图像目标检测算法研究

论述了一种图像目标检测算法。利用区域PCA对图像进行变化,用低维子空间描述高维空间中的图像。将低维子空间中的向量加载到BP网络的输入端进行训练,调整神经网络权值。然后利用建立起来的BP网络对图像中的目标进行检测;并且在此过程中,建立多种训练的目标库和背景库。最后编写了一个实现整个系统的软件,将图像输入软件,根据神经网络检测,输出端即可得到识别结果。     

基于改进的广义K-L变换的掌纹识别

提出了一种基于改进的广义K-L变换的掌纹识别方法.在主成分分析思想的基础上,改进后的广义K-L变换把样本的类间信息也加入到算法的分类过程中,相对于广义K-L变换,识别效果得到了提高.将原始图像投影到一个由图像的类间散布矩阵的特征向量所构成较低维的特征子空间中,在这个特征子空间中,用欧式距离来对分属于不同手掌的掌纹图像进行分类.基于不同的特征长度和训练样本数,做了一系列的实验,最佳识别率达99 17%.     

指节折痕线特征提取与识别算法

研究了一种基于灰度数学形态学和二维小波变换的指节折痕特征提取和识别算法.该算法首先利用灰度形态学对指节折痕子图进行预处理增强,通过选择合适的结构元素来施行对指节折痕子图图像进行灰度形态学处理,大大地改善了折痕线的对比度,然后利用二维小波分解的方法将增强后的图像进行二维分解,得到不同分辨率和不同方向的小波变换子图,最后根据折痕线的分布特征选择所需子图并计算它们的不变矩构成特征矢量来表征指节折痕特征.实验结果验证了方法的有效性.     

基于BP网络的同面多电极技术图像重构算法

为实现同面多电极技术对飞机用复合材料损伤区域和大小的识别,采用BP神经网络算法建立采样电容值与检测区域介电常数分布的非线性映射,利用输出灰度值实现损伤区域的图像重构.利用主元分析法对输入电容值进行降维处理.采用自适应调整学习率与动量因子方法加快了BP网络训练的收敛速度.仿真结果表明,该算法重构的损伤区域图像成像速度较快,准确度满足实现同面多电极技术对复合材料损伤区域大小和位置识别的要求.     

基于计算机视觉的织物疵点自动检测

用小波变换结合BP神经网络对织物疵点进行检测和分类.采用平纹坯布作为试样,对油渍、缺经、缺纬疵点进行识别.摄相机摄取256×256图像,将拾取图像进行小波分解,然后把小波分解后的图像灰度值作为特征参数输入到BP神经网络进行检测识别.实验结果表明,用这种方法识别织物疵点,识别率可达到98%.     

基于主分量分析的形状特征提取及识别研究

主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效的方法,可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中,用PCA法提取图像的形状特征,能够较好地满足识别层的输入要求。在识别层研究了3种识别方法:最近邻法则、BP网络及协同神经网络方法,均取得了满意的实验效果。     

基于改进主成分分析网络的手写数字识别方法

针对人工特征对于多样性的变化没有很好鲁棒性,并且主成分分析网络提取的特征维数过高导致分类效率低且对内存消耗大的问题,提出了一种主成分分析网络和压缩感知结合的手写数字识别方法.首先,利用改进的主成分分析网络对图像进行特征提取;然后,用一个非常稀疏且符合压缩感知RIP条件的随机测量矩阵对抽取的特征空间投影,得到一个低维压缩子空间,该子空间可以保留高维图像特征空间的信息;最后,采用支持向量机对降维后特征进行训练和识别.实验结果表明:该方法识别率高、训练时间短;同时,该方法在加入池化层并进行压缩感知后,特征维数更低,模型内存占用更小,分类识别的速度更快.     

基于小波变换和K-L展开的单通道表面肌电信号识别

利用单通道表面肌电信号对肘收缩、肘伸直、前臂外旋和前臂内旋四个上肢动作进行了识别.用肌电信号最高频率20倍的过采样率对表面肌电信号进行采样,利用抽取滤波技术将过采样带来的冗余数据去除并保留了过采样带来的低噪声的优点.通过小波变换提取出5个子频带的相对能量与表面肌电信号的总能量一起作为原始的特征向量,然后通过K-L展开将6维的原始特征向量降为2维.通过建立BP网络分别用6维特征向量和2维特征向量对上述的四个动作进行识别.结果显示该方法在减少肌电电极的同时保持了较高的识别率,有很好的识别效果.     

基于DCT的PCA及神经网络的人脸识别研究

PCA(Principal Component Analysis,也称为K-L变换)方法在许多人脸库的识别中取得了很好的效果,但运算量大;DCT(Discrete Cosine Transform)有较高的压缩性能并可通过快速算法来完成;集成的BP神经网络比单一BP网具有更好的泛化能力.针对上述特点,提出了一种新算法,首先用DCT处理原始人脸图像,然后用包含了原始图像大部分信息的少量DCT系数作PCA,最后用集成的BP神经网络进行识别.在ORL人脸库上的仿真试验结果表明,该方法是一种更为高效的识别方法.     

基于小波变换的K-L变换人脸识别方法研究

将K-L变换和小波变换相结合用于人脸识别的方法.即对人脸图像进行小波变换,用包含了原始图像的大部分信息的低频子带作K-L变换,相比原来方法,该方法得到了较好的识别率,同时也降低了运算量,但训练样本很大的时候.显得很重要.     

基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

摘要：针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法。利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的。仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率。     

用BP网求解模糊控制器输入量的隶属函数

在模糊控制器设计中,需要对输入数据进行模糊化处理,用隶属函数描述;模糊变量隶属函数的选取对模糊推理有很大影响.利用BP网的分类性可以将采集到的清晰数据集广义地分成模糊类.选取具有一个隐层的PB网,输入层和隐层变换函数采用S函数,输出层用线性变换函数,在MATLAB环境下采用动量算法和自适应学习速率,调用trainbpx函数,对BP网进行训练,在训练时最后一层的输出越接近目标值越好.利用训练好的神经网可以对具体的输入数据求解对应于不同模糊区间的隶属值.用这种方法,速度快,误差小.     

基于BP神经网络的电解加工精度预测模型

为精确地预测电解加工精度,采用了BP神经网络的方法进行建模．在分析影响加工精度主要因素的基础上,确定了BP神经网络模型的特征参数,并根据实际情况,确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构．用试验参数对模型结构进行训练,最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型．利用该模型进行的精度预测结果表明,该模型的预测误差可以控制在10％以内,具有很高的精度预测能力．     

基于RBF-BP复合神经网络的企业创新能力评价模型

为更加精准地测量企业创新能力,利用熵值法和相关性分析,从创新投入、创新产出、创新支撑3个维度建立企业创新能力评价指标体系,构建企业创新能力评价的RBF BP复合神经网络模型。该模型由1个输入层、1个RBF隐含层、1个BP隐含层以及1个输出层组成,其特点是将RBF隐含层的输出作为BP隐含层的输入。十折交叉验证与随机二次抽样2种方法检验表明,与单一RBF神经网络、单一BP神经网络相比,RBF BP复合神经网络模型的平均均方误差与平均绝对误差分别下降2821%、1519%和1251%、1255%,表明RBF BP复合神经网络模型具有最优的数据拟合能力,更适合于企业创新能力评价。     

金属断口图像的非线性模式识别方法

针对金属断口图像模式识别的特点,提出应用小波变换技术提取断口图像特征的方法,在此基础上,利用神经网络的基本原理设计了一种断口图像模式识别的非线性分类器·通过实验确定了分类器的网络结构,给出了相关参数选择的方法·对几种典型的金属断口图像进行了计算机实验研究·实验结果表明,其平均正确识别率达93 75%,单独以能量作为特征值,其平均正确识别率可达到95%·这说明采用非线性分类器进行断口模式识别比采用线性分类器能取得更高、更可靠的正确识别率·研究结果显示出,这种基于小波变换技术和神经网络原理的非线性模式识别方法能对纹理变化复杂、规律性不强的断口图像进行有效识别,具有更好的适应性·     

遥感图象中波谱混迭象元分离方法的研究

提出用层次神经网络模型来解决遥感图象中波谱混迭象元的分离问题,即所谓的“同谱异构”问题,该模型由两级或多级神经网络级联而成,第一级神经网络主要用于波谱混迭象元的分类,采用第一个稳含层的BP网络,输入节点数目等于输入波段向量的维数,输出节咪数目等于期望类别数;第二级和后续层次的神经网络用于波谱混迭象元的分离,也采用只有一个稳含层的BP网络,其输入节点数目仍然等于波谱向量的维数,输出节点数目等于形成该混迭波谱的类别数,该模型可以高度精确地分离出波谱混迭的象元。     

多维离散傅立叶变换神经网络函数逼近

利用多维离散傅立叶变换原理构造新颖的神经网络模型用于函数逼近,网络结构为分层前向网络。给出了网络的学习算法,网络的大部分权值都是固定的,只有输出层与最后隐层之间的权值需要调节。     

转换GPS高程的神经元网络方法

介绍了神经元网络BP算法的基本结构,提出了转换GPS高程的神经元网络模型－－经改进的5层BP网络结构。该BP网络结构包括：输入转换层,输入层,隐含层,输出层和输出转换层。由于BP网络激活函数的数据限定区间为[0,1],在工程应用中,增加设置输入转换层和输出转换层是必要的。通过某工程实例,对5层BP网络的具体模型结构进行了一些试验研究。如输入输出层的结构设计,隐含层最佳节点数的选取等。最后得到了一些有工程实用价值的结论。     

三维光场的计算全息设计与再现研究

三维全息成像是利用全息术在空间形成立体图像的技术。一个三维物体,可以沿光轴方向分为一系列二维断层图像的组合。利用高效、快速的三维Gerchberg-Saxton算法,生成位相型傅里叶计算全息图,并加载在液晶空间光调制器上,理想地重构出高质量的三维光场,实验结果表明,图像清晰连贯,对比度高,噪声小。该技术在医学、军事、三维显示、微加工以及显微技术等领域有重要应用价值。