基于回归的人脸检测加速算法

为了提高视频中人脸检测的检测速度,采用回归分析方法预测连续视频中人脸中心位置坐标,并通过调整区域宽度系数确定人脸区域位置,从而提出一种人脸检测加速算法。该算法的主体框架采用VJ(Viola-Joines)结构,在人脸检测过程中,通过聚合通道特征和弱级联分类建立多尺度精细采样图像特征金字塔,并利用回归分析方法进行人脸中心位置坐标拟合,再采用粗粒度预测方法降低算法时间复杂度,最后通过优化人脸区域位置系数提高人脸检测准确率。在此基础上,又通过目标预测、跟踪算法进行人脸检测的二次加速。实验结果表明,该算法有效减少了视频人脸检测遍历区域,提高了人脸检测的检测速度,缩短了提取视频人脸特征区域的时间,更加适合视频人脸检测的实时性应用。     

基于模板自适应细胞神经网络的图像处理及识别

本文介绍了一种适合于并行计算机的模型——细胞神经网络,它是神经网络的一种特殊形式,具有神经网络的识别、智能和联想能力．具体介绍了利用细胞神经网络（ＣＮＮ）实现二值图像和灰度图像边缘检测,详细分析了ＣＮＮ设计过程并作改进,引入了模板权值自适应的ＣＮＮ及其设计方法,并给出了仿真结果．     

神经网络在高速超精轴系故障诊断中的应用

讨论了ＢＰ神经网络神经元开关函数饱和参数的选择问题,建立了ＢＰ神经网络的容错能力、全局性能与收敛速率之间的关系,并提出了一个如何应用这些关系来合理选择神经元开关函数饱和参数的方法模拟试验研究和分析结果表明,本文提出的合理选择神经元开关函数的方法可以有效地帮助ＢＰ神经网络技术解决诊断中复杂的模式分类问题。     

Molecular mechanism of the inhibitory effect of methylation outside the recognition sequence of restriction endonuclease Pvu Π on its cleavage activity

In 1991, we found that methylation outside the PvuⅡ recognition sequence could partially inhibit its cleavage activity. To clarify the molecular mechanism, three plasmids with different methylation states were constructed. Then, together with the original one, four plasmids were digested with different amounts of PvuⅡ. Results show that methylation on both sites results in 90% inhibition; moving the methylated site one base further away decreases the inhibitory effect to about 30%; with the adjacent dam methylation site eliminated, the inhibitory effect disappears. The data suggest that the inhibition of cleavage activity caused by outside methylation is not "all or none", and the degree of inhibition is dependent on the position and the number of methylated bases.     

基于代数方法的图像特征抽取和识别

该文对文献（３）中的相似度计算了改进,用低维矩阵替代高维矩阵进行计算,先证明没有改变原有图像矩阵的相似度,然后用新方法和原方法解决一组人脸图像识别问题,实验结果表明,新方法大大减少了计算量,又能保持稳定的识别率,具有较高的识别效果。     

语音识别中隐马尔可夫模型状态数的研究

该文从信息论的观点出发,对语音信号的隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的状态数进行研究,建立了ＨＭＭ的状态数研究的简化模型,指出ＨＭＭ的信息熵是由语音信号的固有熵和附加熵组成。随状态数增加,信息熵趋向固有熵。最后,在综合考虑信息熵和运算量两方面因素情况下,得出了状态数宜在６￣８之间的结论。     

基于局部不变特征的空中红外面目标的模糊识别

红外面目标识别是红外成象精确制导的关键,由于目标与象之间存在着透视投影变换关系,则必然导致成象的形变;另外,红外成象比较模糊,加上背景、干扰弹及目标自身的影响,在象平面经常出现遮挡及不确定性．若用基于全局的特征进行识别,极易造成误识．针对空中红外面目标的成象特点,用交比构造目标的局部不变特征,提出用局部特征的相关性结合目标的对称性进行模糊决策,抑制由于局部畸变造成的误识．对成象有缺陷的目标进行识别结果表明,算法有较强的抗遮挡能力．     

协同神经网络的不变性研究

协同神经网络作为一种全新的神经网络,它的自上而下的构造方式,与自然界中自组织现象存在深刻的相似性．文中在介绍了模式识别协同神经网络的基础上,研究了协同神经网络用于模式识别的空间不变性．通过二维傅氏变换、复对数映射等方法,对图象进行预处理,提取图象的空间不变性,并在变换后的空间上利用协同神经网络进行识别．试验表明,协同神经网络不但能够识别空间变化的图象,并且对缺损、加噪图象也能很好识别,并且识别速度快,鲁棒性强,不会出现传统神经网络经常出现的伪状态．     

模糊模式识别法在河流分类中的应用

探讨了应用模糊模式识别法对河流进行分类的可行性,并以辽宁省河流为例,叙述了这种方法的研究程序及计算步骤。研究表明,采用模糊模式识别方法对河流进行分类,结果合理,方法可行,有一定的参考价值。     

语音识别中的VQ聚类方法

介绍了一种新的ＶＱ聚类分析－修正Ｋｍｅａｎｓ算法,该方法充分利用了语音的先验知识,聚类后仍能较好地保留汉语辅音段及过滤段的有用信息,还介绍了为解决ＶＱ聚类的无时序性与语音信号序列的有时序性之间的矛盾而采用的多节ＶＱ聚类方法。