车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

Rough集-神经网络系统在信息融合目标识别中的应用

研究了Rough集和神经网络方法在信息融合目标识别中的应用 .提出将神经网络学习机制引入到Rough集系统 ,同时通过Rough集的条件和决策属性构造神经网络结构 ,并针对三种不同谱段下的三种不同目标图像进行了实验 ,试验表明 ,Rough集 神经网络相结合的识别算法的识别率要明显高于单独使用一种融合算法的识别率 ,训练时间也大大缩短 .     

基于Gabor 相位和图像质量评价的高分辨率掌纹细节点提取算法

针对主线、褶皱线及噪声等造成高分辨率掌纹细节点提取困难的问题, 提出一种基于Gabor 相位和图像质量评价的高分辨率掌纹细节点提取算法。首先使用Gabor 振幅相位模型对掌纹图像进行描述, 并基于 Gabor 相位提出多尺度的细节点检测方法; 然后利用提取细节点过程中的信息, 设计基于傅里叶响应的质量评价方法和基于Gabor 振幅的质量评价方法; 最后融合两种质量评价结果, 并对检测到的细节点进行筛选。实验结果表明, 所提方法能够有效地提取高分辨率掌纹图像的细节点, 并去除不可信细节点。与其他方法相比, 具有更好的细节点提取结果。     

汽车轮胎号识别中的预处理问题

为便于对汽车轮胎号字符图像进行识别,对其进行一系列预处理．着重研究胎号图像预处理中的增强、降噪及二值化问题．提出一种将邻域均值滤波法和中值滤波法相结合的图像降噪算法,采用该算法能保护图像边缘和细节．提出一种基于经验知识的改进Otsu算法,可缩小Otsu算法搜索阈值范围,减少计算类间方差的次数．结果表明,胎号增强图像比原始图像清晰,降噪后字符图像边缘不模糊,胎号字符二值化速度得到提高,二值化效果也很好．     

基于BP神经网络的轨道基桩识别

运用BP神经网络对用CCD拍到的基桩图片进行识别,包括BP神经网络的输入、输出层的设计,隐层节点的选取等。实验结果表明,经大量基桩样本的训练后,BP神经网络能将拍到图片中的基桩有效地识别出来,且达到较高的正确率。     

基于离散搜索神经网络的数字调制类型识别

采用组合神经网络的离散搜索算法对通信信号的调制类型进行分类 ,在保证足够识别率的前提下 ,减少训练时间方面取得了较好效果 .仿真实验结果证明了此方法的有效性 .     

基于双控法弦支穹顶伺服施工过程非线性分析

基于结构几何非线性有限元法,推导了弦支穹顶结构施工过程的非线性有限元分析格式,同时针对索撑节点摩阻力对结构的真实影响,分析了索撑节点摩阻力对结构非线性刚度矩阵形成的修正算法,进而提出了可考虑索撑节点摩阻力的基于对外形和索力双控的伺服施工过程方法,并编制了相应算法.该算法可实现对施工过程的外形和预拉力的双重控制,且施工成形终态可最大精度地获取设计态所需的结构位形和索力.实例分析结果验证了该方法的可行性和精度.该方法对于采用张拉环索法施工的弦支穹顶结构具有一定的普适性.     

人脸自动追踪与识别系统的设计与实现

为快速和准确地识别有关人员的身份,开发了一个具有5个自由度的人脸自动追踪与识别系统．该系统采用人脸肤色模型结合相似度及人脸轮廓来检测和定位人脸,并利用嵌入式隐Markov模型对人脸的特征进行提取和识别．实验结果表明,该系统不仅能自动追踪、定位和识别人脸,而且能实时地将识别结果与人脸数据库进行比对,从而迅速地获得被识别人员的有关身份信息．该系统可用于建筑物入口的监控和刑事侦察等场合．     

基于DDR的字典学习在光照变化人脸识别中的应用

针对光照变化人脸识别中大多数现有的人脸识别算法只能单独实施降维或者字典学习而不能完全利用训练样本判别信息的问题,提出了基于判别性降维的字典学习算法。首先,利用经典的特征提取算法PCA初始化降维投影矩阵;然后,计算字典和系数,通过联合降维与字典学习使得投影矩阵和字典更好地相互拟合;最后,利用迭代算法输出字典和投影矩阵,并利用经l2-范数正则化的分类器完成人脸的识别。在PIE及扩展的YaleB两大人脸数据库上得到了验证了所提算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比几种较为先进的线性表示算法,所提算法在处理光照变化人脸识别时取得了更高的识别率。     

基于球面调和函数的人脸识别

根据在任意光照下朗伯凸表面的图像可以由一个低维线性子空间近似这一原理,提出了一种新的人脸识别方法．首先使用共形变换原理把训练样本图像投影到球面和圆柱面的一个区域上,然后对球面和圆柱面上的图像用多项式插值方法进行扫描和插值,得到离散函数图像表达式．接着利用球面调和函数估计球面上图像的9个低频谐波系数,对待定的阶数求范数后得到三维的向量．最后依据最近邻决策规则进行识别．实验表明与PCA方法、Fisherface方法以及SVD方法相比,该方法的识别率和对光照、姿态的鲁棒性均有明显的提高．