基于神经网络的人脸检测算法研究

针对复杂场景图像中的人脸，提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法，由网络训练和人脸定位两部分组成．可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同面部表情、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况。实验结果表明该算法快速有效。     

显微图像的蒙太奇技术

对先进的显微图像蒙太奇技术在原理上进行了阐述，在实验中获得了较好的结果。     

神经网络在电磁场数值问题中的应用

针对目前电磁场数值处理中计算繁杂慢速和耗费资源过多的问题,本文提出了一种基于神经网络小波理论进行计算的新方法。文中着重介绍了利用小波变换神经网络的基本理论,结合电磁场数值计算的基本方法,推导变换进而得到一个通用公式和处理方法。在该方法中,神经网络学习内容少和数据处理简单,因此该方法具有计算速度快,占用资源少的优点,并有用硬件实现的前景。     

基于多特征融合和支持向量机的煤矸石自动分选研究

本文提出了一种基于多特征融合和支持向量机的的煤矸石分选方法。首先对煤矸石图像进行预处理，以减小或消除噪声的影响，然后分别从纹理谱、小波变换和分形等多角度提取图像的纹理特征值，选取多个纹理特征作为分类器的输入特征，并对选择出的分类特征进行内部归一化，最后采用支持向量机实现煤矸石的分选。实验结果表明，本文所提出的分选方法达到了较高的识别正确率，且能够满足实时要求。     

基于SOC的视频图像画面分割技术研究（常州市科技攻关计划项目）

河海大学计算机及信息工程学院（常州）齐本胜博士主持的科研项目“基于SOC的视频图像画面分割技术研究”，于2006年4月经常州市科技局批准立项（项目编号CE2006077）．     

变时滞神经网络指数稳定性条件

基于时滞细胞神经网络(DCNNs)在图像处理等领域的广泛应用,有关它的研究引起了越来越多学者和专家的关注.早期DCNNs稳定性的结果大多由网络权矩阵的分量构成的代数不等式来表示.运用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,研究了DCNNs的指数稳定性,所得充分条件以矩阵的(半)正定形式出现,在实际应用中更加便于验证.与文献中的结果相比较,所得判据适用范围更广.     

项目教学法在《Photoshop图像处理》课程教学中的应用

在课程教学中引入项目教学法,教学过程中教师创设项目活动情境,在教师的引导下,从学生已有的知识技能和生活经验出发,讨论完成本项目活动的方法和过程,学生以小组为单位运用学过的知识和技能解决新情境下的问题.在项目活动过程中,培养学生的实践感悟能力,挖掘学生潜在创造力,激发学生的艺术设计才能,培养学生的团队意识、组织协调能力、创新思维能力.     

识别混凝土板内部缺陷的人工神经网络算法

以一维有缺陷混凝土板为研究对象，分别采用Leverberg-Marcluardt和径向基神经网络算法，对缺陷的深度与厚度进行识别，从而实现对混凝土板内部缺陷的三维重构，称为红外CT模拟．两类神经网络算法的识别结果表明：Leverberg-Marcluardt神经网络较径向基神经网络具有更好的收敛精度与计算效率．     

国际

1米 4月12日，印度防御网站报道说印度空间研究组织（ISRO）将向全球市场提供分辨率为1米的卫星图像产品。这项成就使ISRO成为世界上第三家能够提供1米分辨率卫星图像的组织，也是唯一一家美国以外的组织，而且其低于卫星图像数据国际市场40％的定价具有很强的竞争力。     

一种新的基于Kohonen网络的图像矢量量化

矢量量化是一种重要的数据压缩方法.本文利用Kohonen自组织映射神经网络进行矢量量化,首次较为详细地讨论了具体实现的步骤与细节,并在此基础上为改善边缘质量,提出一种基于Laplas算子检测边缘弓引导神经网络训练的方法,并通过实验证明其效果是明显的.