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     

Artificial Neural Network Applied to Quality Diagnosis

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基于小波的人脸去光照识别算法研究

研究了面部图像的多级小波分解与重构,分析了光照、表情等变化对小波分解低频近似系数的影响,指出了光照变化对小波低频近似系数影响最大,表情和个体差异的影响次之.在此基础上提出应用PCA变换的方法来重建光照影响小的小波低频近似分量,以此来替换原图的小波低频近似系数,再通过小波重构得到去光照人脸.在识别时,运用特征脸的方法对重构脸进行了特征提取与识别研究,在AR人脸库上进行了测试,并对不同小波基进行了比较,结果表明该方法能有效地去除光照等因素影响,识别效果得到了较大地提高.     

基于支持向量机的重力匹配算法

为了在重力异常特征微弱区域内实现重力辅助导航以及提高惯性导航系统在重力异常特征明显区域内的定位精度和匹配率,提出了基于支持向量机的重力匹配算法.研究了支持向量机学习样本的选取、支持向量机参数和重力粗糙度的关系,构造了用于重力匹配算法的支持向量机.经计算仿真研究表明,通过选择适当的支持向量机参数,可以实现重力辅助导航,算法在重力特征显著的区域具有较高的匹配率,组合导航系统的定位误差在一个重力图网格左右.     

三维人脸识别算法综述

三维人脸识别与二维人脸识别相比,由于其不受视角、光照、姿势等因素的影响,越来越受到研究者的关注。综述主要是对目前已有的三维人脸识别算法,并且指出了目前三维人脸识别存在的一些问题。     

神经心理量表理解力检测的人体姿态特征识别方法

神经心理测试可以对各认知域受损严重程度做出客观评价,是检测疾病进展、评估药物疗效的有效手段。其中理解力测试部分通过判断受试者是否根据指令要求作出相应动作实现,是老年人认知功能障碍评估的重要部分,有利于痴呆的早预防早干预。文章提出了一套神经心理测试中理解力检测的人体姿态估计视频分析方法,基于Openpose深度卷积网络提取人体关键点坐标,随后基于图像形态学处理技术和Faster R-CNN等技术提出了纸张、牙刷等目标物体关键点二维坐标提取方法,并以量表中动作要求建立人体姿态估计数学模型。通过实验对神经心理测试的6个动作进行识别,结果表明,所提姿态估计数学模型和交互动作识别方法能够有效检测人体姿态动作指令及人与纸张的交互指令。     

基于样本扩充与IDANN的刀具状态识别方法

针对机床刀具磨损数据稀少与刀具磨损状态识别精度低的问题,提出了一种基于样本扩充与改进领域对抗网络(sample expansion and improved domain adversarial training of neural networks, SE-IDANN)的刀具状态识别方法。首先对机床刀具数据进行两次特征提取,并通过Smote算法进行样本扩充,解决机床刀具磨损数据量稀少的问题;其次在领域对抗网络(domain adversarial training of neural networks, DANN)模型特征提取器中加入残差块,进一步提取有效特征信息,解决刀具磨损特征微弱的难题;最后将Wasserstein距离作为目标域与源域的数据分布相似度标准引入DANN模型,实现对刀具磨损量的精确识别。通过对机床刀具数据的分析与仿真试验验证,证明该方法能够有效地识别刀具磨损量。     

A novel approach of hybrid genetic optimization with elite ant colony: Application in the modulation recognition

A novel approach (HGO-EAC) for hybrid genetic op-timization (GO) with elite ant colony (EAC) is proposed for the automatic modulation recognition of communication signals,through which we improve the basic ant colony algorithms by referencing elite strategy and present a new fusion strategy for genetic optimization and elite ant colony. This approach is used to train the neural networks as the classifier for modulation. Simula-tion results indicate good performance on an additive white Gaus-sian noise (AWGN) channel,with recognition rate reaching to 70% especially for CW even at signal-to-noise ratios as low as 5 dB. This approach can achieve a high recognition rate for the typical modulations such as CW,4ASK,4FSK,BPSK,and QAM16. Test result shows that it has better performance than BP algorithm and basic ant colony algorithms by achieving faster training and stronger robustness.     

基于Labview和PCA分析方法的电子鼻设计

为解决电子鼻在食物品质评价中的应用问题, 设计了基于金属氧化物半导体型气体传感器阵列和\{Labview\}虚拟仪器的电子鼻系统。该系统通过对不同样品进行信号采集建立气味数据库, 信号采集系统由STM32微控制器和24位模数转换器AD7794构成, 采集的信号通过串口被传输到PC(Personal Computer), PC接收数据后, 使用在Labview平台下搭建的上位机软件, 通过内嵌的Matlab脚本对数据进行整理, 最终利用PCA(Principal Component Analysis)对数据进行分析, 获取气味指纹。该系统通过对5种不同种类食用酱的挥发气体进行检测, 建立气味数据库, 进而实现对未知酱品的检测,最终实现了对不同种类的食用酱准确区分的方法。     

雷达海面目标识别技术研究进展

 针对雷达海面目标识别特征数据缺乏和识别算法推广能力差等问题,从雷达目标电磁散射特性和目标分类识别两方面总结了雷达海面目标识别技术的研究热点和发展趋势。围绕海面目标雷达特性,从电磁散射测量和建模两个方面综述了国内外研究现状;从低分辨雷达回波、高分辨距离像、高分辨雷达图像3方面综述了海面目标识别技术发展现状;介绍了雷达海面目标识别工程应用情况;最后展望了海面目标识别技术的发展趋势。