基于巢模板的核空间蚁群聚类算法

为了改进蚁群算法因大量引入随机机制所引发的不稳定性,引入巢模板来改进聚类规则,提出一种基于巢模板的核空间蚁群聚类算法,并与原空间上的聚类算法进行比对。该算法用支持向量机的非线性映射函数把数据样本映射到核空间,再用巢模板记忆蚁群群体特征。核空间上的巢模板蚁群聚类算法能较好地处理特征复杂、类别多的数据集,其聚类结果比较接近真实情况,并且效果明显优于原空间上的聚类算法。     

一种基于激光雷达和视觉的行人检测方法

针对一般城市环境的道路交通安全问题,提出了一种联合激光雷达和视觉的行人检测方法.利用激光雷达和摄像头坐标之间的透视变换关系,将环境的深度信息映射到图像中,并使用航位角推算方法同步激光雷达和摄像头,然后提取兴趣区域.在激光雷达聚类过程中,提出了一种基于行人宽度信息的目标分割方法,能有效分割并排行人.在基于视觉的行人检测中,首先根据行人边缘对称性的特点,预处理兴趣区域,然后采用基于Hausdorff距离的模板匹配方法,根据激光雷达的深度信息匹配行人上半身模板.实验结果表明,该方法可以取得较理想的效果.     

基于双尺度Sech模板的浸润性乳腺癌检测方法研究

乳腺肿块的准确检测是目前计算机辅助诊断系统的关键。为了准确检测X线乳腺图像中的可疑肿块区域,提出一种基于双尺度Sech模板的早期乳腺癌检测方法。首先根据乳腺X线图像的特征对图像进行预处理,包括乳腺区域提取和内外侧斜位图像胸肌提取;然后对提取的乳腺图像进行基于两个不同尺寸的Sech模板的模板匹配,将模板匹配后得到的相似度图像进行融合和阈值截断;最后进行可疑乳腺肿块区域的定位。结果表明,基于双尺度的Sech模板的检测具有更好的检测效果,改善了基于单尺度模板检测准确率低的问题,并降低了假阳率。     

有序金纳米阵列的可控制备及其表面增强拉曼光谱

介绍了一种大面积规则有序、结构可控、灵敏度高、稳定性良好、制备方法简单且易操作的表面增强拉曼散射(surface-enhanced Raman scattering, SERS) 活性基底. 以阳极氧化铝(anodic aluminum oxide, AAO) 模板一次氧化后形成的有序凹坑阵列为模板, 采用真空镀膜技术, 制备了有序的金纳米帽阵列SERS 活性基底, 并以罗丹明6G (Rhodamine 6G , R6G) 为探针分子, 测试和分析了该SERS 活性基底的表面增强拉曼光谱的特性. 结果表明, 这种SERS 活性基底对罗丹明6G 的拉曼散射信号可达到10⁷, 具有较好的增强作用. 该纳米帽阵列结构在1 363 cm⁻¹处的增强效果是相同厚度的普通金膜的7 倍, 且稳定性良好, 并且在放置6 个月之后, 其增强效果基本不变, 可用于化学物质和生物分子的痕量分析.     

一种基于分片模板的自适应运动目标跟踪算法

分块跟踪算法是一种非常鲁棒的模板匹配算法,特别适合解决部分遮挡问题,但是该算法框架下的模板更新策略无法解决场景中的目标外观变化和遮挡问题,为此,提出一种分块跟踪框架下的带有遮挡检测的模板更新算法。算法将目标分为多个小片,根据各小片匹配的情况检测目标是否被部分遮挡。如果目标被遮挡,使用能精确反映目标信息的参考模板进行匹配;否则使用能反映目标变化的临时模板,并提出了相应的模板更新算法。大量的实验证明了本算法的有效性。     

基于预测的无人机视频快速匹配算法研究

针对无人机视频数据,提出一种快速逐帧匹配算法。该算法首先使用计算机在每一帧中均匀标记一定数量的点,接着利用视频相邻帧之间的特点使用绝对差值法完成同名点的寻找,之后引入内插理论建立预测模型,缩小了搜索窗口和匹配窗口大小,降低了算法时间复杂度。实验结果表明,该算法可以高效地完成相邻帧之间的匹配。     

基于模板的网页信息抽取技术研究

准确挖掘网页中的信息对检索系统非常重要．提出了一种基于模板的网页信息抽取方法进行网页信息抽取．该方法采用网页抓取与数据模板技术实现了网页信息的自动发现与抽取．在Yahoo网站上的实验结果表明,该方法具有较好的检索效果．     

多孔氧化铝模板中交流沉积铁与铁铜纳米线阵列

采用二次阳极氧化法制备高度有序的多孔阳极氧化铝模板,采用阶梯降压法减薄致密的阻挡层.在不同铁铜离子摩尔比的电解液中,以铝基底和铂电极作为两电极,利用交流电化学沉积法,在氧化铝模板上成功制备了铁及铁铜纳米线.利用扫描电子显微镜和X射线衍射仪对铁及铁铜纳米线的微观结构和形貌进行了分析.结果表明,制备的铁及铁铜纳米线排列有序,粗细均匀,其直径与模板的孔径一致.     

基于Golay序列调制的视觉诱发电位脑机接口系统

脑机-接口是一种新型的人机交互方式,不依赖于外周神经和肌肉,而是直接将脑电信号翻译成计算机的控制命令。针对传统脑机-接口系统识别准确率低、可识别目标少等问题,提出了一种基于Golay序列调制的视觉诱发电位脑机接口系统。首先受试者必须注视着屏幕上闪烁的目标,通过脑电放大器对人脑表皮层产生的信号进行采集、放大、A/D转换等预处理操作,然后经过实时分析软件对预处理后的脑电信号进行分类识别,取出大脑特定获得下的特征;最后将其转换为计算机的控制命令,并将输出结果反馈给用户。系统选取了Golay序列对刺激目标进行调制,且运用模板匹配法对目标进行识别。实验结果表明,该方法能有效的识别刺激目标,且获得了93.75%的识别准确率。     

彩色可视传感阵列基元匹配快速定量算法

在彩色可视传感阵列传统处理方法中,存在着数据量大,人工分析困难、种类浓度识别难以同一次实现等问题,针对这些问题,考虑到同类气体饱和响应阵列点位置一致性的特点,提出一种彩色可视阵列基元匹配快速定量识别算法。该算法首先采用设置经验阈值消除冗余量,进行去噪和特征提取,减少人工分析量;然后进行基于二值化基元图模板匹配的定量分析种类识别,减少计算量,增加气体识别效率和精度;最后,综合模糊逻辑和神经网络2种人工智能方法的优点,建立彩色传感阵列气体浓度识别的自适应模糊推理系统。算法优势在于将不同气体的种类和浓度检测分开进行,解决了种类、浓度同时识别时可能出现特征数据交叉感染导致错误识别的问题。基元模板匹配分析结果显示,氨气、氯气和二氧化硫3种气体分类识别结果准确率达100%,利用模糊神经网络方法对氨气浓度识别率准确度较高,误差在5%以内。