网络图虚工序自动识别算法的改进

为进一步优化网络图虚工序自动识别算法,提高计算机自动绘制网络图虚工序的效率,在分析虚工序的添加原理和以往的虚工序自动识别算法存在的问题的基础上,针对2种不同类型的虚工序,采用分类识别、增加判断条件的方法对该算法进行了改进,并举例对算法效果进行了验证.通过对改进后的算法与以往算法的效果进行对比可以证实:改进后的算法不仅在内容上更为具体,而且有效地减少了网络图中重复、多余的虚工序,进一步优化了网络图的结构.     

一种新的DK-L人脸识别算法研究

人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景.主要研究了人脸识别技术中的人脸特征提取和特征比对技术.在特征分类中,距离测量选择了最佳距离度量最近邻法,提出了一种新颖的测量方法——优中选优,可以使分类器的设计更加简洁、有效,使用较少的特征向量数目就能取得较高的识别率.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于VCSBC4018智能相机的油罐口识别

为解决石化企业油料的自动装卸问题,采用智能相机VCSBC4018,将油罐口检测问题转化为检测圆形物体圆心问题．对现有圆检测技术分析后,最终采用边缘匹配作为二次定位的方案,在对程序做了优化以后,提高了系统运行效率,实现了对油罐口的检测与识别．     

基于特征融合的KLPCCA及其在人脸识别中的应用

对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及典型相关分析两种思想同时引入局部保留投影算法中,提出了一种新的基于核的局部保持典型相关分析（Kemel base Locality Preserving Canonical Correction Analvsis,KLPCCA）非线性子空间人脸识别算法并给出了其推导过程。算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,然后通过局部保持投影算法做一线性映射,从而更简单准确的进行人脸识别。在ORL上的试验证明了该文所提算法的有效性。     

一种适于虹膜识别的特征提取算法

为克服现有基于线性变换特征提取方法中基向量非动态和参数需指定的缺陷,分析了虹膜的几何特征和识别原理,提出用独立成分分析ICA（Independent Component Analysis）方法进行虹膜特征提取,最大限度地去了除虹膜特征空间的冗余,克服了传统线性变换特征基向量非动态的缺陷;用BP（Back Propagation）神经网络进行虹膜分类,实现特征的降维和有效表示,并在自主研制的JLU-IRIS虹膜图像库中进行小样本空间实验。结果通过三种不同的识别率100%,96.5%和92.5%,表明了该算法的正确性和有效性。     

基于负曲率极值点的零件识别与检测技术研究

在机器人柔性自动装配中,零件的识别与定位是一项极为重要的技术。提出了一种新的基于点到弦的距离累积算法,以实现零件轮廓曲线上负曲率极值点的检测,并在此基础上利用短切规则实现目标轮廓的分解与特征参数的提取。首先,用平面几何区域的面积来近似平面点到弦的距离累积积分,得出了距离累积积分与曲线曲率之间的关系,利用距离累积积分来检测平面离散曲线的负曲率极值点。然后,利用短切规则对零件轮廓进行分解,获取零件的几何特征,实现零件的识别与检测。试验和仿真结果说明了该方法的有效性。     

结合高斯混合模型和VOT特征的音素发音错误检测

结合高斯混合模型(GMM)和嗓音起始时间(VOT)特征的普通话音素发音错误检测,提出了一种结合语音声道特征信息和音源特征信息的发音错误检测方法。其中GMM用于反映声道特征信息的MFCC参数的建模与评测,并直接对大部分音素的发音质量直接进行错误检测。对于少数通过MFCC参数和GMM难于检测区分的辅音音素,则通过反映VOT信息的音源特征参数进行区分。实验表明,该方法在训练数据有限的情况下取得了较好的性能,非常适合用于聋人语言康复的计算机辅助训练。     

一种新的人脸特征定位及识别的方法

提出了一种基于主成分分析的人脸特征定位及识别的方法,利用剩余误差能量作为准则进行人脸特征定位,并对人脸图像提取主成分特征进行识别,经实验表明该方法能处理人脸图像变化较大的情况,具有计算量较小,定位精度高,识别率高的优点。     

小样本机器学习理论：统计学习理论

统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论,是模式识别邻域新近发展的一种新理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质,它为小样本机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种的通用学习算法－－支持向量机,较好地解决了小样本机器学习问题。该文旨在介绍统计学习理论的基本思想、特点、研究现状和一些思考。     

脱氧胆酸分子钳人工受体对酚类化合物的识别研究

利用分光光谱滴定法考察了以脱氧胆酸做spacer的钳形体1～4的识别性能,结果表明,该类分子钳可识别酚类化合物。