基于数学开矿学和神经元网络的货币识别

基于Ｇｒａｎｕｌｏｍｅｔｒｉｅｓ定义的基础,给出了模式谱的定义。运用基于“开”运算的Ｇｒａｎｕｌｏｍｅｔｒｉｅｓ得到纹理的模式谱,并以此作为纹理的特征向量,通过双隐层的人工神经网络分类器进行分类,达到识别的目的。给出了该方法在货币识别上的应用实验结果。     

基于纹理谱描述子的图像检索

本文利用一种相关性弱的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱描述邻域内像素灰度变化模式,并以纹理谱直方图形式表示图像内容．建立了基于中文自然语言纹理描述词的图像检索系统,构建了纹理属性词典．实验结果证明,基于纹理谱描述子的特征是提取方法速度快,检索准确率高．     

虹膜纹理的相位编码

讨论了虹膜识别技术的虹膜特征提取及编码,提出了一种基于Ｇａｂｏｒ函数集的编码方法,利用Ｇａｂｏｒ滤波器的相位特征,对虹膜纹理进行编码．同时,针对此编码又提出了基于加权海明距离的识别方法,并阐述了其实际识别效果．实验结果证明,该方法具有良好的编码效果及很高的运算速度,是目前较好的一种虹膜纹理编码方法．     

交换环上的Galois扩张的G－同态

定义了交换环Ｒ的关于自同构群Ｇ的Ｇ－自同态，给出有关Ｇ－自同态的一些基本性质，证明了Ｇａｌｏｉｓ扩张的Ｇ－自同态象仍为Ｇａｌｏｉｓ扩张，并且还得到它的逆命题．     

Z-矩阵的预处理迭代方法

对解大型稀疏线性方程组Ａｘ＝ｂ,当其系数矩阵Ａ为严格对角占优的Ｚ 矩阵时给出了一种预处理方法,证明了预处理后的矩阵Ａｐ的Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ及对称的Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代均是收敛的,并且对Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代的迭代矩阵ＴＤ的谱半径ρ（Ｔｐ）给出了一个上界．同时也证明了对Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法而言,经预处理后的迭代法优于经典的直接迭代法．     

基于纹理频谱子集的纹理识别

纹理频谱法是一种有效的纹理特征提取方法，但其所提取的特征高达6561（3^8）维，导致很大的存储和计算复杂性．局部二值模式通过简化纹理频谱法的定义，虽然减小了计算的复杂性，却削弱了纹理的刻划能力．为了在保持纹理频谱法纹理刻划能力的同时，又减少其存储和计算复杂性，提出了基于子集的纹理频谱方法．新方法建立在统一模式的概念上，仅提取纹理频谱的1个子集，特征维数仅为原方法的12％，大大减小了空间和时间代价．实验结果表明，新方法比纹理频谱法和局部二值模式具有更好的纹理识别性能．     

连续参数集值amart的收敛性和Riesz逼近

在Ｇ．Ａ．Ｅｄｇａｒ和Ｌ．Ｓｕｃｈｅｓｔｏｎ的基础上，给出了连续参数集值ａｍａｒｔ的定义，以及闭凸值ａｍａｒｔ的收敛定理和Ｒｉｅｓｚ逼近定理。     

关于实对称矩阵束联立特征值问题

讨论由多参数Ｓｔｕｒｍ－Ｌｉｏｕｖｉｌｅ问题离散得到的代数联立特征值问题．首先分析了联立谱的局部性质，然后基于Ｒａｙｌｅｉｇｈ商理论给出一种求解方案，最后研究扰动理论，建立了Ｇｅｒｓｃｈｇｏｒｉｎ圆盘理论、Ｂａｕｅｒ－Ｆｉｋｅ型定理、Ｗｉｅｌａｎｄｔ－Ｈｏｆｆｍａｎ型定理，证明了联立谱的半连续性     

NARMAX模型辨识的直交化最小二乘新算法

基于实际中常用的ＣＧＳ（ＣｌａｓｓｉｃａｌＧｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ）、ＭＧＳ（ＭｏｄｉｆｉｅｄＧｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ）、ＨＴ（ＨｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）及Ｇｉｖｅｎｓ算法，给出了１类改进的直交化最小二乘新算法，分别称之为改进的ＣＧＳ、ＭＧＳ、ＭＨＴ及ＭＧＶ算法，改善了原算法的数值稳定性．将改进算法用于非线性ＮＡＲＭＡＸ模型辨识，构造出了１种新的模型结构与参数辨识的一体化算法．新算法基于逐步回归进行模型选项并消去模型中的冗余项，保证了最终模型的结构优化，并可给出比Ｂｉｌｉｎｇｓ等算法精度更高的参数估计．仿真结果证明了文章中算法的优越性     

Gronwall引理的一种推广及其应用

文章基于把非线性问题线性化的思想给出了Ｇｒｏｎｗａｌ引理的一种推广，并以分析Ｂｕｒｇｅｒｓ方程半离散Ｆｏｕｒｉｅｒ谱逼近计算格式的收敛性为例给出了这种推广的应用     

基于纹理频谱子集的纹理识别

纹理频谱法是一种有效的纹理特征提取方法,但其所提取的特征高达6 561(38)维,导致很大的存储和计算复杂性.局部二值模式通过简化纹理频谱法的定义,虽然减小了计算的复杂性,却削弱了纹理的刻划能力.为了在保持纹理频谱法纹理刻划能力的同时,又减少其存储和计算复杂性,提出了基于子集的纹理频谱方法.新方法建立在统一模式的概念上,仅提取纹理频谱的1个子集,特征维数仅为原方法的12%,大大减小了空间和时间代价.实验结果表明,新方法比纹理频谱法和局部二值模式具有更好的纹理识别性能.     

采用部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别

提出一种基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别方法.首先,对煤和煤矸石0~255级灰度图像的前部分灰度信息作灰度级压缩和灰度矩阵扩阶处理,对剩余灰度级部分保持原灰度级不变;然后,根据灰度共生矩阵纹理特征分析理论,分别计算压缩扩阶后的煤和煤矸石灰度图像的能量、熵、惯性矩及相关性.最后,对煤和煤矸石各100张样本采集图像进行处理,并依据特征参数分类识别.结果表明:基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的特征参数能够很好地对煤和煤矸石图像进行有效识别,总的正确率达到93.5%.     

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.     

一种基于LNMF像素模式纹理特征的表情识别

采用一种基于像素模式纹理特征(PPBTF)的人脸特征表示方法对人脸图像进行了特征提取.首先,将原始的灰度图像转化成能够表征纹理信息的模式图,并且通过在特征窗内统计每一模式的像素个数得到其中心像素的特征矢量,然后将由局部非负矩阵分解(LNMF)得到的基本方程作为模板进行模式匹配.同时,将Adaboost和SVM结合起来,用做表情识别的分类器.最后,通过基于Cohn-Kanade数据库的实验证明了以LNMF基函数作为模板的PPBTF对表情识别具有较高的判别能力,并由基于PIE图像库等其他图像库的实验进一步验证了PPBTF对光照不敏感的特性,充分说明所提出的人脸表征方法的有效性和鲁棒性.     

遥感图象地面植被的分类识别

对图象自动纹理分类识别中的纹理特征和分类判别方法进行了讨论.利用三类图象纹理特征组合(二阶统计量,一阶统计量及付里叶功率谱)设计出fisher线性分类器,对广州郊区的地面航空照片进行了大量植被分类判别试验,得到较好的分类结果.使用“留出一个”的分类器测试方法,最高正确率达95％.     

基于多传感器数据融合的目标识别和跟踪

基于单传感器（雷达或红外）系统存在局限性,提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统,它能利用不同传感器的数据互补和冗余。特征层融合能通过利用其他传感器模块提供的目标特征信号来提高目标检测概率和降低虚警概率;决策层融合能矫正因受干扰等原因而失去目标跟踪能力的传感器模块的伺服跟踪回路,并提高抗干扰性。     

融合主动外观模型与局部二元模式的人脸识别

提出一种新的人脸识别算法.首先,利用主动外观模型(active appearance model,AAM)提取人脸五官特征点,进而获得人脸区域的全局纹理特征;然后对人脸区域中的若干个局部子块进行加权局部二元模式(local binary pattern,LBP)的特征组合;接着分别对这两类特征进行最近邻法则匹配;最后,采用基于模糊综合的原理对这两大类特征进行数据融合,给出最终识别结果.实验表明该算法的有效性,能够很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能.     

基于灰度纹理指纹的恶意代码分类

随着各种新技术的出现,传统的恶意代码的识别和分类技术存在着检测率瓶颈、实时监测效率不高的问题,为了提高准确率,提出了一种基于图像纹理指纹特征与深度学习神经网络结合的分类方法。该方法首先将数据集中恶意代码的二进制文件建模为灰度图,采用改进的灰度共生矩阵提取出恶意代码中的指纹特征图像,并选择不同步长扩展样本量,然后将该指纹特征图像作为输入数据集并采用卷积神经网络模型中进行分类训练。结果表明,该方法可以有效地分类恶意代码,准确率可达96.2%,并在泛化测试中取得了较好的效果。     

基于叶片图像的植物识别方法

 基于计算机的植物自动识别是植物识别分类学的发展趋势,本文提出了一种基于植物叶片图像的植物自动识别方法。该方法在对叶片图像进行亮度校正、中值滤波和阈值分割等预处理后,计算植物叶片的偏心率、圆形性、圆形度指标、方向角、最小矩形宽轴/长轴、最佳椭圆短轴/长轴6个形状特征参数和植物叶片的二阶矩、对比度、相关、熵、逆差矩5个纹理特征参数,再使用径向基人工神经网络设计了植物自动识别的分类器。通过对3种植物的60个叶片图像进行实验,仅用植物叶片形状特征进行植物识别的平均正确识别率为70.83%,利用植物叶片形状特征和纹理特征进行植物自动识别的平均正确识别率为83.3%,并得到了径向基人工神经网络的参数。实验结果表明,植物叶片图像的纹理特征能够提高植物自动识别的平均正确率,基于植物叶片图像的植物自动识别是切实可行的,研究成果为深入研究植物自动识别分类系统奠定了一定的理论基础。