改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．     

视觉伺服系统中的最优控制律的探讨

通过建立视觉反馈系统的模型和视觉伺服的公式化模型,对特征信息法作理论公式的推导,讨论线性模型的稳定性和可控性,推导最优控制律．     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．     

遗传算法在立体图象匹配中的应用

基于传统立体图象匹配技术,提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法．实验中,采用了两种特征提取算法,以适应不同图象要求．实验用图包括自然景物图和人工合成图．此外,用ＢｒａｎｃｈＡｎｄＢｏｕｎｄ算法得出比较结果．实验结果表明,遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度,具有鲁棒性,适合立体图象匹配．     

质心层次特征的无约束手写体数字识别

光学字符识别（ＯＣＲ）是模式识别最为成功的应用之一．目前,ＯＣＲ的研究重点是无约束手写体字符识别．采用了基于字符质心的层次特征对无约束手写体数字进行分类识别．基于字符质心的不均匀分块方法,在一定程度上可以克服无约束手写体数字字形千变万化所引起的不稳定性．层次特征将字符在空间的二维分布转化为一维,特征抽取过程简单,易于实现．将该算法应用于无约束手写体数字的信函分拣系统,单字的平均识别率达９７％以上．     

赤道东太平洋海表水温变化的多层次结构特征分析

以小波理论为基础来进行赤道东太平洋海表水湿变化的多层次结构特征分析,结果表明,赤道东太平洋海表水温的变化表现十分明显的多层次演变结构和突变特征,一级保留信息能较好反映从１９１年以来的历次厄尔尼诺事件和反厄尔尼诺事件,并对这些事件的强度,层次结构和突变等重要信息给予良好的表现,二,三级保留信息则分别反映了赤道东太平洋海温在另一层次里演变的结构特征,是对一级保留信息的增加和完善。     

用于语音识别中的SOFM矢量量化方法

该文讨论了神经网络语音识别系统中的ＫｏｈｏｎｅｎＳＯＦＭ神经网络的矢量量化（ＶＱ）的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与ＶＱ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。     

脑信息特征的评价分类方法

对脑信息处理的能力特征量和总体偏离度特征量进行了确定性评价分类.在分类数上,提出了common分类法,以一般人的特征作为分类基准,在common两边展开,以确定分类数.在分类边界上,提出了根据特征量的正态分布确定分类边界的方法.若特征量分布不是正态分布,则采用了博克斯和考克斯变换将其变为正态分布,最终得到能力特征量和总体偏离度特征量的分类规则.由于人的行为是脑信息处理在宏观上的表现,所以其研究成果可直接用来评价人的能力和行为特征.     

自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取

针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波.