基于肘关节表面肌电信号的负载识别

针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。     

基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法

动作识别是近年来时序数据挖掘领域的研究热点,具有广泛的应用前景。但是现阶段基于深度学习的动作识别算法需要大量的标记训练数据集,存在泛化性差、实时性差、场景受限的问题。为解决这些问题,本研究设计一种基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法。该算法基于YOLOv5算法构建轻量化的人体检测器HYOLOv5。基于轻量化二维姿态估计模型Lite-HRNet设计人体姿态特征描述算子,有效地去除背景对人体动作特征的干扰。为有效度量时序人体姿态特征描述算子间的相似度,本研究提出基于动态时间规整的人体姿态特征距离度量,并在此基础上设计基于类别中心选择的动作模板匹配算法。该算法通过少量的动作视频构建动作特征模板库,利用动作模板匹配算法可实现多类动作视频的精准识别。为验证算法,本研究在COCO 2017的Humans数据集上对HYOLOv5进行测试,人体检测识别精度mAP@0.5∶0.95可达50.7%。基于10种动作视频数据进行测试,结果表明,本研究所提算法可有效地识别视频序列中的姿态,在每个动作仅包含4个训练数据的情况下,动作识别准确率均可达到91.8%。     

基于动态规划库的规划识别算法的研究

本文在Kautz规划识别方法的基础上,给组成规划的各动作按其对该规划出现的影响程度确定一个权值,并在规划库搜索和匹配机制中应用模糊处理,从而建立了基于动态规划库的模糊规划识别模型。     

车辆牌照字符识别

介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分 .前者采用基于纹理的分割阈值选取方法 ,即先对牌照图像进行纹理分析 ,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值 ,其效果优于传统的直方图方法 .后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别 .这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起 .与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时 .这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于 96%,总的牌照识别率为 82 %.     

基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别

本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表明,与现有的未进行特征优化的细胞图像特征提取识别方法相比,本文细胞图像特征提取、分析、识别方法所需时间更短,识别正确率更高,实时性、鲁棒性能更好。     

复述平行语料构建及其应用方法研究

以汉语为研究对象,提出构建大规模高质量汉语复述平行语料的方法.基于翻译引擎进行复述数据增强,将英语复述平行语料迁移到汉语中,同时人工构建汉语复述评测数据集.基于构建的汉语复述数据,在复述识别和自然语言推理任务中验证复述数据构建及其应用方法的有效性.首先基于复述语料生成复述识别数据集,预训练基于注意力机制的神经网络句子匹...     

多类分类模式识别系统一致性信度的研究与应用

运用模式识别和数理统计的基本原理。研究了多类分类模式识别系统识别的K指标评鉴标准．通过构造一个分类结果的统计量,分析了K指标的点估计、区间估计的计算方法。给出由指标K的点估计值、区间估计优化分类参数的算法,提出一种优化过程的统计学习方法．     

修正条纹调节的圆谐联合变换相关器作旋转不变的目标检测

提出一种修正条纹调节的圆谐联合变换相关器作旋转不变的目标检测的方法．在这种方法中,参考图像（即圆谐展开分量的实部和虚部）、圆盘状的局部偏置函数以及目标图像同时显示于输入面．这一方法对联合功率谱作了修正,先将联合功率谱减去纯输入景物（含局部偏置函数）的功率谱和参考图象（含局部偏置函数）的功率谱,再加上局部偏置函数的功率谱,然后将所得修正的联合功率谱乘以条纹调节滤波函数．它能产生比普通的圆谐联合变换相关器更好的相关输出．给出计算机模拟结果．     

二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法 ,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解 ,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型 (TCNN) ,它采用混沌模拟退火方式求解优化问题 .随着分叉尺度参数的逐步降低 ,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上 ,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法     

基于遗传优化的粗糙神经网络模式识别器及应用

通过粗糙集获取知识表达系统的分类规则，用产生的规则对神经网络进行编码，并利用遗传算法对初步学习后的神经网络的权值进行优化，最终得到一个神经网络模式识别器。举例说明了采用这种方法得到模式识别器的过程及其对待识别对象的学习和分类效果。结果表明：采用粗糙规则对神经网络编码可以缩短神经网络的训练过程，遗传算化对神经网络权值的优化可在一定程度上提高模式识别的精度。