采用特征识别技术的MBD模型自动语义标注方法

为了解决设计重用过程中基于模型的产品数字化定义(MBD)模型的问题,采用特征识别技术,对MBD模型自动添加语义标注,从而提高关键字检索的准确性.首先,对MBD模型的构成原理与模型要素进行分析,并在融合关键信息的基础上建立零件模型的属性面邻接图(AAG),根据零件模型上加工特征,将特征划分为螺钉头部特征、螺钉功能特征和材料特征.其次,通过顶点属性结合邻接矩阵重构图的顶点序列,动态编码结合距离匹配,求出最大公共子图,得出MBD模型之间的相似度.最后,利用聚类法实现对MBD模型的自动语义标注.实验结果表明:文中方法可以实现MBD模型的自动语义标注,很大程度上提高语义标注的自动化程度.     

基于扩展决策函数的信息系统的属性分解

信息系统是一个二元组,包括个体论域和属性集。对信息系统进行属性分解的目的是使分解的子信息系统能方便地利用RoughSet等工具进行处理;用子信息系统知识单元存储而用于局部推理;同时降低系统推理的复杂性。针对这一问题提出了一个基于GDF(扩展决策函数)的信息系统属性分解判据,提出并证明了信息系统属性分解性质。最后通过示例验证了所提出的方法。     

智能特征识别方法的研究

本文提出的特征表达方法解决了特征识别的脆弱问题，分析特征识别研究现状，探讨特征识别的关键技术的原理方法，对比分析其优缺点，提出一种面向多种应用层次的智能集成化特征识别技术，成功地将特征识别应用于并行设计中产品模型向制造特征的转换过程     

基于多分区特征组合的虹膜识别算法

本文提出了一种基于多分区特征组合的虹膜识别算法,既考虑了虹膜纹理的全局特征又考虑了局部特征. 实验结果表明,该算法与传统的Daugman算法相比,具有良好的鲁棒性,明显降低了错误识别率,可以有效地应用于非合作用户场合下的虹膜身份识别系统.     

基于工程图形的特征识别方法

在零件几何特征分类的基础上 ,根据工程制图的特点 ,提出了零件视图的“顶点 +边+位置”信息矩阵表示模型 ,通过多视图间关系规则的探讨 ,给出了基于DXF文件格式的几何特征识别方法 为CAD/CAPP的无缝集成提供了实施方案     

基于能量分布轧机振痕振动特征识别方法研究

在轧制过程中,带钢表面经常会出现明暗交替的振痕,严重影响带钢表质量;由于轧制速度等轧制参数波动会导致振痕特征频率的变化,难以准确捕捉振痕特征频率,无法实现振痕特征频率的自动识别和实时监测。分析了带钢表面振痕特征,根据轧制参数确定了带钢表面振痕出现的特征频率,提出了对振动加速度信号的自相关处理和小波包分解相结合的方法,得到了小波包分解能量分布情况,克服了轧制参数波动对振痕特征频率的影响,实现了对带钢表面振痕的有效识别。试验证明该方法不仅便于计算机自动识别,而且为提高生产效率和经济效益提供了新的理论依据和实践支撑。     

三类符号变换图的特征多项式

令G=(V(G),E(G))是n个点、m条边的简单图,σ:E(G)→{+1,-1}是定义在边集E(G)上的符号映射,称Γ=(G,σ)为G的一个符号图.给定一个符号图Γ,Belardo和Simi?定义了符号线图￡(Γ)和符号剖分图S(Γ),并得到它们邻接特征多项式和Γ的Laplacian特征多项式之间的关系.本文定义了另外三类符号变换图,即符号中间图、符号三角扩展图和符号全图,分别记为Q(Γ)、R(Γ)和T(Γ).当G是正则图,给出这三类符号变换图的邻接特征多项式和Laplacian特征多项式与原符号图对应多项式的关系.这些结果推广了一般图对应的已有结论.     

基于挥手行为的性别识别方法

提出利用挥手行为进行性别识别的方法.使用基于含时切平面的方法检测周期,用平均剪影表征一个周期序列的挥手行为,PCA降维后利用支持向量机进行分类.实验在60人(30男,30女)的数据库上进行.实验结果表明,用提出的算法从三种挥手行为(挥左手、挥右手、挥双手)中识别出性别的正确率达到89.83%或更高.实验还将人体分成5部分:手臂、头肩、腰、臀和腿,研究人体各组成部分对性别识别的贡献.93个对比实验结果表明,去掉手臂部分识别率下降最快;只通过手臂识别正确率达到86.44%或更高;使用两部分识别,手臂+臀部是最优组合;使用三部分识别,手臂+头肩+腰是最优组合.     

基于特征提取的健美操分解动作图像自适应识别方法

为了解决传统方法容易受运动速率、光照情况、遮挡、复杂背景等的影响,导致识别结果鲁棒性较差的问题,通过特征提取方法研究了健美操分解动作图像自适应识别问题。通过时间能量金字塔把视频序列划分成若干段,得到结果中动作并非全为健美操动作,含大量干扰信息,通过背景消减法对进行健美操运动的人体目标进行提取,进行进一步处理,得到人体轮廓的二值图像序列,求出轮廓外界矩形宽度和高度之比,依据宽高比获取关键帧,通过拉普拉斯法求解相邻差异帧与间的光流,降低背景杂波产生的影响。针对关键帧提取特征向量,通过相似性检测对待识别健美操分解动作图像和提取特征进行匹配,设定相似性阈值,将相似性高于阈值的图像作为识别结果。结果表明：所提方法对单人健美操视频数据库的识别准确率高,仅存在一定程度的混淆;所提方法对含不同场景的复杂数据库的识别准确性和其它方法相比最高。可见所提方法受外界环境干扰小,可保证高识别精度。     

基于IMF奇异值分解和SVM的虹膜识别方法

提出了基于固有模态函数奇异值分解和支持向量机的虹膜识别方法．用一维经验模式分解对按行展开的虹膜数据进行分解,将得到的若于个IMF形成初始矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为虹膜特征向量输入支持向量机进行分类识别．与传统的Gabor小波特征提取方法比较,本文方法解决了滤波器参数繁杂同题且在编码长度和时间方面有明显的改进．试验结果表明,本文方法能有效地应用于身份鉴别系统中．     

基于代数方法的图像特征抽取和识别

该文对文献（３）中的相似度计算了改进,用低维矩阵替代高维矩阵进行计算,先证明没有改变原有图像矩阵的相似度,然后用新方法和原方法解决一组人脸图像识别问题,实验结果表明,新方法大大减少了计算量,又能保持稳定的识别率,具有较高的识别效果。     

基于Zl-Zr法的人脸特征提取与选择方法

在人脸特征提取与选择方法的研究中,提出了以Zl-Zr法为基础,通过对特征分量判据J的计算,不断通过交替增加或剔除特征来得到优化解。同时,为了解决该方法存在的特征分量相关度和计算复杂度的问题,使用K-L变换法对n维原始特征组成的向量进行线性正交变换,以使特征在一个新的空间内不再相关。进而,再通过调整参数使得在进行特征选择时的计算复杂度大幅降低,使该方法的实用性提高。     

基于层次的分类器组合

对传统的串行、并行组合方式的分析基础上，该文提出一种基于层次的分类器组合方式，并以手写体数字识别为例，选取了8个不同信息层次的分类器进行组合，得到最终分类结果如下：正确识别率为97．15％，错误率为0．75％，拒识率为2．10％，可靠性为99．234％。实验结果表明，此种分类器组合方式较传统的串行、并行组合方式在性能上有所提高。     

基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下的小目标检测问题,对Kaplan的扩展分形特征进行改进,使其对目标尺寸具有一定的适应性·考虑自然背景和斑点状人造目标在水平、垂直方向特性,利用小波分析良好的方向选择性,通过多级小波分解互能量交叉,在两个方向上有效地增强目标、抑制背景干扰,从而提出一种基于小波分析的多尺度扩展分形特征·实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和适应性,能从单帧图像中较好地检测出小目标,具有检测速度较快、易于实现的特点·     

基于张量分解模型的语音信号特征提取方法

提出了一种通过张量分解提取语音信号特征的方法. 该方法对语音信号进行预处理,然后对每帧语音信号进行小波分解得到不同尺度上的信息,对这些信息提取传统特征参数,构建一个帧结构×分解尺度×特征参数的三阶张量,并经过张量分解得到各阶投影矩阵,从而建立语音信号在高阶空间上的特征体系,以便充分表征语音信号的特征. 实验结果表明,本文提出的方法与传统特征参数体系比较,有利于语音识别系统性能的提高,并且对于带噪语音的识别具有一定的鲁棒性.      

一种自适应颜色特征的目标识别与跟踪法

文中提出了一种自适应颜色特征的目标识别和跟踪方法,该方法结合图像颜色特征和形态特征对图像进行处理.首先依据颜色特征对帧图像进行初步处理,利用图像数学形态学的运算特点,对初步处理的结果进行修正补偿.在识别跟踪过程中,作为识别依据的颜色特征会根据目标颜色特征的改变自适应地进行更新.在类人足球机器人比赛中取得了比较理想的识别跟踪效果,应用证明该方法可以提高视觉子系统的实时性和精确性.     

基于改进凸分解的手势识别

提出了一种新的基于Kinect的实时静态手势识别方法,主要贡献包括:提出了一种简易可行的、结合图像深度信息与肤色信息的手势区域检测与分割方法;提出了一种改进的凸分解算法,对手势区域进行近似凸形状分解,以得到表征手势特征的骨架信息;采用基于路径相似性的骨架图匹配算法对手势进行匹配以实现识别.针对特定手势集进行了对比实验,实验结果表明,本文方法在识别结果的准确率以及算法的效率上都有着良好的表现.