球面稳定同伦群的一族新元素

证明了在经典Adams谱序列中,当p≥11,3≤s≤p-3时,g0(b1)2∈Ext6,2p2q+pq+2qA(H*V(2),Zp)在Adams谱序列中收敛到π2p2q+pq+2q-6V(2)的非零元,g0(b1)2s∈Ext6+s,(s+2)p2q+spq+sq+(s-3)A(Zp,Zp)在Adams谱序列中收敛到π(s+2)p2q+spq+sq-9S的非零元.     

球面凸区域第一特征值的估计

设Ω是半径为R的两维球面上的凸区域,其边界为分片光滑。设此区域关于Dirichilet边界的Laplace算子的第一特征值是λ_1(Ω),则λ_1(Ω)≥1/4 h(Ω)~2,此处h(Ω)是Ω的Chee-     

基于遗传算法的遥感图像纹理特征选择

本文基于Landsat 7 ETM 全色图像,以浙江省临安市大峡谷镇为研究区,进行基于遗传算法的遥感图像纹理特征选择的研究.首先利用灰度共生矩阵法和灰度-梯度共生矩阵法对研究区遥感图像进行纹理特征提取,共得到23个纹理特征,然后利用遗传算法对这23个纹理特征进行纹理特征选择,最后得到一组最优纹理特征集.实验结果表明,遗传算法因其自适应性、并行性、能较好地处理大规模复杂数据,且特别适合于解决多目标优化问题等诸多特性,所以是解决特征选择问题的理想方案.     

基于脉冲耦合神经网络的指纹识别方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)是基于猫视觉原理构建的一种简化的神经网络模型,它的点火时刻序列图包含了局部图像的灰度分布信息和相邻像素之间的几何信息,这恰是纹理图像的特征所在.基于这种特性,该文提出一种把PCNN的点火脉冲信号总和通过傅里叶变换的新的模式识别方法.最后给出了部分指纹图像仿真实验的结果,以验证该方法的有效性.     

球面间λ2-特征映射的一些新结果

设 Sm-1 是欧氏空间Rm 的单位球面.球面间的λ2 -特征映射g:Sm-1 →Sn-1 是各分量为2次齐次调和多项式的向量值函数G:Rm →Rn 在Sm-1 上的限制 [1,2] .下面,我们给出关于球面间λ2 特征映射的一些新结果和正交乘f:Rm×Rn →Rn(m 2)的一种简单表达式:定理1　设n 1 .存在满的λ2 特征映射(都记为g):(1)g:S2n 5 →Sr ,r = n2 6n -3或者n2 6n r 2n2 13n 19 .(2)g:S2n 6 →Sr ,r = n2 8n 4或者n2 8n 7 r 2n2 15n 26 .(3)g:S4n 3 →Sr ,r =2n2 3n -1或者2n2 3n 2 r 8n2 18n 8 .(4)g:S8n 7 →Sr ,r =4n2 …     

大气海洋油气质点受力分析

从平面入手 ,讨论了地球球面质点在绕太阳运行过程中的受力情况 ,并推得球面质点所受各力的表达式 ,讨论了各力的函数关系及其变化性质 ,对有关各力进行比较归类 ,指出了各力的适应性及存在问题。展望了各力在大气、海洋、油气、板块等运动研究方面的应用前景。     

基于共生矩阵的自适应图像检索

介绍一种可在ＰＣ机上实现的快速静态图像编码及检索技术．图像内容用它的四个纹理特征值来综合标定．这些数值来源于图像的灰度共生矩阵．依靠一套自适应算法可对不同环境摄入的图像进行检索．文章还讨论了图像检索中的一些问题以及解决的方法．     

试论球面距离

在高中数学课本中,关于球面距离问题仅给出定义,相关概念和例题论述较少,而在高考、竞赛及实际生活中,涉及球面问题的却有许多,且有一定的难度,所以,对于高中生来说,是一个难点。为了解决这个难点,介绍一个球心角定理及其推论,然后举例说明它们的应用,其过程反映了球面距离问题的求解思路。     

基于HSI空间和纹理的频谱度量的印鉴识别

印鉴在东方国家和地区的应用非常广泛,尤其在我国的应用更为广泛,从而导致伪造印鉴的犯罪活动屡禁不止。为了实现大量印鉴的自动识别,已经提出了许多方法,这些方法主要根据边缘和模板匹配的方法实现的,其匹配过程需要调整印鉴的旋转角度。以印章图像为研究对象,采用HSI色彩空间来描述,它比RGB色彩空间更符合视觉特性,并且可以大大简化图像分析和处理的工作量。运用HSI色彩空间对印章图像颜色特征提取等一系列预处理,研究了多种识别方法后发现基于纹理特征的印鉴识别方法不但速度快,而且识别率也较高,并且方法简便。通过将极坐标和傅里叶变换结合,计算出印鉴图像纹理的频谱度量,来完成印鉴的特征提取,运用支持向量机分类器对印鉴进行识别,实验证明,方法具有良好的旋转不变纹理分析性能,提高了识别率。     

基于边缘分析和纹理信息统计的车牌定位研究

车牌定位是车牌识别技术的关键环节之一。对车辆图像进行边缘分析二值化处理,再结合纹理统计进行车牌定位,可以克服复杂背景的弱边缘信息和干扰噪音所带来的影响,较好滤除可疑车牌区域。实验结果表明,使用该方法可以较好的实现车牌定位。