基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带图像和垂直方向的灰度积分投影比较适合作为手背静脉识别的特征;进一步提取了基于逼近系数的小波不变矩特征,并融合形成了90维的手背静脉特征向量;最后建立SVM分类器并利用手背静脉图像库进行实验,结果证明了该算法的识别优越性.     

基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带图像和垂直方向的灰度积分投影比较适合作为手背静脉识别的特征;进一步提取了基于逼近系数的小波不变矩特征,并融合形成了90维的手背静脉特征向量;最后建立SVM 分类器并利用手背静脉图像库进行实验,结果证明了该算法的识别优越性.     

基于Cg和OpenGL的实时水面环境模拟

实时水面效果可以大大增强虚拟现实系统的沉浸感。基于Cg图形硬件开发语言以及OpenGL,综合利用P-buffers技术、凹凸纹理技术、投影纹理技术以及动态纹理技术模拟了一个实时的、包括反射、折射、水面波动、太阳波光以及Caustics等效果的水面环境。该方法仅需要两个三角形单元来构建水面。     

一种基于步态分析的身份识别方法

近来年,步态作为一种生物特征识别技术倍受计算机视觉研究者的关注。提出了一种基于计算机视觉运动分析的步态识别方法,从图像序列中提取特征进行识别。本方法提取的特征包含步态外观和运动信息。区别于基于模型的步态识别方法,提出一种新的提取肢体角度的方法,该方法通过分析侧影宽度变化获取角度信息,无需对人体建模。首先,采用背景减除技术提取人的侧影;分析侧影的高宽变化获取步态周期。然后,采用离散余弦变换分析了步态外形特征和角度特征。最后运用K邻法在几个不同的数据库上进行了算法验证。实验结果表明,本方法行之有效。     

基于熵特征和支持向量机的调制识别方法

通信信号调制识别在非合作通信领域是一项重要的研究课题。针对当前算法计算量大,能识别的调制类型少的特点,提出了一种基于熵特征和支持向量机（support vector machine, SVM）的调制识别新方法。该算法通过提取接收信号的多维熵特征,作为调制识别的特征参数,并利用基于二叉树的SVM作为分类器,对接收信号进行调制识别。除了信号的信噪比,该算法不需要信号带宽和载频等其他先验知识。理论分析与计算机仿真结果表明,该方法具有很高的识别率,计算量小,具有很好的应用价值。     

基于离散余弦变换的红外目标识别算法

提出了一种基于离散余弦变换的红外目标特征描述方法，通过离散余弦变换描述子提取平移、旋转、尺度放缩等变换下不变性的目标形状特征，利用前向传播神经网络学习及识别这些特征向量，对3类不同姿态下的目标图像进行了分类识别，并将所提出的特征提取方法与傅立叶描述子进行比较。仿真结果表明，和傅立叶描述子相比，在保证识别率不变的情况下，采用余弦变换描述法可以减少数据运算量和运算时间。     

基于热核特征的SAR图像地物识别方法

采用了一种空间敏感度特征包(spatially sensitive bags of feature, SS BOF)来实现合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像的地物识别。首先采用推广的核模糊C 均值方法分割SAR图像,提取SAR图像目标图形;采用Harris角点检测子提取角点,接着对目标图形进行Delaunay三角剖分;采用cotangent weight方法对三角剖分图赋值,进而求得离散化Laplace Beltrami算子的特征值、特征向量,并计算SS BOF,进而对地物目标进行识别,其识别方法采用比L1相似准则效果更好的相关系数法;最后与热核迹等热核不变量特征以及Hu不变矩特征进行对比。实验表明：空间敏感度热核特征的识别率高于热核不变量的识别率,并与经典的Hu不变矩特征比较,识别率有所提高。     

基于颜色特征对木质板材分级的研究

给出几种基于颜色和纹理特征木质板材的分级算法,这几种方法通过主颜色和共生矩阵特征,分别利用神经网络中的RBF网络和K-近邻对木质板材样本图像进行处理,然后进行分类的方法。木质板材样本图像通过对木材加工处理采集而得到的。主颜色特征是反映一幅图像的基本面貌的,并通过HSV颜色模型、量化、颜色直方图和绝对距离而得到的;再加上共生矩阵特征。选取三种主颜色方案数据,经过Matlab7.0平台进行程序设计,对木质板材样本图像数据进行训练和测试,并加以验证。实验结果表明,这几种方法能够较好地解决木材分级的问题。     

一种基于定位和非对称补偿的伪装目标分割方法

伪装是欺骗观察者感知系统的一种手段, 善于伪装的个体在纹理特征上与背景具有高度的相似性。为解决前景与背景因相似而导致的像素归属歧义, 提出一种基于定位和补偿网络(locating and compensation network, LCNet)的伪装目标分割网络。该方法效仿了捕食者从搜索→确立→聚焦的寻猎过程, 涵盖双主干网的强感知提取、定位模块的双注意力以及级联的非对称补偿模块的细化像素模糊。实验表明, 在4种评价指标下, LCNet在3个具有挑战的伪装数据集上都显著优于现有的6种最新模型, 具有较高分割性能。     

瞳孔中心指导的虹膜边界快速定位算法

虹膜边界定位精度和定位速度影响识别系统性能。Hough变换是计算机视觉中检测几何目标的常用算法,在人眼图像中可以通过对圆参数的投票进行虹膜边界定位。虹膜在图像中的位置和大小不固定,这使得虹膜边界定位计算量大,定位速度慢。针对虹膜边界定位实时性差的问题,提出了基于瞳孔中心指导的虹膜边界快速定位算法,通过选择小图像块和减少图像边界点数提高边界定位的快速性。仿真结果表明该算法对于在人眼图像中快速、精确定位虹膜是有效的。     

一种基于序列比对的路由对称性定量分析方法

路由对称性是互联网的基本属性之一。基于序列比对计算，提出一种路由对称性定量分析方法，可客观地评价不同网络主机的路由对称程度。使用该方法，对互联网的AS级路由对称性特征进行了定量分析，主要发现有：（1）互联网的AS级路由对称程度较高，分析中仅3．74％的主机对存在严重AS级路由不对称。（2）路由对称性与路由长度有关，较长路由长度的主机对AS级路由对称程度较低。（3）不同网络主机的路由对称程度不是均匀分布。     

基于CNN网络和多任务损失函数的实时叶片识别

针对传统叶片识别易受环境干扰,难以实现复杂背景下的多叶片实时识别问题,提出一种基于CNN网络和多任务损失函数的实时叶片识别方法。采用CNN网络提取叶片图像特征图,输入到RPN网络生成区域候选框;依据特征图和区域候选框,提取候选框特征图,分别进行叶片分类和边界框回归,预测叶片类别和叶片预测框的定位;利用多任务损失函数约束分类和回归,来提高叶片分类和回归的准确率和运算速度。实验结果表明,该方法的平均实时叶片识别准确率为91.8%,平均实时识别速度为25 fps。     

基于模拟退火算法的水下航行器流体动力参数辨识

运用模拟退火算法和极大似然准则，对水下航行器流体动力参数进行辨识。辨识结果表明：运用模拟退火处、可以求得水下航行器流行动力参数的极大似然估计；与常规辨识算法相比，模拟退火算法对初值的选取要求较低。     

基于小波神经网络的混合动力汽车实时控制策略

提出了基于小波神经网络的并联式混合动力汽车实时控制策略,用以控制混合动力系统的转矩分配,以提高混合动力汽车燃油经济性。该策略采用一个小波神经网络控制器,结合瞬时优化控制策略得到的控制规则进行训练,实现对混合动力系统的实时控制。基于ADVISOR的仿真研究表明,该控制策略不仅能够保证车辆的燃油经济性,而且克服了瞬时优化控制策略难以实时控制的缺点。     

An Automatic System of Vehicle Number-Plate Recognition Based on Neural Networks

1. INTroDUCTIONAutomatic recognition of nUmber-plate is basically divided into two processes. The fast process is to locate the.vehicle nUmber-plste. The second process is to recognize the characters on nUInber-plste.NUmber-plate lOcation can be regarded as the most ~enging aspect of nUmber-plate recoghtion. Basically, there are three methods for number-plate location. The first one [1,4] locates nUmber-plste using binaryimage obtained by tblesholding grey-level image. It requires good…     

基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变动引发的物流配送干扰问题,最大化满足顾客需求并兼顾企业利益,提出基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理方法.采用干扰管理思想对由客户需求变动引起的实时车辆调度问题进行研究,在深入分析现实中客户服务时间要求特征的基础上,把客户满意度水平定义为模糊时间窗的隶属度函数,并提出了车辆调度干扰恢复问题转换策略,构建了基于模糊时间窗的客户需求变动干扰管理救援模型,实现从顾客、驾驶员和供应商3方面对干扰影响程度的度量.为寻求最优解,设计模糊遗传算法,并改进了基于客户点的编码方式.在算法中用模糊优化程序处理问题的模糊特征,通过对客户服务时间的局部调整来确定最佳服务时间.实例结果表明了时间窗模糊化处理、扰动恢复模型及算法在应用中的有效性.     

人脸识别:一种基于特征融合及神经网络的方法

基于特征融合和神经网络构建了一个完整的人脸识别系统。首先使用广义K-L变换对人脸的自组织特征和形状特征进行融合；然后使用UDT(Uncorrelated Discriminant Transfom)对融合后的特征进行变换，以获得最优鉴别矢量；最后使用多层感知器作为分类器。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于PLPF方法的车辆ABS控制方法

建立了四通道车辆防抱制动系统（ABS）的状态空间模型，考虑到其非线性特性，提出了用PLPF（分段线性多项式）函数对其进行分段线性化的方法，并提出了修正的PLPF方法，利用车辆系统的状态参数得出系统矩阵和控制矩阵。用最优控制方法得出在下一个采样点时的车辆状态，即可按照基于PLPF的最优控制方法得到控制序列。     

基于模糊规则的货运车调度方法

传统上 ,调度员在安排车辆满足客户的要求时 ,主要考虑车辆与需车点的距离 ,即让靠客户最近的货车去提供服务以减少时间 .但实际上 ,调度员还应设法对所有的司机提供相对平等的“生意机会”,即具备公正性 .因此 ,实际调度原则至少应考虑“距离的远近”和“使用次数多少”两个因素 .对此 ,本文提出了一种用模糊规则协调这两个因素的方法 ,并进行了相应的计算机仿真.     

基于MATLAB/xPCTarget、Virtual Reality工具箱的汽车动力学实时仿真研究

介绍了一种基于MATLAB/xPCTarget、Virtual Reality技术的汽车动力学实时虚拟现实仿真系统,该汽车动力学仿真系统可以实现人对虚拟环境下运行的汽车进行实时操纵,为汽车稳定控制系统以及人车路环境闭环控制仿真研究提供了一种简单廉价的解决方案.