图像目标的可视识别与智能跟踪

本文研究图像目标的可视识别与跟踪,给出了图像目标识别印章模型和系统总体设计方案。在此基础上,采用智能跟踪算法,实现了正常跟踪、判断、预测和记忆跟踪的功能,而且跟踪方式随着环境条件的变化而变化。正常跟踪算法的图像代数描述是简明的,与算法是内在一致的。通过给出两个实时可视跟踪的实例说明在实时ＤＳＰ可视跟踪系统上算法的性能及其可行性。     

基于舰船噪声仿真模型的目标识别研究

将国际上迅硅盖展的基于模型的识别技术应用到舰船目标识别中，摄取舰船目标识别信息，在建立舰船辐射噪声仿真模型的基础上，推导了单、双螺旋桨舰船辐射噪声调制谱谐波族幅值特征的数学期望表达式，提出了基于仿真特征的舰船目标识别方法，并对五类舰船目标进行了分类识别实验，取得了较好的识别效果：正确识别率分别为92．6％，87．3％，83．5％，76．9％，78．2％。     

基于DTW和LVQ网络混合模型的语音识别方法

提出一种基于动态时间规整（DTW）和学习矢量量化（LVQ）神经网络的语音识别方法。该方法用动态时间规整算法先对语音信号进行时间规整，然后通过学习矢量量化神经网络进行语音的分类识别。首先介绍利用动态时间规整和学习矢量量化进行语音识别的基本方法，然后给出DTW／LVQ混合模型的系统结构和学习算法，最后给出三种语音识别算法的实验结果。大量实验表明，混合模型的识别率，皆明显高于单一的动态时间规整和学习矢量量化的识别率。     

苯酚和苯甲酸及其衍生物在反胶束毛细管电动色谱中的分离及电泳行为

提出了以十二烷基硫酸钠/氯代正丁烷/正丁醇/水组成的反胶束体系作为分离介质,研究了17种苯酚和苯甲酸衍生物在反胶束缓冲体系中的电泳行为.结果表明:11种酚类化合物的表观电泳淌度及其离解常数存在良好的线性关系,线性方程为μapp=-23.319pK1 36.183(R=0.955 6);利用启发式算法得出的17种苯酚和苯甲酸衍生物定量结构-表观电泳淌度的关系模型能够直观地得到影响分析物表观电泳淌度的参数,预测结果和实验结果具有良好的一致性.     

插值在图像(图形)处理中的使用

从图像处理的细节入手,介绍了图像处理中可能使用到的插值,对将进行了讨论总结,部分还伴有实例。     

曲线识别的变形匹配法的实现

用于识别平面开曲线的变形匹配法具有很好的性能,它在汉字识别中具有潜在的重要应用。用C语言实现了变形匹配法。本文主要介绍如何解决该算法的程序实现中的关键技术问题,包括曲线的表示、噪声的抑制和变形匹配。希望以此推动变形匹配法的应用。     

基于优化的RBF神经网络模式识别新方法

提出了一种基于Hough变换优化的RBF神经网络模式识别新方法,该方法把Hough变换应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络的隐层节点数和数据中心值的自适应获取,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:此改进的RBF网络用于模式识别中具有识别能力强,计算量小,识别速度快的优点,具有广阔的应用推广前景。     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

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     

目标识别的灰色工程方法研究

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具,在工程技术、社会、经济等领域应用广泛.探讨了灰色系统理论在目标识别中的应用问题,提出了目标识别的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法及灰色统计聚类算法.