运动目标识别与跟踪的模板匹配算法改进及仿真研究

针对传统模板匹配算法存在运算量大,以及干扰物中有部分区域和目标形状相同时识别率差的问题,改进传统的模板匹配算法,并在MATLAB6.5环境下,应用改进的新算法对简单背景中的运动目标进行计算机识别与跟踪仿真.新算法先对识别区域进行扫描点检测,判断该点是否满足要求再进行模板匹配运算;当某些干扰物体中某部分区域与目标模板相同时,采用自动模板更新的方法进行区分.仿真实验结果表明,改进的模板匹配算法大大减少模板匹配的运算量,并且可以有效地排除干扰物体对目标识别的干扰.     

基于卷积神经网络的三维物体检测方法

提出了一种新的三维物体检测方法.在物体定位部分,采用随机采样一致和欧式聚类算法分割三维物体点云以减少计算量;在物体识别部分,将物体点云转化为深度图像,利用k-Means聚类算法学习卷积核,利用卷积网络提取卷积特征,从而提高图像的识别率,并在2个公开的三维物体数据集上对所提出的特征提取算法进行测试.结果表明,与传统的点云特征提取方法相比,基于卷积网络的特征提取方法的识别率较高.     

基于隐马尔可夫模型的DNA序列识别

利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90.8%.与支持向量机相比,隐马尔可夫模型在解决多分类问题方面具有优势,不但计算时间少,而且识别率高.     

基于白化变换及曲率特征的3维物体识别及姿态计算

为解决3维物体识别及姿态计算问题,提出了一种基于白化变换和改进U弦长曲率特征的图像识别及姿态计算方法。该方法首先提取物体的2维形状特征,然后使用白化变换对模板物体图像轮廓和目标物体图像轮廓进行处理,使处理后的轮廓点集仅存在旋转关系;根据改进后的U弦长曲率方法,求取两轮廓的曲率,并进行匹配。实验结果表明:该方法具备较好的仿射不变性,其识别速度达到58ms/帧(CPU:2.3GHz;内存:4GB),识别率在无遮挡情况下达到了100%,姿态检测精度达到了1.5°。     

基于B-CFAR预处理的自动匹配目标识别法

针对传统模板匹配识别算法中 ,受目标旋转带来的识别率与运算速度难以两全的问题 ,文章采用了一种改进算法。首先在匹配之前用双参数恒虚警检测 (B-CFAR)提取感兴趣的区域 (ROI) ,这样排除了一些干扰 ,不仅能提高识别率 ,而且对于数据量很大的合成孔径雷达 (SAR)图像匹配速度也有所提高 ,然后对图像上每点窗口内计算方向性并依此选取相应方向的模板 ,最后用相应模板对图像进行匹配。将此算法运用在复杂二维 SAR图像飞机识别中 ,结果表明得到了良好的识别效果     

改进的主动形状模型在植物叶形分类中的应用

针对植物叶形识别的特点,采用改进的主动形状模型实现叶片图像的批量识别和分类.在模型中以地标点序列表示对象形状轮廓,分别应用覆盖面积半径和生物学参照点进行伸缩变换和旋转变换,归一化地标点序列间的统计关系,进而研究形状间的相似性和差异性;在分类时通过设置相似度阈值,强化了同类叶片的标准,从而减少了一些非同类的误归入事件的发生.实验表明改进的主动形状模型在叶形识别中得到稳健的识别率.     

基于LineMod的弱纹理多目标遮挡检测方法

在遮挡情况下,LineMod算法对物体的识别能力较弱,为此提出一种基于LineMod的聚类匹配识别方法CMRL。首先利用特征点的4D附加特征与3D空间特征共同形成更深层次的7D特征块,分析各特征点的内在逻辑关联性以获取新的特征点分类方式,增加独特特征(物体边缘、角、弧等)在特征点分类过程中的影响比重;然后利用数据降维算法与K_means方法相结合的方式,将7D特征信息降维为新的3D特征信息,从而实现对特征块的重新分配,得到具有更多匹配信息的模板作为最终模板。实验结果表明,该方法在多目标遮挡的复杂场景下的鲁棒性、识别率以及准确率都有较大的提高。     

CHMM语音识别初值选择方法的研究

针对隐马尔科夫模型用于语音识别时传统的参数初始化方法(随机分布之值、K均值算法)可能导致模型参数收敛于局部最优而非全局最优的问题,提出了先按最大距离选择初值中心,再按最小距离将原始数据分割成小类后去除类内干扰点,使类内相似性更强的K均值方法.实验结果表明,改进后的方法与传统方法相比,更好地平滑逼近语音特征,提高语音的识别率.     

字符图像识别的分布加权模板匹配方法研究

使用标准模板匹配识别算法对图像中的字符进行识别时,图像中的背景噪声会导致识别准确率较低.为了提高识别准确率,提出一种基于分布加权的模板匹配识别算法,在获取图像与模板在对应的各个像素点上的匹配情况后,根据点间距分别对匹配点和不匹配点进行聚类,将聚集在一起的点划分到同一个分组中,根据聚类结果对不同组内的点设置不同的权重值,再计算图像与各个模板的匹配度,将匹配度最高的模板代表的字符作为识别的结果.实验结果证明,此算法提高了对有背景噪声的字符图像进行识别的准确率.     

基于点对特征和局部参考系的六维位姿估计算法

针对大量物件分拣工作中单目视觉无法精确估计目标位姿从而无法完成随机堆叠工件分拣的问题,以点对特征为基础,提出了基于点云的目标识别和位姿估计算法的改进算法.模型训练阶段,使用改进的下采样方法,保留更多有区分性的点对,构建局部参考系作为补充特征;在线匹配阶段,以距离作为投票权重,并利用匹配点对的局部参考系相似度验证候选位姿;最后通过模型与场景的重叠率筛选未遮挡的多实例目标作为可抓取目标候选.结果表明:在方差为3%,5%倍模型尺寸的高斯噪声下,目标识别率分别可达97%,78%;所有试验的识别耗时均在1 s以内,满足实际需求.     

基于DSP＋FPGA的实时图像识别系统硬件与算法设计

图像识别算法的运算量大,控制复杂,对系统的性能要求很高,DSP的结构特殊和性能优良,能很好地满足系统的需要,笔者选用ADS-BF535作为图像识别模块的核心,负责图像识别算法的实现,选用高速灵活的XC2S200 FPGA作为图像采集模块的核心,负责图像的采集,完成预处理工作,从而保证了系统的实时性,系统使用模板匹配和BP网络识别这2种算法对数字0-9进行识别。研究表明：在DSP＋FPGA的构架上实现的图像识别系统,结构灵活、通用性强,提高了算法的效率,充分发挥DSP和FPGA结合的优势,准确快速地实现了图像识别。     

基于BERT-BiGRU-Attention的在线健康社区用户意图识别方法

针对传统用户意图识别主要使用基于模板匹配或人工特征集合方法导致成本高、扩展性低的问题,提出了一种基于BERT词向量和BiGRU-Attention的混合神经网络意图识别模型。首先使用BERT预训练的词向量作为输入,通过BiGRU对问句进行特征提取,再引入Attention机制提取对句子含义有重要影响力的词的信息以及分配相应的权重,获得融合了词级权重的句子向量,并输入到softmax分类器,实现意图分类。爬取语料实验结果表明,BERT-BiGRU-Attention方法性能均优于传统的模板匹配、SVM和目前效果较好的CNN-LSTM深度学习组合模型。提出的新方法能有效提升意图识别模型的性能,提高在线健康信息服务质量、为在线健康社区问答系统提供技术支撑。     

Molecular imprinted polymer with positively charged assistant recognition polymer chains for adsorption/enrichment of low content target protein

Here, we introduce a new type of molecular imprinted polymer （MIP） with immobilized assistant recognition polymer chains （ARPCs） to create effective recognition sites and with bacterial cloned protein as template for adsorbing the low content target protein from cell extract. In this work, cloned pig cyclophilin 18 （pCyP18）, a peptidyl-prolyl cis/trans-isomerase, was used as template. The template protein was selectively assembled with ARPCs from their library, which consists of numerous limited length polymer chains with randomly distributed recognition sites of positively charged amino groups and immobilizing sites. These assemblies were adsorbed by porous microsphers and immobilized on them. After removing the template, binding sites complementary to the target protein in size, shape and the position of recognition groups were exposed, and their confirmation was preserved by the cross-linked structure. The synthesized MIP was used to adsorb the cellular pCyP18, and its proportional content was enriched more than hundred times. The extended experiment on imprinting bovine serum albumin （BSA） with ARPCs shows that this method is also suitable for large protein.     

变异特征加权的异常语音说话人识别算法

常用的加权算法难以跟踪非常态语音特征的变异,为此,文中提出了一种变异特征加权的异常语音说话人识别算法.首先统计大量正常语音各阶MFCC特征的概率分布,建立正常语音特征模板;然后用测试语音特征与正常语音特征模板之间的K-L距离和欧氏距离来度量语音的变异程度,确定K-L加权因子和欧氏加权因子;最后利用加权因子对测试语音的MFCC特征进行加权,并将加权后的特征输入高斯混合模型进行异常语音说话人识别.实验结果表明,文中提出的K-L加权和欧氏加权的异常语音说话人识别算法的整体识别率分别为46.61%和42.25%,而基于各阶特征对说话人识别贡献的加权算法和不加权算法的整体识别率分别为39.68%和36.36%.     

基于模糊判别准则和特征加权模板匹配的字符识别

字符识别算法的设计作为光学字符识别的最关键步骤,直接影响到字符识别的精度和速度。运用特征加权模板匹配算法并结合基于模糊原理的判别准则,设计了一个字符识别算法。该算法从当前应用最广泛的模板匹配法入手,对标准模板匹配算法加以改进。在此基础上利用模糊理论作为判断标准来进行字符识别。所提算法能够充分区分开字符笔画和非笔画部分对字符识别的影响大小,从而有效地提升了识别率和鲁棒性。从实验结果来看,该算法性能较优。     

连接数字语音识别系统的DSP实时实现

：针对各种数字信息,实现了一种基于ＴＭＳ３２０Ｃ５ｘ 评价模块（ＥＶＭ）的与特定人无关的连接数字语音识别系统．在分析了连续概率密度的隐马尔可夫模型（ＣＤＨＭＭ）基础上,利用ＬＰＣ倒谱系数、ＬＰＣ差分倒谱系数、能量归一化系数及其差分系数作为语音特征矢量,训练和识别采用Ｖｉｔｅｒｂｉ算法和Ｂａｕｍ －Ｗｅｌｃｈ 重估算法,有效地提高了系统的识别率．给出了实现各个阶段所需的时间,比较了简单模板匹配法和隐马尔可夫模型法以及不同语音特征参数对识别率的影响．在具体实现中,着重处理了抗噪及实时实现问题．实验结果表明,本系统在普通机房条件下取得较满意的效果,正确识别率达到９２％ ,为其实用化提供了较为重要的技术途径．     

苯并三氮唑分子印迹聚合物识别特性的研究

用芩并三氮唑作为模板分子，运用分子印迹技术合成了分子印迹聚合物，Seatchard模型研究其结合特性，测定了结合位点的离解常数，并讨沦溶剂的极性对识别特性的影响．     

STL技术在边界元法程序中的运用

在设计边界元法程序中运用了基于ANSI/ISO C 准模板库(STL)的面向对象技术,以向量模板类的特化继承对象为变容量数据容器,实现了可按计算实例的离散结点数量动态存取数据的机制和数据容器的零容量启动,从而避免了运算时系统对静态内存空间的超量占用.     

基于条件随机场的越南语命名实体识别方法

针对越南语特点,提出一种基于条件随机场模型的越语命名实体识别方法。该方法针对越语词和词性的特点,采用条件随机场算法,选取词和词性作为特征,定义特征模版,选取越南语新闻文本,标记地名、人名、组织机构等6类实体语料,训练获得越南语实体识别模型,实现实体识别。实验结果表明该方法提取实体的准确率达到83．73％。