Clustering patents using non-exhaustive overlaps

Patent documents are unique external sources of information that reveal the core technology underlying new inventions.Patents also serve as a strategic data source that can be mined to discover state-of-the-art technical development and subsequently help guide R&D investments.This research incorporates an ontology schema to extract and represent patent concepts.A clustering algorithm with non-exhaustive overlaps is proposed to overcome deficiencies with exhaustive clustering methods used in patent mining and technology discovery.The non-exhaustive clustering approach allows for the clustering of patent documents with overlapping technical findings and claims,a feature that enables the grouping of patents that define related key innovations.Legal advisors can use this approach to study potential cases of patent infringement or devise strategies to avoid litigation.The case study demonstrates the use of non-exhaustive overlaps algorithm by clustering US and Japan radio frequency identification (RFID) patents and by analyzing the legal implications of automated discovery of patent infringement.     

双C50多模同步采集高速目标识别系统

研究了红外多模采集转换的系统模型 ,分析了功能状态。研究了基于并行DSP、数据并行通信芯片和可编程逻辑器件构架的可行性系统实现 ,论证了系统的实时并行处理能力。研究了数字锁相实施玫瑰线扫描同步采集方位转换和红外多帧配准图像模糊分割识别系统实现。实验表明 ,该系统具有 2 5 6× 2 5 6像素场景 ,2 5 6级灰度级实时监测和复杂背景下实时识别目标的能力。     

基于神经网络数据融合的目标识别方法研究

综合应用图像识别、神经网络和数据融合技术是多传感器ATR系统的一个重要研究方向。设计了一种基于BP网络和多传感器数据融合的图像识别系统。从信息论的观点出发 ,在理论上探讨了BP网络数据融合用于图像目标识别 /分类的机理。以此理论对实验结果的合理解释证明了该理论的正确性。理论分析和实验结果都证明了神经网络数据融合用于图像目标识别 /分类的有效性和可行性     

高分辨率雷达二维图像的图像处理与特征提取

首先分析了雷达目标散射信号特征。在此基础上 ,根据MUSIC算法得到的雷达图像特点 ,通过平滑、量化、增强等适当的图像处理方式对F - 16、HY - 2 0 0 0两种飞机缩比模型在阶梯变频雷达上所获取的雷达图像进行处理 ,并形成雷达二维灰度图 ;最后 ,采用图像矩阵描述方示进行雷达图像的特征提取     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

基于三维混沌猫映射图像加密算法的改进

针对基于三维混沌猫映射的图像钥加密算法,提出了一种有效的改进算法。该算法使用随机扫描进行加密预处理,并在扩散过程和密钥产生器中分别使用双密钥和组密钥的方式,而且采用混沌物理量进一步衡量该加密系统的性能。仿真结果表明,该方法具有高置乱程度、良好的扩散性能和足够大的密钥空间,可获得足够高的安全性,不仅能抵抗差分攻击、选择明文攻击、统计攻击等,而且取得了复杂度和速度的良好折中,适合应用于实时的按安全级别加密的网络图像加密中。     

一种基于Weibull分布的SAR图像分割方法

分析了合成孔径雷达(SAR)图像的统计分布特性,推导了SAR目标及阴影的分割阈值与虚警概率之间的关系,给出了一种基于Weibull分布的SAR图像目标及目标阴影的分割方法,首先根据推导出的分割阈值公式对SAR目标图像及阴影图像进行粗分割,然后利用形态学滤波和计数滤波器进行细分割。基于MSTARSAR实测数据进行的大量实验表明,该方法是有效的,优于传统的双参数恒虚警分割方法。     

基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法

针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。     

基于形状描述直方图的声呐图像目标识别算法

针对水下声呐图像目标检测与识别问题,在图像规格化条件下,定义了几种不同的形状描述子,并统计计算描述子直方图,定义了几种不同的直方图匹配测度函数用以计算直方图间的相似性。分析了算法中关键参数的选取问题。仿真结果表明,基于该算法的识别率可达到98%以上,具有较强的不变性和鲁棒性。通过进一步信息融合算法可快速准确地实现水下声呐图像目标识别,具有较强的应用价值。     

一种改进的基于小波变换图像边缘检测算法

本文提出了一种改进的图像边缘检测算法。它基于小波变换的方法,可以使检测处理中图像边缘相互影响所造成的边缘混叠现象减少到很小。实验结果证实了该算法的可行性。