基于ICONDENSATION算法的人手跟踪与手势识别算法

为实现基于手势的智能人机交互,提出了一种基于视觉的人手跟踪与手势识别算法.该方法以ICONDENSATION算法为基础,融合颜色与深度信息进行重要采样,结合轮廓信息并通过ASM模型的能量函数进行观测,根据最大后验概率对几种预定义的手势进行识别.实验结果表明,该算法能够有效地实现复杂背景下的人手跟踪与手势识别,为进一步实现智能人机交互奠定了基础.     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

谐波小波样本熵与HMM模型的轴承故障模式识别

根据谐波小波分解非平稳振动信号优良特性与隐马尔科夫(HMM)模型的时序模式分类能力,提出了一种基于谐波小波样本熵与HMM模型结合的轴承故障模式识别方法.该方法首先利用谐波小波对轴承各个状态故障信号进行分解,进而由谐波小波三维时频网格图的频率层数特征计算合理的样本熵维数和阈值,依次提取轴承振动信号各层的样本熵构成特征向量序列;然后将序列前120组输入HMM模型中进行训练得到对应故障模型,剩余80组进行测试与识别,通过对比对数似然估计概率输出值确定轴承故障类型.实验通过与BP和RBF神经网络模型进行不同训练组数的正确识别率对比,验证了该组合方法具有识别准确率高,稳定性强的优点.     

BP网络研究及其在肺癌诊断系统中的应用

以三层BP网络为例,讨论了网络的学习算法,并在VC 6.0语言环境下编制了BP算法程序,在这个基础上建立了基于BP网络的肺癌智能诊断系统,深入研究BP网络在实际应用中的结构设计、参数选择和样本数据的来源,应用含有动量参数的BP算法训练网络,并给出了BP算法动态演化过程的训练调试界面和临床测试界面.目的是用训练好的BP网络来识别肺癌细胞的病变情况,实验表明神经网络能够对细胞图像进行正确的分类,证明了该系统对肺癌诊断具有可行性.     

基于机器学习的裂纹识别研究现状及发展趋势

裂纹识别一直是机器视觉领域的重要研究内容,尤其是与之相关的自动检测算法在近年来备受关注.深度学习作为机器学习的一个分支,其在裂纹识别方面已显现出强大的功能和灵活性.本文对基于机器学习的裂纹识别技术的发展情况、研究现状以及典型方法进行详细介绍:首先介绍了多种机器学习方法在裂纹识别领域的应用,并从特征提取算法和应用对象等方...     

基于BP 网络的一种机型识别方法

目标识别是防空信息处理中的一个重要环节，而对空中目标类型的识别仍没有成熟的理论，在BP算法的基础上，提出了一种基于神经网络的目标识别方法，并就具体的主空袭飞机类型给出了识别模型，最后用MATLAB提供的神经网络工具箱进行仿真，仿真结果表明，此方法合理可行，这对提高防空信息处理的准确性具有重要意义。     

基于尾迹特征的SAR图像舰船长度估计

通过研究尾迹波谱的周期特性与舰船外形特征之间的关系,建立基于波谱函数的舰船长度估计模型.基于瘦船体假设条件,从数学上论述利用波高谱信息估算舰船长度的可行性,提出由图像谱计算波高谱,再计算波幅函数周期,最后得到舰船长度的三步法.以小船和大型舰船为目标,通过该方法和常用方法做对比实验.结果表明,三步法提取的舰船长度相对误差小于5%,提取结果受方位影响小,效果比传统的直接像素点灰度统计方法好,有利于进一步的舰船识别和分类.     

CHMM语音识别初值选择方法的研究

针对隐马尔科夫模型用于语音识别时传统的参数初始化方法(随机分布之值、K均值算法)可能导致模型参数收敛于局部最优而非全局最优的问题,提出了先按最大距离选择初值中心,再按最小距离将原始数据分割成小类后去除类内干扰点,使类内相似性更强的K均值方法.实验结果表明,改进后的方法与传统方法相比,更好地平滑逼近语音特征,提高语音的识别率.     

基于多尺度熵和动态时间规整的步态身份识别

针对现有人体步态身份识别算法单一、准确率较低的问题,提出了一种基于多尺度熵和动态时间规整（DTW,dynamic time warping）的人体步态身份识别方法。采用自制的APP软件在较低采样率下采集人体步行加速度数据,实验中共采集50名志愿者的正常行走加速度数据,使用多尺度熵算法进行数据处理,得到在各个尺度下的熵值,最后采用DTW算法对多尺度熵值进行特征匹配,得到的相对错误率（EER,equal error rate）为13.7%,仿真结果表明基于多尺度熵和DTW算法相结合的方法较好提高了身份识别的准确率,为人体步态身份识别提供了一个新的思路。     

强噪声环境下汉语语音识别的模糊分类算法

论述了强背景噪声环境下利用模糊分类算法对大词汇量的汉语语音进行了分类识别，根据噪声的汉语语音特点，采用有边界的交叉分类和无边界的模糊分类相结合的措施，较成功地解决了强噪声环境下的汉语语音分类。