大量招收女弟子,女弟子在诗坛的地位并不高,但确有独到之处.其诗歌有较高的认识价值和艺术审美价值.尤其在艺术审美方面,以女性的感觉入诗,诗中含有画意.     

Weight measurement using image-based pose analysis

Image-based gait analysis as a means of biometric identification has attracted much research attention. Most of the existing methods focus on human identification, posture analysis and movement tracking. There have been few investigations on measuring the carried load based on the carrier＇s gait characteristics by automatic image processing. Nevertheless, this measurement is very useful in a number of applications, such as the study of the carried load on the postural development of children and adolescence. In this paper, we investigate how to automatically estimate the carried weight from a sequence of images. We present a method to extract human gait silhouette based on an observation that humans tend to minimize the energy during motion. We compute several angles of body leaning and determine the relationship of the carried weight, the leaning angles and the centroid location according to a human kinetic study. Our weight determination method has been verified successfully by experiments.