一种数字编码图像识别方法的研究与应用

本文提出的数字编码图像识别方法,包含图像的二值化处理、去噪处理、特征提取及特征识别等过程。仿真和实验表明,本方法识别5位数字编码仅需0.13s。算法具有简单、适于多种笔画、便于程序化、实时性强等特点。算法已被程序化,用于数字化血型判读仪的实际生产实践。     

一种基于粗糙集的微博文本特征选择方法

本文对中文微博中主客观分类特征的选取进行了研究,通过词典与统计相结合的方法提取了基础情感词、语气词、程度词等8个候选特征,对提取的候选特征,提出了一种基于粗糙集与概率加权的特征选择算法,通过该算法最终选取了基础情感词、！或!、网络观点词、语气词、形容词、程度词作为分类特征。实验结果表明,本文提出的方法能达到较好的分类效果。     

F-Law collision and system state recognition

Using function one direction S-rough sets (function one direction singular rough sets), f-law and F-law and the concept of law distance and the concept of system law collided by F-law are given. Using these concepts, state characteristic presented by system law collided by F-law and recognition of these states characteristic and recognition criterion and applications are given. Function one direction S-rough sets is one of basic forms of function S-rough sets (function singular rough sets). Function one direction S-rough sets is importance theory and is a method in studying system law collision.     

基于Fisher两类判别的机库目标识别

为实现根据波谱特征识别高分可见光遥感影像上的机库目标,通过分析影像上机库与其他常规地物之间波谱特征的区别,利用常规的Fisher两类判别法分类识别,并针对错分像元较多的问题构建逐层剥离法进行改进。结果表明:逐层剥离法可识别出77%以上的机库目标像元,错分像元较常规方法减少85%以上,能有效去除影像上大部分其他地物的干扰,具有更高的识别精度和效率。     

自然场景下成熟苹果的图像识别研究

针对自然生长状态下的成熟苹果图像的识别问题,提出选用R-G色差模型,改进的Ostu最大类间方差法分割图像,然后用面积阈值法消除噪声,获取成熟苹果果实的目标区域。然后采用基于OpenCV的圆形Hough变换方法对多个粘连苹果果实进行分离,通过实验统计,根据苹果果实的最小外接矩形的边长设置累加器、搜索范围和圆心距。实验表明,这种方法可以取得较好的效果。