基于分形矩的印刷体藏文特征提取方法

基于现有的藏文字丁特征提取方法——图像投影法和方向线素法，运用分形矩理论，提出了一种基于分形矩的藏文字符特征提取方法．用该方法提取的特征有效地反映了藏文字丁的局部和全局特征，减少了图像中像素位置变化给识别部分带来的负面影响．该方法在一定程度上克服了藏文字丁极多而造成的误识率高的缺点，并且解决了由于特征向量雏数较多造成的运算速度慢的问题．     

基于边缘特征的运动目标提取与跟踪

运用聚类准则，提出了一种获取二值边缘图的自动门限法，研究了序列图像中目标跟踪窗的自适应调整，并在此基础上进行了复杂背景中运动目标匹配跟踪试验，试验结果表明，本方法提高了复杂背景中运动目标跟踪的能力，可作为常规跟踪方法的补充，以达到稳定跟踪。     

运动图像序列自动解析方法的研究

针对赛铤运动图像序列的特点，提出了跟踪匹配的自动解析方法，即在模板匹配法中加入跟踪的概念，使得样本模板的中心随特征点的移动而变化。这种算法与一般的模板匹配法比较，可以进一步缩小搜索区域，减少计算量，降低失跟率。     

基于空间分布特征的手写体数字识别

首先根据手写体数字在空间上的分布情况，提取其空间分布特征，同时定义了一种新的特征；其次，提出了一种新的细化方法，并用最小距离法对手写体数字进行了识别。该识别方法较传统方法简便，不必考虑笔划的多变性，具有较高的识别正确率，并能实现快速识别。     

自动浇注铁水液位高度实时图像处理方法的研究

针对现有浇注系统存在的问题，提出了全新的基于边界法的快速图像处理方法。基于边界法的图像处理方法不仅可以较准确地求出液面的高度，同时可估算出液柱的大小（流量）和液面的波动情况，而且消除了液柱的干扰信息（传统面积法将液柱的面积也算在内），求得的液面高度较准确地反映了实际液面高度，符合系统实时控制的要求；最终实验取得了较好的控制效果。     

运动图像序列自动解析方法的研究

针对赛艇运动图像序列的特点，提出了跟踪匹配的自动解析方法，即在模板匹配法中加入跟踪的概念，使得样本模板的中心随特征点的移动而变化，这种算法与一般的模板匹配法比较，可以进一步缩小搜索区域，减少计算量，降低失跟率。     

基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画研究

动漫产业的发展带来了三维动画制作技术的发展，而人脸表情动画制作是决定动画质量的关键因素。文章在分析当前三维人脸表情动画设计存在问题和发展趋势的基础上，提出基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画设计方法，对三维动画中的人脸表情动画进行了有益的探索。     

基于微多普勒的雷达目标特征参数提取方法比较

从雷达探测到的众多目标中识别出真目标,进而进行有效的拦截是导弹防御系统中的关键技术。利用雷达获得的微多普勒效应进行真伪目标判定是目前较为先进的目标识别方法之一。选择弹道导弹的弹头目标建立其运动模型,通过对基于微多普勒的时频分析法、频谱与倒谱法、延时共轭法等三种常用方法对弹头目标的微多普勒特征参数提取的计算、仿真和分析,给出了各种方法的优缺点和适用范围。仿真结果表明:在散射点数目较少时,延时共轭法可以快速准确地估计目标的微动特性。     

一种有效的多字体印刷字符识别系统实现

提出了一种基于神经网络和浮动模板的多字体印刷字符识别方法。在研究大量的多字体印刷字符图像后，给出了一种有效的预处理方法，并在综合抽取宏观特征与微观特征后，送入神经网络的浮动模板法分类器进行识别。实验证明该方法具有相当高的识别率，应用前景十分广泛。     

多源数据结合的高分一号土地利用/覆盖分类方法研究

基于多时相的GF-1数据获取NDVI时序变化、NDWI和MNDVI等指数图像数据，辅以Landsat8卫星OLI影像和数字高程模型(DEM)数据，得到了不同地物在光谱、时相和形状等方面的特征；通过分析各种地物类型在这些特征上的差异和变化规律，总结出不同地物的特征提取规则，构建了一种基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法，并以广州市为实验区，运用该方法、最大似然法和最小距离法进行了土地利用/覆盖分类及其精度评价.结果显示:基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法的总体精度为85.86%(部分地物分类精度达到95%以上)，与最大似然法及最小距离法相比，其总体精度分别提高了4.62%和12.24%，说明该方法能够更好地发挥GF-1遥感数据在土地利用/覆盖分类中的实际应用潜力，且有效提高了各种土地利用/覆盖地物类别的分类精度.     

人脸检测与识别技术综述

人脸的检测与识别技术因其巨大的应用价值及市场潜力,引起各方面的关注,已经成为图像工程和模式识别领域的研究热点。文章在回顾人脸检测与识别技术发展历程的基础上,对人脸检测与识别的多种相关技术作了介绍与评论,并讨论了该技术的最新发展方向及其国内的发展情况。     

局部均值分解(LMD)方法在多尺度变形分析中的应用分析探讨

我国是一个自然灾害种类多、发生频繁和危害严重的国家,工程建筑物的变形监测非常重要。测绘学科中,在多尺度变形分析方面,目前主要有小波分析和经验模态分解(EMD)算法,对其研究作了评述,对近年来提出的局部均值分解(local mean decomposition;LMD)方法的基本思想、在其他学科的应用研究和前景作了分析讨论,在测绘学科的多尺度变形分析提出了其应用研究的可能性。     

Similar component analysis

A new unsupervised feature extraction method called similar component analysis (SCA) is proposed in this paper. SCA method has a self-aggregation property that the data objects will move towards each other to form clusters through SCA theoretically, which can reveal the inherent pattern of similarity hidden in the dataset. The inputs of SCA are just the pairwise similarities of the dataset, which makes it easier for time series analysis due to the variable length of the time series. Our experimental results on many problems have verified the effectiveness of SCA on some engineering application.     

实体造型中的特征处理问题

特征处理是基于特征的CAD的重要组成部分，特征处理中的关键问题是特征的提取，在对有关特征分析的基础上，提出了一种以2D空间数据为基础提取特征的方法，并对比较难处理的相交特征问题给出了相应的算法。     

基于小波变换的心电信号处理研究

在简述小波变换理论发展的基础上,介绍了心电信号的主要特点和研究内容,从两大方面概括小波变换应用于心电信号处理的国内外研究现状:一是去噪,着重介绍了小波阈值消噪的研究成果,概括了在母婴心电信号分离、去除肌电噪声、保留特征波形方面的研究现状;二是波形检测和特征提取,着重介绍了QRS波群检测、ST段检测和R波峰值提取的研究现状,以及小波与其他理论结合用于心电信号处理的研究成果。最后,展望了利用小波变换进行心电信号处理的前景。     

旋转机械故障特征的定性提取

讨论了应用小波变换和延时嵌陷分析的理论从旋转机械的振动时间序列信号中提取定性故障特征的方法,并用该方法分析了一实验转子系统的常见故障信息,给出了旋转机械几种常见故障特征的小波表达和混沌动力学特征．     

基于小波变换的波形特征抽取与识别

从设备诊断领域中特征信号模式识别的应用角度,探讨了基于小波变换的特征提取与识别方法.首先讨论了小波变换及其基本性质,进而探讨了基于小波变换模量极大点的特征抽取及基于模量极大点的幅值沿尺度s演变的特征提炼方法,并构造了全局的相似性度量,最后给出了分析实例.     

基于多分辨率分析的舰船辐射噪声频域特征提取

为提高舰船目标识别率，采用小波多分辨率分析法对舰船辐射噪声进行多尺度调制谱和噪声谱特征提取及融合研究。并用提取的特征对三类舰船目标辐射噪声进行了分类识别实验，结果表明所提特征具有很好的分类识别效果。     

由地震记录辅助推断沉积相──模式识别在地震勘探中应用的探讨

本文概述了国外在模式识别用于地震勘探方面的进展，提出了一种由地震道分类以别沉积相的方法，在此基础上着重讨论了地震道的分类识别问题，其中包括数据获取，特征抽取以及分类方法，文中并给出了相应的实验结果。