基于不变性矩特征的人工神经网络2—D形状识别

在２－Ｄ不变性矩快速计算的基础上，利用人工神经网络，使用不变性矩完成２－Ｄ形状的识别。实验结果与现有文献的结果比较，本文采用的方法具有特征数目少、意义统一、识别快速、准确的特点。     

基于组件对象模型的冲压产品特征识别技术

基于组件对象模型(COM)技术对冲压零件的特征分类、特征定义和特征识别技术进行了研究，提出了从级进模冲压零件几何模型中识别、匹配形状特征，对特征信息进行处理并提取特征参数的技术构架和实施方法．用COM和特征识别技术实现了对轿车冲裁弯曲级进冲压件进行弯曲特征识别展开、毛坯排样几何特征图形的识别以及进行各类排样方式下的毛坯优化排样．实例研究结果表明：在SolidWorks开发平台上应用COM技术编程可以较好地对冲压产品进行特征设计和特征识别，其关键技术的实现为级进模KBE(Knowledge Based Engineering)系统的研究开发提供了更为灵活、简便和实用的技术方法．     

基于对象模式关系图的测试顺序生成方法

类的测试顺序对于面向对象的集成测试有着重要的作用．在基于对象关系图（ORD）的测试顺序生成方法上,改进了对象关系图,结合设计模式提出了对象模式关系图（OMRD）,并在对象模式关系图的基础上提出了基于对象模式关系图的测试顺序生成方法．基于对象模式关系图的测试顺序生成方法能在一定程度上解决基于对象关系图的测试顺序生成方法所存在的不足．     

基于Mutual Boost和支持向量机的表情识别

主要研究自动人脸表情识别(FER),首先使用Gabor算法提取人脸图像的特征,再针对Gabor特征维数高、冗余大及利用传统的AdaBoost算法进行特征选择时特征间仍存在较大冗余的特点,引入了基于互信息的AdaBoost算法(MutualBoost)进行特征选择,降低特征维数和减少特征间的冗余信息量。然后再以SVM分类器进行分类。本算法在JAFFE表情库上进行测试,结果验证了算法的有效性。     

基于HMMs和SVM的人体日常动作序列分割识别研究

随着微机电系统(MEMS)研究的精细化,人体传感器网络(简称体感网)技术在医疗监护领域有了长足发展,而人体动作分析与识别是体感网中富有挑战性的研究课题.采用动态隐马尔可夫模型(HMMs)方法对基于用体感网技术的人体动作序列进行了分割,并且对分割精准度进行了度量分析.从实验结果可以看到,动态HMMs方法优于LIR和Top-Down方法,其分割精准度达到了80%以上.对分割后的数据提取均值、方差等特征,采用支持向量机(SVM)方法分类识别的结果表明所提分割方法具有良好的稳健性,平均识别准确率在89%左右,与手动分割接近.     

基于HMM的孤立字识别

本文以HMM(隐马尔可夫模型)为基础研究孤立字的汉语语音识别。孤立字的汉语语音样本首先经过人工切分去除寂静段,然后进行分帧处理;对每一帧语音进行频域预加重和时域汉明窗加权处理后,提取该帧的39维的MFCC混合参数(Mel频率倒谱参数);把该字所有帧的MFCC混合参数作为该字HMM模型的观察序列对其进行训练。通过在小人群范围内对0-9这十个孤立数码语音的大量实验,得到了很好的识别效果。     

基于Faster R-CNN算法的船舶识别检测

目前,检测卫星图像中船舶的常用方法如合成孔径雷达(synthetic-aperture radar,SAR)对多目标仍难以达到精确检测,而更快速的区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)算法是一种深度学习算法,用于物体检测和分类时,可以实现高精度实时监测。文章应用Faster R-CNN算法对卫星图像中的船舶进行识别和检测,并与传统尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法、快速区域卷积神经网络(fast region-based convolutional neural network,Fast R-CNN)算法进行对比。研究结果表明,Faster R-CNN算法比传统SIFT算法和Fast R-CNN算法有更好的收敛速度和识别精度,该算法在船舶识别方面具有较大潜力。     

基于GA优化的VMD-SVM识别角度头故障特征

提出一种基于遗传算法优化的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)-支持向量机(support vector machine, SVM)方法来识别机床角度头故障特征。首先采用遗传算法对VMD算法的输入参数进行优化,将优化后的VMD算法用于振动信号的分解,得到各本征模态函数(IMF)后,求得对应的能量熵;然后通过SVM算法筛选出有效故障数据,再利用峭度和相关系数相结合的方法将其中的IMF筛选出来并重构信号;最后,对该信号作频谱分析,分析相关特征信息,识别并诊断出故障。根据仿真和实验结果,所提方法对于故障角度头的有效信号筛选正确率高,对于噪声抑制效果良好,特征提取快速有效,可用于机床故障诊断领域。     

基于GA优化的VMD-SVM识别角度头故障特征

提出一种基于遗传算法优化的变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）-支持向量机（support vector machine,SVM）方法来识别机床角度头故障特征。首先采用遗传算法对VMD算法的输入参数进行优化,将优化后的VMD算法用于振动信号的分解,得到各本征模态函数（IMF）后,求得对应的能量熵;然后通过SVM算法筛选出有效故障数据,再利用峭度和相关系数相结合的方法将其中的IMF筛选出来并重构信号;最后,对该信号作频谱分析,分析相关特征信息,识别并诊断出故障。根据仿真和实验结果,所提方法对于故障角度头的有效信号筛选正确率高,对于噪声抑制效果良好,特征提取快速有效,可用于机床故障诊断领域。     

基于SVM信息融合方法的人脸表情识别

提出一种基于支持向量机(SVM)的信息融合方法进行人脸表情识别．该方法首先对 预处理后的人脸图像进行局部特征和整体特征的提取;然后用最小距离分类器、最近邻距离 分类器、最大相关分类器、径向基函数(RBF)神经网络分类器进行表情识别;最后构造一 个三阶的多项式支持向量机对多个分类器的输出进行决策融合以达到人脸表情识别的目的．     

基于Radon和Fourier-Mellin变换的物体几何不变性分析

本文提出一种具有高容噪能力并且对灰度和二值图像都适用的平移、尺度与旋转不变性分析方法,该算法在对图像进行坐标变换后,利用Radon变换将目标图像转换到投影空间,组成投影矩阵,然后对投影矩阵进行Fourier-Mellin变换,最后从变换矩阵中提取不变特征、进行目标图像的分类。理论分析与实验结果表明,与现有的不变性分析方法相比,该算法克服了以往方法的不足,对灰度和二值图像的不变性识别都适用,并且本算法对噪声的鲁棒性强;对灰度图像的识别率高;可以达到理想的分类效果。     

不同维数下空间对象的反最近邻查询

反最近邻查询是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,是空间数据库的应用拓展,在不同维数下,根据不同的索引结构,反映出空间对象的反最近邻查询差异性较大,从不同索引结构的特性出发,分析了低维环境下基于R*-树的反最近邻查询优势,提出高维环境下一种新的基于SRdnn-树索引结构的空间对象反最近查询方法,优化了不同维数下空间对象的反最近查询性能,提高了查询效率.     

汽车二维图像的分类识别研究

用自相关函数提取图像的特征,对三类小汽车模型的侧影进行了分类识别研究．给出了两种分类识别方法：加权ｋ－近邻分类法和ＢＰ网络分类法,并对两种分类方法的性能进行了分析．实验结果说明,识别效果较好     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

投影距离的概率峰值效应及其在三维目标识别中的应用

在计算机视觉中，由于物体的几何特性随视线的变化而变化，从而给三维目标识别带来了困难．在设计识别算法时，关键是理解目标重要特征的变化，如角度、距离等的变化．在视线方向各向同性条件下，投影角度和距离的概率密度在其原值附近具有峰值效应，即投影角度及距离接近于原角度及距离．利用投影角度的联合概率函数可识别多面体．在已知距离时，为了便于识别目标，导出了投影距离的密度函数．实验结果证明了该方法的有效性．     

基于不变角度轮廓线的三维目标识别

三维物体的快速准确识别是研究的热点.根据局部特征变换的特点,提出了不变角度轮廓线的识别方法.算法通过点云矢量特征对物体进行局部分割,利用欧式距离、测地距离以及角度三个变量,建立其不变角度轮廓特征描述,进一步提取不变矩特征,构建特征向量数据库集.被识别物体的特征描述和数据库中特征进行夹角余弦匹配,可完成物体的识别.通过识别实验以及识别算法性能分析,结果表明算法具有较高的识别率和识别效率,可以用于复杂点云物体识别.     

基于小波变换的多普勒雷达目标识别

提出应用小波变换技术 ,以辨识不同目标回波之间的细微差异 ,并对连续波多普勒体制雷达的回波信号进行分析的方法 .采用本方法在雷达的一个距离波门内得到了地面目标的数量信息     

基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位

提出了一种双目移动机器人实时动态目标识别与定位方法。该算法首先采用SIFT(Scale Invariant Features Transforms)算法提取目标特征,并结合双目视差特征进行目标匹配;然后通过区域增长方法进行目标区域的提取;最后结合双目视觉标定的模型对目标进行定位。实验结果表明:该方法在摄像机运动-目标运动情况下,能对局部特征未知或特征不明显的动态目标进行有效的识别与定位。     

移动查询点的最近邻查询方法研究

移动查询点的最近邻查询在时空数据库查询的领域具有很重要的地位。本文提出了一个以处理动态环境下的K个最近邻居(K-NN)查询问题的有效的方法。     

类人足球机器人彩色目标识别与头部视觉跟踪

为了在机器人足球比赛中能够快速准确地跟踪运动目标,提出了一种颜色识别与头部视觉跟踪相结合的方法.利用HSV色彩空间颜色阈值的判别和种子点区域生长的填充算法识别物体,计算物体质心并判断其位置,然后通过舵机控制机器人头部的转动跟踪目标.实验结果表明,该方法具有较高的跟踪速度与准确性.