基于视频图像理解的中国象棋棋子识别

提出了一种基于视频图像理解的中国象棋棋子识别算法.在检测视频图像无变化基础上,检测棋子变化,利用棋子的先验信息及象棋规则排除无法行棋点,再通过当前帧图像与前两步棋子图像特征识别出实际行棋的棋子.该算法避免使用二值化门限,对光照、阴影等外界环境的变化具有良好的适应性.     

基于频响函数曲率的结构损伤检测

结构的损伤能够引起结构动力参数的变化。为了更明确地显示损伤,文中用频响函数曲率、频响函数曲率差、频响函数曲率比三种指标来进行损伤诊断。考虑到单处损伤及多处损伤情况,对简支梁进行数值模拟,并用上述三种指标进行了诊断。对比结果表明,在单损情况时,频响函数曲率差及曲率比都对损伤位置敏感;但在多损情况时,频响函数曲率比对损伤位置更加敏感。     

基于图像处理方法的纸币清分系统的研究与实现

纸币自动清分可以有效提高银行的工作效率,基于图像处理技术的纸币自动清分系统的识别准确率对于纸币自动清分系统非常关键.基于机器视觉知识与模式识别的理论,并结合纸质人民币的图像特点,提出了纸质人民币序列号图像识别处理算法、"奖惩"机制下的线性传感算法和序列号区域特征提取方法.对纸币图像进行倾斜校正、局部特点提取、灰度增强和图像分块等处理后,将上述方法运用于采用CIS传感器的纸币图像处理系统中.实验证明,该方法具有较高的识别准确率,取得了理想的纸币自动清分效果.     

复杂背景下的纤维识别研究

对在复杂背景下的纤维识别进行了研究.由于图像中纤维交错分布,相互遮挡,很难用现成的方法完成识别.本文作者提出的识别方法包括3部分:边缘检测,边缘细化与边缘修复.试验结果表明,本方法可避免纤维交叉,纤维弯曲等影响,并能较为准确地识别出每条纤维.     

解决线性规划系统识别问题的新方法

对一类特殊的逆线性规划问题———线性规划系统识别———进行研究,即试图通过给定的输入-输出数据来估计线性规划模型的技术系数矩阵以及目标函数系数.构建了估计技术系数矩阵的行估计模型,并对该模型进行改进得到更好的估计模型;基于Troutt提出的最大决策效率方法,构建了估计标准化目标函数系数的模型;通过两个数值算例说明该估计方法具有良好的表面有效性,且符合提出的后续验证准则.     

基于2D-Haar声学特征的大规模说话人识别方法

随着待识别人数的增加,文本无关的说话人识别准确率下降明显. 针对这一问题提出了一种高准确率大规模说话人识别方法,该方法采用多个连续音频帧的声学帧特征构成声学特征图,进而获得高维度的2D-Haar声学特征,为训练出性能更优的分类器提供可能;再利用AdaBoost.MH算法筛选出具有较好区分度的2D-Haar声学特征组合进行分类器训练. 实验结果表明,600人规模下的正确识别率为89.5%,100～600人规模下的平均准确率为91.3%. 该方法适用于大规模说话人的识别,引入的2D-Haar声学特征有效,识别准确率高. 此外,该方法还具有较低的算法复杂度和较高的时间效率.      

一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型

针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性分类器,构造由底层特征到高层特征的映射,将底层特征样本经过属性分类器后得到行为—属性的样本信息,并采用MAP(最大后验概率)准则学习贝叶斯网络结构,从而建立一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型.实验结果表明该模型能有效地进行行为识别.     

基于跳-扩散过程的振动系统的模态识别方法(英文)

本文提出了Lévy激励下LTI系统的一种时域模态识别方法.系统响应可看做是一个跳-扩散过程.基于二次变差和多幂次变差的性质,跳-扩散过程被分解成扩散过程和纯跳激励的过程,二者都具有和原系统相同的未知参数.最后通过扩散过程的极大似然估计方法来估计Lévy激励下LTI系统的参数.数值结果表明该方法估计精度高.     

融合GMM及SVM的特定音频事件高精度识别方法

针对特定音频事件识别中持续时间特别短的音频事件漏检概率高、识别速度较慢的问题,提出一种融合高斯混合模型（GMM）及支持向量机（SVM）的特定音频事件识别算法. 该方法利用GMM的统计分布描述能力和SVM的推广泛化能力,将GMM和SVM分别识别的结果进行融合处理,以手枪、步枪、机关枪等10类以上枪声为实验数据,无需针对每种枪声生成相应的识别模板,仅需训练生成2个识别模板. 实验结果表明,识别准确率达到92.71%. 该方法模板数量少,不需要多次训练,算法复杂度较低,不仅便于应用而且可大幅提升识别效率.