利用DICOM图片优化脑部三维成像

医学影像三维重建具有重大的临床诊断价值，但由于原有医学影像文件格式的缺陷，致使基于该影像文件的三维重建结果存在着信息不全、噪声偏多的缺陷，直到医学DICOM影像文件格式的出现，这一状况得到极大改观．首先阐述了医学DICOM图片格式，随后着重探讨了在用OpenGL进行脑部三维重建中如何充分利用DICOM的优点，从而使得三维重建既快速又准确．①     

感应电动机的磁场定向控制和磁场加速控制

磁场定向控制是七十年代初提出的感应电动机的高性能控制方法,它可使交流机象直流机那样被控制。现已获得工业应用。磁场加速控制是八十年代初提出的另一种感应电动机的高性能控制方法,理论上它可以消除电机的电磁暂态过程,得到无暂态的转矩响应。本文以感应电动机的暂态等值电路为工具,从分析电机的电磁过程出点。对这两种方法进行了对比研究,找出了它们的内在联系和差别。     

基于能量的信息融合步态识别

针对步态能量图(GEI)和图像序列的Radon变换可以表征图像能量的特点,提出这两种形式的能量特征相融合的方法进行身份识别.在周期分割后的特征提取阶段分别使用GEI结合行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)方法和对步态序列图像进行Radon变换,在周期模板构造后用列方向的二维主成分分析(2DPCA)降维方法进行数据压缩.在识别阶段,采用多视角及多特征在决策层的融合方法.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,结果表明所提的步态识别方法具有较高的识别性能.     

基于静脉识别的身份认证方法研究

首先简要介绍了身份认证技术与生物特征识别,然后指出目前应用最广泛的生物特征身份认证方法——指纹识别的缺点和不足,在此基础上提出了一种新的生物特征身份认证方法——静脉识别。分析了静脉识别的理论依据,特点和难点,提出了一种新的图像阈值分割方法和静脉图像特征匹配方法,进行了特征匹配实验,得出了较好的实验效果。     

融合人脸与步态周期模式的行人检测

提出多自由度的多核跟踪MeanShift算法,其在运动人体目标与背景图像的颜色信息较为接近时仍能鲁棒地跟踪.将所提出的跟踪算法用于融合人脸与步态周期模式的行人检测新算法,将闭环的控制思想引入到行人检测中,即通过步态周期和相应的跟踪反馈验证的理论方法来解决行人检测中误报率高的问题;还对行人部分轮廓存在遮挡的情况提供行人检测的新思路,即通过检测人脸来确定检测对象是否是行人,以解决当前行人检测算法检测率低的问题.     

电信专业方向限选课“四自主”考核方式研究

针对电信专业方向限选课考核方式进行改革,设计出"四自主"考核方式.将专业方向限选课期末考试分为两阶段:第一阶段采用"四自主"考核模式对学生考核,第二阶段为闭卷期末考试.改革后,闭卷考试成绩占学生总成绩的比重大大降低,减轻了学生的应试压力,培养了学生的综合分析能力和自主学习能力,是较成功的改革.     

2种改进的神经网络结构学习算法

针对已提出的灵敏度计算和自构形２种神经网络结构学习算法，提出２种改进的算法，实验证明改进的算法比原算法有更好的泛化能力。     

基于模糊思想生成最有效检测器集的变阈值免疫算法

检测器集是免疫阴性选择算法的关键所在,它直接影响到系统的效率和准确度,因此,如何确定一个最有效检测器集合是提高阴性选择算法性能的关键步骤.利用模糊思想,在定义了模糊相似度与背离度的基础上,提出了一种生成最有效检测器集的变阚值免疫阴性选择算法.该算法匹配阁值可变,采用调整匹配阈值的方法大幅降低黑洞数量;算法确定了一个最有效的检测器集合,有效去除了检测器集中的冗余现象.仿真结果表明,该算法生成的检测器集检测范围较大,空间覆盖率高,黑洞数量大幅下降,算法具有较强的鲁棒性.     

泳动式微型管道机器人的设计及运动分析

以NdFeB磁铁为驱动器设计了仿生游动微型机器人.其作业原理是通过改变时变振荡磁场的驱动频率,控制嵌入机器人头部NdFeB的运动,时变振荡磁场能转换成机器人头部摆动的机械能带动铜薄膜尾翼产生波动,进而与液体耦合产生推力控制机器人运动.最后分析了尾翼的频率方程和振型函数新的解析表达式.     

交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法

提出了一种交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法.该算法利用Kalman滤波器反馈控制系统估计运动状态进行预测和修正,并为运动目标建立模型;利用当前车辆的信息对下一帧目标的位置进行预测,以便缩小目标的搜索范围和搜索时间,从而快速跟踪车辆.利用车辆的外接矩形框大小、质心等特征对车辆进行特征匹配,为交通视频中的车辆建立对应关系,利用新的系统参数更新模型,获得车辆的轨迹,如此反复,从而实现对车辆的跟踪.实验结果表明,此算法运算速度很快,对于车辆这样的快速运动目标,也具有较好的跟踪效果.