数字图像的不变特性与特征提取

讨论了两种字符特征向量的提取方法．一种是基于平移、旋转和尺度不变性的图像变换法,另一种是强调字符形状和结构的方向特征量提取法．比较试验的结果表明,通过计算字符图像中心矩的图像变换法具有比较稳定的特征值,有利于机器识别．实验中通过最小距离法进行字符的分类识别,识别率达到80％以上,可用于实时性要求较高的车辆牌照字符识别系统．     

人耳识别的应用研究与实现

针对人耳具有惟一性、稳定性、可接受性等特点，介绍一种由图像捕捉、边缘检测、特征提取、模式识别等环节构成识别系统的生物个体识别技术，采用域值分割与非线性变换的方法进行人耳图像处理，建立训练样本以进行识别，达到100％识别分类。     

基于主元分析的入耳图像识别方法

人耳图像的自动识别是一种新的生物特征识别技术．将主元分析法（PCA）应用于人耳图像识别，分别应用BP神经网络和最近邻域法进行分类识别，给出了具体的网络设计与性能比较分析．实验结果表明，应用PCA方法提取人耳图像特征，选择合适的分类器和网络结构，可以取得满意的识别效果．     

基于Hough变换的印鉴差值匹配识别

提出了一种根据差值图像的线段参数进行印章识别的方法．首先完成目标图像与模板图像的精配准,然后对图像进行差值计算,用霍夫变换得到差值图像的直线段数．并用此直线段数作出判决．实验结果表明,利用该算法进行识别时正确性高,且所用时间短,效果好．所提供的方法在对6类目标60幅图像进行识别时总识别正确率高于85％．     

基于二元树复数小波变换的特征融合算法

提出了一种利用二元树复数小波变换(DT-CWT)提取遥感图像纹理特征的方法，不仅使得纹理分析具备小波分析的多尺度特性，而且具备了6个方向的选择性、良好的重构性和近似的平移不变性．利用DT—CWT变换提取目标图像的纹理特征，构造目标概率密度函数，并采用基于D-S证据理论的特征层融合算法对目标进行识别处理，实验结果表明，采用基于DT-CWT纹理特征的特征层融合算法对多源低分辨率可见光遥感图像中小目标的识别是有效的．     

基于C均值K近邻算法的面部表情识别

随着人工智能与模式识别技术的不断发展,面部表情识别在智能人机交互中发挥着越来越重要的作用．通过对人的面部表情分类的研究,提出了一种使用C均值聚类、K近邻算法的面部表情分类方法．对参加训练的表情图像先进行Gabor小波变换,然后使用Fisherface判别分析方法进行变换,求得特征空间．再将已进行Gabor变换的标准表情图像投影到特征空间,进行C均值聚类得到子类表情模板．对于一幅待识别的表情图像,使用K近邻算法与子类表情模板比较,将该表情图像分类．使用该方法,在公开的日本女人表情人脸库上实测达到了95．8％的识别率．     

基于决策融合的红外人脸识别方法

提出了一种基于决策融合的红外人脸方法。分别通过离散小波变换＋主元分析＋线性辨别分析、二维PCA方法、离散小波变换＋傅里叶变换3种方法将测试图像进行分类，得到3个结果，然后将这3个结果进行融合得到最终的识别结果。实验结果表明：本文提出的方法更能利用人脸图像的有用判别信息，并得到更好的识别效果。     

数字图像的不变特笥与特征提取

讨论了两种字符特征向量的提取方法,一种是基于平移,旋转和尺度不变性的图像变换法,另一种是强调字符形状和结构的方向特征量提取法,比较试验的结果表明,通过计算字符图像中心矩的图像变换法具有比较稳定的特征值,有利于机器识别,实验中通过最小距离法进行字符的分类识别,识别率达到80％以上,可用于实时性要求较高的车辆牌照字符识别系统。     

基于脊波变换的手背静脉图像增强及特征提取

根据人体手背静脉图像的结构及特点, 提出一种基于脊波变换的手背静脉图像增强方法, 并应用局部互联神经网络提取静脉图像特征, 加强了该生物识别系统对模糊图像的识别能力. 实验结果表明, 该方法与传统的拉普拉斯法、 平滑算法及小波变换相比有更加显著的效果.     

两种序的二维Walsh变换在人脸识别中的应用

对原始人脸图像进行适当的预处理后，分别利用两种不同序的二维Walsh变换与神经网络相结合进行人脸识别，大大提高了识别的效率和效果．并且对两种序的效果进行了比较，发现在人脸图像的处理中逆Walsh序的二维Walsh变换比常用的Walsh-Hadamard变换略好．     

一种基于质量(面积)的不变量

了对几何变形的图像进行正确和有效的识别,构造了一种新的特征基于图像质量（面积）的不变量．它们具有平移、旋转、尺度和反射不变性,且构造过程简单易懂:首先以物体的质心为圆心,生成一组同心圆,然后对每个圆计算圆内质量（或面积）与物体总质量（或面积）之比,这组比就是一组平移、旋转、尺度和反射不变量．将它们用于机械零件和字符的识别,获得很高的识别率．     

一种基于旋转不变量的三维形状描述子

提出一种新的基于三维模型的旋转不变量的形状描述子。在此方法中,使用Hadamard变换的工具先将三维模型表达成一序列球面函数,然后使用球面调和分析提取这些球面函数的旋转不变量。这一做法能够尽量避免将三维模型表达成球面函数过程中的信息丢失。基于这些旋转不变量给出了一种形状相似性度量。给出了大量试验结果,验证了此描述子的性能要优于其他现有的三维形状描述子。     

质心层次特征的无约束手写体数字识别

光学字符识别（ＯＣＲ）是模式识别最为成功的应用之一．目前,ＯＣＲ的研究重点是无约束手写体字符识别．采用了基于字符质心的层次特征对无约束手写体数字进行分类识别．基于字符质心的不均匀分块方法,在一定程度上可以克服无约束手写体数字字形千变万化所引起的不稳定性．层次特征将字符在空间的二维分布转化为一维,特征抽取过程简单,易于实现．将该算法应用于无约束手写体数字的信函分拣系统,单字的平均识别率达９７％以上．     

Lorentz空间形式中类空超曲面的一个空隙定理

设M~n是(n+1)维Lorentz空间形式M_1~(n+1)(c)中无脐点类空超曲面.在M_1~(n+1)(c)的共形变换群下,M~n上的3个基本的共形不变量分别是:共形1-形式C,共形2-张量A,共形度量g.用κ表示共形法化数量曲率,?=A-1/ntr(A)g表示无迹共形2-张量,主要证明了一个空隙定理.     

基于投影序列质心的不规则形状识别

以交通标记识别为例,针对不规则形状识别提出一种新的方法。选取不规则形状的边缘点做双向投影变换,根据归一化和中心化后的投影序列数据求得加权质量,从而得出投影序列的质心。由于相似质点系的质心距离相近,因此相似投影序列的质心也相近。以棋盘距离和街区距离的线性组合替代欧氏距离来度量投影序列及其质心的相似性,继而得到不规则形状的相似程度。实验结果表明,该算法在保持较高识别精度的同时,运算速率也比较快。     

关于共形映射的一个注记

指出Ｂｅｃｋｅｒ等人的文献中对一个重要定理证明中的错误,给出了正确证明,并用反例说明原证法不能成立。     

关于《Willmore 猜测的推广》的注记

本文把马志圣《Willmore 猜测的推广》一文中的定理3和定理4推广到任意 n 成立;并且对任意n,计算出了共形不变积分式的极小值 C(n,k).     

Content-based similarity for 3D model retrieval and classification

With the rapid development of 3D digital shape information, content-based 3D model retrieval and classification has become an important research area. This paper presents a novel 3D model retrieval and classification algorithm. For feature representation, a method combining a distance histogram and moment invariants is proposed to improve the retrieval performance. The major advantage of using a distance histogram is its invariance to the transforms of scaling, translation and rotation. Based on the premise that two similar objects should have high mutual information, the querying of 3D data should convey a great deal of information on the shape of the two objects, and so we propose a mutual information distance measurement to perform the similarity comparison of 3D objects. The proposed algorithm is tested with a 3D model retrieval and classification prototype, and the experimental evaluation demonstrates satisfactory retrieval results and classification accuracy.     

一组Willmore型泛函通过系统形的Betti数的下界估计

考虑高维欧氏空间中子流形Ｍ的又一组有较好意义的共形不变的泛函，给出这些泛函通过Ｍ的Ｂｅｔｔｉ数的下界估计。     

保角变换法分析锥形GRIN ROD中的光学特性

本文通过引入复变函数空间结构变换中的共形映照概念，利用保角变换法分析锥形ＧＲＩＮ ＲＯＤ中的光线程函方程，获得等价空间的半光束宽度、半周期节点等光学传输的基本参量表达，并反演到原空间结构，有效地解释了锥形ＧＲＩＮＲＯＤ中的变周期和变振幅等一系列特性，结果表明，保角变换不还可以推广应用到其他光学问题。