基于分块的2DPCA人脸识别方法

文章将分块理论与2DPCA方法相结合,研究分块二维主成分分析法（M-2DPCA）在人脸识别中的应用。对人脸图像矩阵进行分块,用形成的子图像矩阵直接构造总体散布矩阵并求解对应的特征向量,利用提取的特征向量对图像进行特征的提取与分析,进行人脸识别。基于Yale人脸数据库的实验显示,在相同训练样本和特征向量条件下,M-2DPCA比2DPCA算法具有更高的识别率。结论 M-2DPCA充分利用了图像的协方差信息,在人脸识别方面具有较高的识别率和鲁棒性方面,对进一步研究人脸识别具有重要的意义。     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

基于字符识别的门牌号识别算法研究

以门牌号为对象,利用现代图像处理技术,研究基于字符识别的门牌号识别算法,给出了算法的计算机实现方法．计算机仿真结果证明了所提算法的有效性．     

支持向量机的研究与发展

支持向量机是一种新型机器学习方法。是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析。已成为国际机器学习界的研究热点。笔者主要对其基本原理与研究发展情况进行了探讨和研究。     

修正条纹调节的圆谐联合变换相关器作旋转不变的目标检测

提出一种修正条纹调节的圆谐联合变换相关器作旋转不变的目标检测的方法．在这种方法中,参考图像（即圆谐展开分量的实部和虚部）、圆盘状的局部偏置函数以及目标图像同时显示于输入面．这一方法对联合功率谱作了修正,先将联合功率谱减去纯输入景物（含局部偏置函数）的功率谱和参考图象（含局部偏置函数）的功率谱,再加上局部偏置函数的功率谱,然后将所得修正的联合功率谱乘以条纹调节滤波函数．它能产生比普通的圆谐联合变换相关器更好的相关输出．给出计算机模拟结果．     

二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法 ,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解 ,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型 (TCNN) ,它采用混沌模拟退火方式求解优化问题 .随着分叉尺度参数的逐步降低 ,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上 ,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法     

基于遗传优化的粗糙神经网络模式识别器及应用

通过粗糙集获取知识表达系统的分类规则，用产生的规则对神经网络进行编码，并利用遗传算法对初步学习后的神经网络的权值进行优化，最终得到一个神经网络模式识别器。举例说明了采用这种方法得到模式识别器的过程及其对待识别对象的学习和分类效果。结果表明：采用粗糙规则对神经网络编码可以缩短神经网络的训练过程，遗传算化对神经网络权值的优化可在一定程度上提高模式识别的精度。     

基于Tamura纹理和广义判别分析的岩屑图像识别算法

自动、快速、客观地对岩屑进行分类是录井过程中一个非常重要的问题.以往在现场主要是靠人工经验的方式对各类岩屑的百分含量进行估测.但该方法受人为因素的影响较大.本文针对这个问题,提出基于Tamura纹理和广义判别分析的岩屑图像识别算法.算法采用Tamura纹理特征对不同岩性的岩屑图像进行纹理提取,然后将提取的Tamura纹理特征带入GDA(Generalized Discriminant Aanalysis)分类器进行岩屑的识别.通过对四川某地气田4口井的现场随钻的实验结果表明本文算法识别算法具有较高的识别率,为快速自动岩屑分类提供了一个有效的方法.     

基于动态规划库的规划识别算法的研究

本文在Kautz规划识别方法的基础上,给组成规划的各动作按其对该规划出现的影响程度确定一个权值,并在规划库搜索和匹配机制中应用模糊处理,从而建立了基于动态规划库的模糊规划识别模型。     

基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法

动作识别是近年来时序数据挖掘领域的研究热点,具有广泛的应用前景。但是现阶段基于深度学习的动作识别算法需要大量的标记训练数据集,存在泛化性差、实时性差、场景受限的问题。为解决这些问题,本研究设计一种基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法。该算法基于YOLOv5算法构建轻量化的人体检测器HYOLOv5。基于轻量化二维姿态估计模型Lite-HRNet设计人体姿态特征描述算子,有效地去除背景对人体动作特征的干扰。为有效度量时序人体姿态特征描述算子间的相似度,本研究提出基于动态时间规整的人体姿态特征距离度量,并在此基础上设计基于类别中心选择的动作模板匹配算法。该算法通过少量的动作视频构建动作特征模板库,利用动作模板匹配算法可实现多类动作视频的精准识别。为验证算法,本研究在COCO 2017的Humans数据集上对HYOLOv5进行测试,人体检测识别精度mAP@0.5∶0.95可达50.7%。基于10种动作视频数据进行测试,结果表明,本研究所提算法可有效地识别视频序列中的姿态,在每个动作仅包含4个训练数据的情况下,动作识别准确率均可达到91.8%。