一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法

针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点,提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点,同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值,通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤,得到表情图像的准确感兴趣点;设计特征点最大区域选取法和特征点周围邻域选取法,将选取的区域作为LBP特征提取的输入图像;运用SVM多分类器得到每种表情的识别率。实验表明,该算法能更有效地提取表情特征,达到较好的识别效果。     

一种软判决下的本原BCH码盲识别方法

为解决现有BCH码识别方法容错性较差的问题,提出了一种软判决下的本原BCH码盲识别(SDBR)方法。首先,将截获数据进行解调软判决得到比特序列和对应可靠性信息,然后对比特序列进行码字划分,再由软判决可靠性信息建立码根可靠性系数,以此计算不同码根出现的概率,并引入Kullback-Leibler散度来确定码长;其次,定义公共码根可靠性统计量并建立二元假设检验,在不同本原多项式下对公共码根进行判定;最后,利用公共码根连续分布特点识别本原多项式,进而由所有公共码根计算生成多项式。仿真结果表明:SDBR方法在信噪比大于7dB时能有效对常用本原BCH码进行识别;与基于码根信息差熵的方法相比,容错性提升了1.8dB。     

基于HTK的佤语特定人孤立词语音识别

佤语是云南省西南部的一种跨境语言,构建佤语语音识别系统对国家安全、跨境文化交流和经济贸易都有着重要的意义.基于HTK平台,针对1 860个佤语常用词进行特定人孤立词语音识别.语音语料来源为录音棚和田野录音,语音规模录音棚男性2人、女性2人,田野录音男性3人、女性2人,每人每个词发音5遍,总的语料数量为83 700条.实验结果表明,对于上述的语料,进行的基于HTK的佤语特定人孤立词语音识别正确率在92%以上.     

基于RC531的非接触式IC卡读写装置的设计

射频识别技术又称无线射频识别通信技术，是一项近年来在我国各行业得到广泛应用的新技术。本文介绍的非接触式IC卡读卡器是以射频识别技术为基础，根据IS01445A协议，采用非接触式IC卡读写芯片（Philips）MFP．C551和POS机来设计，简要介绍了非接触式IC卡内部结构和工作原理，读写器芯片MFRC551的主要特性和内部结构，详细阐述了非接触式IC卡读卡器硬件电路和软件开发，该读卡器性能稳定，功耗低，抗干扰能力强，读写距离可达1Ocm以上。通过对非接触式IC卡读写装置的设计，完成了对非接触式IC卡的读写过程。     

基于压电光能互补的手势识别防碰撞小车控制系统设计

【目的】本研究设计并制作一个基于压电光能互补的手势识别防碰撞小车控制系统。【方法】该系统以Arduino单片机为主控系统，包含超声波避障单元、手势识别遥控单元、电源单元及小车被控对象。【结果】该系统可实现手势遥控操作，能检测和显示小车与障碍物的距离，并自动避障的防碰撞小车系统。【结论】该设计方案简单实用，具有低功耗、智能控制特点，且基于太阳能发电板和压电发电这两种互补式清洁能源的供电方式，能大大提高系统的续航能力。     

共轭梯度最小二乘法和奇异值分解法识别移动荷载对比研究

【目的】移动荷载识别（MFI）技术是通过采集桥梁动态响应来识别桥上动态车载时程的。由于车桥系统矩阵是不适定的，MFI需要求解这一典型结构动力学第二类逆问题。【方法】本研究通过对比研究共轭梯度最小二乘（CGLS）法和奇异值分解（SVD）法识别移动荷载的效果特征，总结CGLS法和SVD法识别移动荷载的适用范围。CGLS法为典型的迭代线搜索法，SVD法为直接正则化法，通过MATLAB软件数值模拟对比CGLS法与SVD法识别移动荷载的效果差异。【结果】CGLS法除上下桥时的误差较大外，其他时段具有较好的参考价值，而SVD法在仅有单车轴在桥上时误差小。【结论】CGLS法识别多轴荷载更具优势，SVD法能有效识别单轴荷载。     

水果识别中图像特征综述

图像特征是水果识别的关键,也是研究采摘机器人的基础。本文对水果图像的特征进行分析,介绍了颜色、形状、纹理等具有代表性的图像特征,并阐述了各个图像特征的应用情况,最后探讨图像特征研究中存在的问题和发展趋势,以期为相关学者提供参考。     

基于视频图像识别的崩塌落石监测预警系统设计与实现

为了提高视频采集设备在地质灾害监测预警中的智能化水平,采用工程地质学、图像处理、通讯技术相结合的方法,编写了一套基于视频影像的崩塌落石检测代码,并设计了相应的硬件搭载设备.崩塌落石检测程序写入野外视频采集装置内运行,仅回传危险发生时的视频片段和报警结果,以降低系统对网落带宽的要求.该系统是在灾害发生后的起始时刻捕捉危险信号并发出警报,提供了辅助灾前预报的第二道防线.给出了系统在公路边坡和居民区山坡中的布设原则.以人工模拟滚石的方式测试了系统对崩塌落石的检测效果,发现错报率31.0%,漏报率10.3%,说明系统灵敏度可满足要求,但抗干扰能力还有待提高.     

基于低秩双线性池化注意力网络的舰船目标识别

针对多模态舰船图像融合识别质量不高等问题，构建了一种端到端的低秩双线性池化注意力网络。首先对各模态原始特征向量基于跨模类别中心进行注意力加权重构，使不同模态特征更好地关注公共类别信息；然后采用双线性池化捕获不同模态图像的交互信息，并引入权重低秩分解降低网络参数规模；最后依靠特征级联实现模态信息的交互与互补，并设计联合损失提升网络跨模态融合识别效果。实验结果表明，相比现有融合方法，所提方法可有效提升多模态遥感舰船图像的融合识别效果，在公开的遥感舰船数据集上取得了较高的识别准确率。     

基于拉曼光谱识别技术的创新型智能识别垃圾桶设计

随着人工智能技术的发展,基于芯片编程的各类智能机器人被越来越广泛地应用于医学、娱乐、环保等领域。而因当下资源有限,环境问题不容乐观,垃圾分类迫在眉睫,便利用拉曼光谱和芯片编程技术来开发智能垃圾桶。其利用每种物质的非弹性散射的散射光各不相同的原理,通过拉曼光谱仪对垃圾进行照射,由此判断垃圾的材质,然后通过垃圾桶内"机械板"的移动,将垃圾投入不同的固定区域,以此实现垃圾的识别与分类,节省资源,实现有用物品的回收再利用。