基于累积运动能量图像的人体动作识别

指出了动作识别中的最大困难是难以提取有效的特征来准确描述人体的动作,动作模板是众多方法中的一种简单有效的方法,用来描述动作特征的经典动作模板是运动历史图像.由于受噪声的干扰,用运动历史图像描述复杂环境下的人体动作并不十分理想.为了得到比运动历史图像更加有效的动作模板,提出了将视频序列中的运动能量信息用一张图描述出来,称之为累积运动能量图像,提取其直方图特征来表征人体动作.经You Tube数据集上的实验表明:该累积运动能量图像的识别率比同类方法高.     

基于形态学的冷轧薄板板形识别

为了解决冷轧薄板板形识别问题,采用基于形态学的图像处理方法。利用高帽变换对板形图像进行增强,对增强后的图像进行二值化,生成缺陷图像,消除二值缺陷图像中的干扰信号,分析二值缺陷图像,判定板形的类别。给出了基于二值形态学的图像消噪算法和基于灰度形态学的图像增强算法。提出了基于高帽变换的板形识别算法和基于对比思想的板形识别算法。根据上述方法进行了板形识别系统的硬件、软件设计,实际应用表明,该方法可以有效地识别出常见的板形。     

对象迁移自动机在TDT中的聚类研究

对象迁移自动机(OMA)是一种能够较好地解决话题识别与跟踪(TDT)中聚类问题的方法,但是,传统OMA模型由于聚类速度慢等缺点,难以满足TDT实时和增量聚类的要求.针对这一问题,本文一方面改进传统的OMA模型中自动机的动作设计,同时提出文档选择策略,加快了OMA的聚类速度.改进的方法在中等文档集上进行了实验,实验结果表明,该方法具有较好的聚类效果.     

基于SVM的置信度综合方法在语音识别中的应用

讨论了语音识别中使用支持向量机(support vector machines,SVM)对音子级置信度进行综合的方法. 音子级置信度得分采用传统的方法计算而得,并使用SVM对音子级置信度进行综合得到词级的置信度得分. 在说话人无关的汉语孤立词识别实验中,使用作者方法比使用传统方法获得的系统等错误率rEER(equal error rates,EER)有明显降低,可以从基线系统的28.14%降低到23.71%,而系统的复杂度仅有小幅度的上升.     

基于ICONDENSATION算法的人手跟踪与手势识别算法

为实现基于手势的智能人机交互,提出了一种基于视觉的人手跟踪与手势识别算法.该方法以ICONDENSATION算法为基础,融合颜色与深度信息进行重要采样,结合轮廓信息并通过ASM模型的能量函数进行观测,根据最大后验概率对几种预定义的手势进行识别.实验结果表明,该算法能够有效地实现复杂背景下的人手跟踪与手势识别,为进一步实现智能人机交互奠定了基础.     

一种并联机构结构误差识别与修正的新算法

为了提高并联机床的运动精度,针对简化误差源模型（含42个误差量）,基于并联机构位置正解的快速算法提出了一种结构误差识别的新算法．首先按理论并联机构设计参数,将一球杆仪的两个球铰分别固定在保持平行的动、静平台上,令球杆仪在动平台上的球铰中心相对于静平台上的球铰中心做球面螺旋线运动．然后在此前提下根据球杆仪球杆理论计算长度与实际长度之差构造m维矢量空间,依次让每一个待识别的结构参数有一个单位增量,重点修正与实测误差相关程度最高的结构参数．并通过从测量误差向量中分离出主修正向量后的残余误差向量方法提高修正效率．经过若干轮修正,直到使修正后球杆理论计算长度与实际长度基本一致,即可认为各项误差已修正完毕．该算法只需测量球杆的长度值,大大减少了测量工作量及由此而引入的误差源．     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

交互式动态体三维显示关键技术

研究了交互式动态体三维显示的关键技术,包括三维数据体素化、体素激活、体空间生成和人机交互等,实现了体三维显示系统样机.其中,采用体立方栅格(BCC)采样策略以减少体素化生成的体显示数据,以数字微镜器件(DMD)作为空间光调制器(SLM),并针对DMD设计了二值切片的快速激活算法;分析了基于旋转螺旋面的体三维空间生成方法,并将基于隐马尔科夫模型(HMM)的动态手势控制应用于交互式体三维显示系统.针对原理样机设计的各组实验表明,BCC体素化策略减少了40%以上的体显示数据,基于DMD的切片快速激活算法使得在500mm×250mm半圆柱形成像空间内显示的三维图像刷新率达16Hz、并且可以选择任意视点裸眼观看,准确率超过93%、响应时间低于40ms的动态手势识别算法能够较好地实现实时交互式体三维显示.     

断陷湖盆扇三角洲、近岸水下扇及湖底扇的识别特征

根据大量的岩心、测井及化验分析等资料,对板桥凹陷沙三段的沉积相进行了研究,所指近岸水下扇为深湖重力流成因.总结了这几种重要沉积相在岩性、沉积构造、测井曲线、生物化石、沉积序列及沉积组合等几个方面的识别特征,该方法可用于类似断陷型盆地的沉积相研究中.     

网格笔划密度特征的OPCCR错误自动检测

现有的光学印刷体汉字识别（OPCCR）系统中,汉字识别率虽然已经高达98%以上,但仍然会发生错误识别的情况.通常,这些错误的识别还不能被自动检测,采用人工检测,费时费力,大大降低了实际应用系统的自动化和智能化程度.为此,本论文提出了基于网格笔划密度特征的OPCCR错误的自动检测算法.本算法首先建立标准汉字的网格笔划密度特征的特征库.然后,在OPCCR错误的自动检测时,对光学印刷体汉字图像进行预处理、行分割、列分割得到单个汉字图像,提取单个汉字图像的网格笔划密度特征.再把特征和相应的识别出的汉字的特征库中的特征进行相关匹配.于是,根据特征匹配自动检测OPCCR的错误.