基于LabVIEW的脉搏信号处理与分析系统设计

利用虚拟仪器技术简单、高效、灵活性强等优势,在自行开发的脉象仪的硬件系统的基础上,通过LabVIEW编程进行了脉搏信号处理和分析系统的软件设计。成功实现了对脉搏信号的周期识别、基线漂移的消除、特征参数的提取及心血管状态参数计算等处理与分析。实验表明本系统运行稳定,对脉搏信号分析和处理取得了预期的效果。     

基于区域标注的车牌提取算法研究

提出了一种基于区域标注的方法来实现静态图像中的车牌提取。车牌提取的主要步骤由以下几步构成:原始图像灰度化、数学形态学处理(前景图像处理)、图像二值化(阈值法)、图像滤波处理、特征区域标注,车牌特征提取、采用matlab进行实验仿真。在实验中,通过对各种场景下采集到1 000幅图像做测试,车牌定位率为98%。实验结果表明基于区域标注的车牌提取算法运算快,对背景较为复杂的图像中车牌的提取有良好的效果。     

基于DDCT与LDA的人脸特征提取方法

提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)和线性鉴别分析的人脸特征提取方法。该算法对人脸图像进行DCT变换,根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分量构建特征向量,再线性鉴别变换降低特征维数,提高特征的鉴别能力,并利用分类器进行特征的分类与识别。人脸库上的仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种改进的快速车牌定位算法

文章提出了一种基于纹理特征和颜色特征的车牌定位算法.算法首先利用车牌的纹理特征对车牌进行了初步定位,其中主要有图像预处理、边缘检测、数学形态学处理等步骤.最后利用车牌区域的颜色特征对车牌区域进行精确定位,主要包括空间转换、边界确定等步骤.对80张相片进行测试的结果表明,该方法准确率高、速度快.     

Novel Face Recognition Method by Combining Spatial Domain and Selected Complex Wavelet Features

A novel face recognition method based on fusion of spatial and frequency features was presented to improve recognition accuracy.Dual-Tree Complex Wavelet Transform derives desirable facial features to cope with the variation due to the illumination and facial expression changes.By adopting spectral regression and complexfusiontechnologiesrespectively,twoimproved neighborhood preserving discriminant analysis feature extraction methods were proposed to capture the face manifold structures and locality discriminatory information.Extensive experiments have been made to compare the recognition performance of the proposed method with some popular dimensionality reduction methods on ORL and Yale face databases.The results verify the effectiveness of the proposed method.     

类比论证的特征及其评价标准

尽管隐喻和类比都属于科学的逻辑,但隐喻是创造相似性的,因此,如何评价一个隐喻的好坏,尚无公认的标准。而类比论证的基本特征是基于(已接受的)相似性的推理,从而可以对它给出相关评价。Bartha近来提出类比论证的评价标准和程序,他提出的标准主要包括先验关联和泛化潜力两个方面的。以达尔文的人工选择和自然选择的类比为例表明Bartha的标准和程序可以用于说明科学知识的变化问题。     

基于Gabor特征与支持向量机的字符识别系统研究

利用计算机进行字符自动识别与录入的技术对机器翻译、数据挖掘、人工智能等都有着重要的理论意义和实用价值,基于数字图像处理技术的字符识别是其中的一个重要发展方向。文章重点研究了字符特征提取和匹配识别这两个影响字符识别效果的因素,根据中文字符笔画的方向特点,选择了对图像方向特征敏感的Gabor变换作为特征提取方式,在获取字符的特征向量后,先利用最小距离分类器进行预分类,再利用最小距离分类中产生的候选样本集训练SVM分类器,识别时只需利用候选集分类器依次判决,降低了训练和识别工作量,同时提高了识别效率。实验表明,系统对网站导航字符平均识别率达94%以上,具有一定的理论意义和实用价值。     

Mining potential social relationship with active learning in LBSN

Rapid development of local-based social network ( LBSN ) makes it more convenient for re-searchers to carry out studies related to social network.Mining potential social relationship in LBSN is the most important one.Traditionally, researchers use topological relation of social network or tel-ecommunication network to mine potential social relationship.But the effect is unsatisfactory as the network can not provide complete information of topological relation.In this work, a new model called PSRMAL is proposed for mining potential social relationships with LBSN.With the model, better performance is obtained and guaranteed, and experiments verify the effectiveness.     

基于决策树的关键短语抽取

针对关键短语抽取工作可以转化为某种分类问题，利用决策树构造分类器解决关键短语的抽取。统计分析表明，将文档中词的词频因子、首位置和词性作为决策树分类特征，并考虑词在文档中出现的位置信息，对词的特征值进行一定的调整，采用Bagging重采样技术进一步提高了决策树的抽取性能，使其完全匹配和部分匹配的F_检测率分别达到21．50％和54．49％。     

基于神经网络的道路季节分类

为了合理确定路面结构设计时的输入参数,引入自组织特征映射神经网络,结合Matlab软件对神经网络进行权值训练,将网络训练是否收敛来作为分类的依据,根据温度、交通量和降雨量等几个重要参数对道路进行季节分类,最后按照分类结果进行路面结构分析与材料设计.实践证明,该方法分类效果良好,能很好地解决路面设计参数的合理确定问题,从而大大延长路面的使用寿命,提高道路投资的经济效益.