移动机器人门牌号识别算法研究

以门牌号为对象，利用现代图像处理技术，研究移动机器人门牌号识别算法．将彩色图像转换成R-G图像，利用正交投影获得了门牌号定位．基于大津阈值分割方法，提出了图像二值化阈值选择算法．针对细化后的二值图像，综合利用端点、叉点、欧拉数和端点斜率，提出了门牌号识别算法．仿真结果证明了所提算法的有效性。     

优势区相图的计算机软件开发及应用

根据国内外的优势区相图计算机研究状况，作者采用化学势最小约束原理开发了一种新算法，并给出了新算法的程序框图和应用实例．新算法通用性强，效率高，便于计算机处理，能自动回收数据．     

截断正态分布参数估计的EM算法

用ＥＭ算法解决了截断正态分布参数的估计问题．在Ｍ步计算时，对算法提出了修正．实例计算与计算机模拟表明，修正后的算法属于广义ＥＭ算法（ＧＥＭ算法）．     

一类基于冒泡排序的改进算法的分析与比较

排序算法对于计算机信息处理很重要，一个好的排序不仅可以使信息查找的效率提高，而且还直接影响着计算机的工作效率．目前排序领域许多最简单的算法都是基于冒泡排序算法，该文对这些算法的基本原理进行了介绍和分析，并对它们的算法性能进行了比较．     

矢量图形动画的一类中间画生成算法

计算机图形学中中间画的产生是计算机动画制作的重要技术之一．本文提出了一种在两幅以矢量表示的关键帧之间生成中间画的算法，给出了算法中使用的一类插补函数并讨论了其性质，描述了算法的实现过程．本算法的特点是简单、高效、稳定和易于实现．     

基于神经网络和 PRONY 算法的电力系统谐波分析

研究了基于神经网络模型算法和Prony改进算法的电力系统谐波分析问题．为了验证神经网络算法和Prony改进算法在电力系统谐波分析中的有效性,本文进行了计算机仿真研究以及和其它算法的比较研究．研究结果表明,本文提出的电力系统谐波分析方法具有计算精度高和计算速度快的特点．     

Bezier曲线的算法研究

Bezier曲线的生成算法是计算机图形学中的重要内容．对Bezier曲线及其性质进行描述，并对Bezier曲线的算法做进一步的研究．     

综合替代法的算法与编程实现

提出了综合替代法的一种计算机算法并开发了实用软件．对算法进行了分析．指出了软件开发过程中应注意的问题、给出了实验结果．     

多边形颗粒随机分布复合材料的模拟及其网格算法

针对颗粒为多边形且呈随机分布的多相复合材料,给出了计算机模拟．同时,对此二维区域提供了一个自动三角形网格剖分算法,通过程序实现,用实例说明了算法的有效性．此算法可推广到三维情形,如：裂纹材料等．     

实现计算机视觉标定自动化的一种新技术

分析基于Mart算子的标定算法存在易受环境光及噪声影响、精度不够高的不足,根据计算机视觉标定的目标要求,通过动态阈值分割、边缘提取、轮廓跟踪和两步法标定算法等处理策略,克服了传统标定算法的缺点,并实现了计算机视觉摄像机标定的整个过程自动化．实验结果证明,该标定算法鲁棒性强,操作简便,抗噪声、抗环境光性能好,标定精度高而且稳定．     

松辽盆地有效热储层的识别与划分技术

给出了有效热储层的定义。建立了利用测井资料进行有效热储层定性和定量识别与划分方法,并依据松辽盆地有效热储层分布情况,建立了有效热储识别下限标准。应用计算机技术对松辽盆地进行了有效热储层的识别与划分,经研究实践表明有效热储层识别原理和方法是正确的、是可行的,为进一步研究地热储特征提供了重要依据。     

视觉动态目标识别研究进展

近年来,基于计算机视觉的动态目标识别的研究和应用逐渐成为热点问题,通过介绍国内外基于计算机视觉的动态目标检测、确认、定位等领域的研究进展,展望目标识别的发展趋势.首先介绍目标识别过程中的典型方法,然后对基于计算机视觉的动态目标识别算法进行分类,接着对各种方法中采用的不同算法技术进行阐述,并分别介绍了各类别中具有代表性的算法及其优缺点,最后就动态目标识别领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述.     

人脸识别系统及其在现实生活中的应用

计算机人脸识别技术是生物识别的一个重要分支。本文介绍了人脸识别系统的基本组成和常见的识别方法以及人脸识别技术在现实生活中的应用。     

调制识别算法研究

利用基于特征参数的算法对AM、FM、PSK、QPSK四种信号进行识别,归纳总结A.K.Nandi等人的研究成果,针对调制信号的的特点,对原有的参数做了改进,并且对改进的识别算法做了分析与仿真,达到了较好的效果。     

序列图像中运动目标聚类识别技术研究

以序列图像中运动目标检测问题为研究对象，应用遗传算法对多种目标进行了聚类识别，从而扩展了计算机视觉的目标识别范围，为运动目标的识别问题铱供了一种新的解决思路．实验结果验证了这种识别算法的有效性．     

人脸识别综述

在生物特征识别中,人脸识别是最自然、最直接和最友好的手段,对人脸识别的研究具有很高的理论意义和实用价值．本文对人脸识别中的常用算法进行了回顾,并且对正面人脸识别中的两个主要研究热点——人脸光照补偿和人脸小样本问题进行了讨论．     

计算机免疫系统 GECISM 中识别规则的挖掘

GECISM(GEneral Computer Immune System Model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对"自我"和"非我"特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则是GECISM的一个重要研究内容.改进后的Apriori算法以系统调用序列为数据源,从"自我"集和"非我"集中计算出频繁谓词,进而产生免疫识别规则.这些规则反映了"自我"和"非我"的内在特征,是GECISM进行"非我"检测的依据.     

基于去冲激响应的UWB雷达目标识别

提出了基于去冲激响应的UWB雷达目标识别方法,在理论上对该识别方法进行了详细地推导,并给出了该方法中所用到的窄脉冲的选取准则;最后,通过计算机模拟,给出了两种飞机模型不同姿态下的近似冲激响应数学模型,在此基础上对这两种飞机模型进行了识别仿真。从仿真结果来看,此识别方法效果良好。     

基于双语动态系统包的视角无关的人体行为识别

视角无关的人体行为识别是计算机视觉领域研究的热点和难点之一.现有的视角无关的行为识别算法的识别率随着角度的改变差异很大,尤其与俯角相关的识别效果还不够理想.提出了一种基于双语动态系统包的视角无关的人体行为识别方法.首先结合兴趣点检测器和密集采样算法提取视频帧中的时空立方体并对每个时空立方体建立线性动态系统（LDS）;其次对LDSs进行非线性降维聚类形成码本,并根据LDSs在码本中的分布及权重用一个动态系统包（bag of dynamical systems）来表示每个动作样本;最后同时对两个视角下的BoDS采用K-奇异值分解（K-SVD）算法得到一对可迁移字典对,然后根据这对字典对采用正交匹配追踪（OMP）算法得到两个视角下每个动作的稀疏表示.在IXMAS多视角数据库的实验结果表明了文中算法的稳定性和有效性.