基于肤色分割、模板匹配与几何规则确认的人脸检测

提出一种以动态视频流彩色图像为研究对象,基于肤色分割、模板匹配与几何规则确认的人脸检测方法。实验结果表明,提出的算法具有较高的检测正确率和自适应能力,同时具有快速的检测速度。     

空间距离变换的彩色图像目标识别方法

研究了彩色图像的分割算法,提出了运用彩色图像的颜色特征相似性进行图像的分割;然后将分割的目标进行检测,运用无监督网络,即竞争网络学习训练聚类,将图像中不同的目标提取出来。在识别方面,研究了一种运用空间距离变换方法来识别的算法,计算出区域半径测试样本点在区域内还是区域外,以达到识别的目的。实验结果表明,本文提出的分割算法和识别算法可以很好地运用到实际中,识别率可达90%以上。     

逆向工程中一种新的特征识别算法

从某种角度上说,逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其实体特征再进行模型重建的过程。本文提出了一种新的特征识别算法,其首先采用基于面积和法矢准则的数据分割技术,对测量数据点进行数据分割。然后从特征所包含的分割面(简称特征分割面)中提取能够惟一标识该特征的4种特征编码,分别为:表述特征截面形状的截面编码、描述特征凹凸性的凹凸编码、显示特征二维俯视轮廓形状的轮廓编码以及反映特征二维俯视轮廓是否封闭的开闭编码。最后将这4种编码输入到基于人工神经(BP)网络的自动特征识别系统中,识别出特征类型并提取特征参数,从而实现特征重建。着重研究并实现了从特征分割面中提取特征编码的算法,并验证了算法的有效性。     

基线转弯模板的自动化算法分析

基线转弯程序是一种典型的反向飞行程序,在支线机场及通用机场中有着较广泛的应用。文中通过引入风螺旋线函数公式,对基线转弯模板自动化绘制过程中的核心问题进行分析,完整实现了基线转弯模板的精确化算法。文中关于风螺旋线的旋转外扩规律、共切线算法的研究成果,可以使飞行程序模板的计算过程得到较大的简化,同时算法的精度和效率取得较大的提高。     

基于STM32的嵌入式智能视觉数字识别实验装置

开发了一种基于STM32的嵌入式智能视觉数字识别实验装置,该实验装置实现了对数字字符的视觉识别。基于STM32的嵌入式数字识别实验装置采用了MDK5软件进行开发,其中包括获取图像信息、图像信息预处理、定位图像的数字字符区域、分割字符及归一化、识别字符等。嵌入式数字识别实验装置可以定位图像的数字字符区域,对字符区域的数字字符进行识别,将识别出的数值通过ESP8266-WiFi模块,可实时发送到手机端。该实验装置融合了机器视觉、数电、模电及单片机应用等多方面的知识,具有一定的延展性和创新性,可锻炼学生的实践能力和创新能力,有利于培养具有工程应用及技术创新能力的高素质复合型新工科人才。     

汽车牌照自动识别技术研究

提出了一种汽车牌照的自动识别算法：先对图象进行直方图均衡,平滑去噪,二值化预处理,再根据车牌上文字变化特点快速,准确地从复杂背景中分割车牌最后采用投影－变换系数法取汉字,英文和阿拉伯数字的不同维数的特征,送到相应的ＢＰ神经网络中进行识别,较好地解决了汽车牌照的自动畜产     

语音模式中基于启发式搜取的快速匹配算法

语音模式匹配是语音识别技术的关键步骤之一。本文介绍了如何运用SA算法实现语音模式的快速匹配的思想。SA算法与传统的动态时间弯变(DTW)算法相比较具有计算量大大减少而系统识别率几乎不降的特点。     

基于全局Maxflow邻域生长算法的SAR图像目标分割

提出一种改进的GrabCut算法,利用迭代图割(GrabCut)算法对彩色图像进行分割的特点,在不需要交互式操作的情况下,将SAR图像转化为24 bit BMP的位图进行处理,再结合邻域生长算法实现对SAR图像目标的自动分割.通过对MSTAR和NASA喷气推进实验室的SAR图像进行目标分割实验,结果表明,该算法分割精度高于目前通用的其他算法.     

计算参数对数值修正载荷识别算法的影响

针对在载荷识别计算中经常遇到的累积误差问题,提出了一种在每个时间步长内迭代修正的 载荷识别算法。首先利用拟静态算法得到载荷初值,再使用数值迭代算法对其进行修正计算,仿真结果表明,该修正算法可以有效地减小由于累积误差导致的发散,得到收敛的识别结果。针对上述算法,本文以多输入多输出简支梁为模型,分别分析了区间放大系数、区间分割系数和精确度指标3个计算参数对于识别结果的影响。计算结果显示,参数的选择对算法的效率和精度影响很大,不当的参数甚至可能引起识别结果严重发散,所以选择合适的计算参数对于数值修正算法十分重要。     

遥感图像中港口目标识别技术

针对遥感图像中港口目标识别的特点,提出了一种基于纹理特征分类与轮廓识别的高效港口识别算法.该方法首先采用梯度分析方法进行海陆分割,得到水域与陆地的二值图像,并据此提取轮廓,然后利用差分链码标记提取港口轮廓,最后检测与链码拐点有关的三个特性,得到港口基元的识别结果.实验结果表明,该算法能够有效地识别遥感图像中任意方向和任意凹凸的港口目标.     

LPC倒谱参数的说话人特征分析

通过对多个说话人与文本无关的发音材料进行统计分析，比较了ＬＰＣ倒谱的不同分量对说话人特征区分所作的贡献，研究了ＬＰＣ倒谱所体现的说话人共性及个性特性，同时使用了Ｆｉｓｈｅｒ判据，最近邻错误率，超球错误率、类内，类间平均距离等量度方法，从不同角度探讨了ＬＰＣ倒谱参数的说话人统计特征，并考查了它在正交变换，最大可分变换下的变化及以不同距离作为测量手段所产生的不同效果，这些工作是对ＬＰＣ倒谱参数用于说话     

基于VQ与HMM相结合的汉语数字语音识别

提出了一种新的语音识别方法,它结合了VQ-误差和离散HMM两种方法,用VQ-误差全面替代了在离散HMM中运用的离散输出.这种方法被看作是由Burton等人提出识别方法的VQ-误差的一种改进型,但也被认为是混合的分散密度HMM的一种特殊情况.文中不仅描述了基于HMM的VQ-误差,并且通过实验,在语音识别性能方面将之与传统的HMM方法进行了比较,证实其优于传统的HMM方法.     

多脉冲激励线性预测编码语音合成器

与传统的线性预测编码相比,多脉冲激励线性预测编码(MPLPC)的合成语音质量有显著的改善,能在中等或低速率下合成出高质量的语音。本文介绍了用单片TMS32010组成的MPLPC语音合成器,数码率为9.6kbPS,激励脉冲的幅度和位置用最大互相关搜索算法确定。该系统结构简单,操作简便,通用性强,合成语音清晰、自然易懂,可广泛用于各种系统。文中给出了某些应用实例,经用户试用,效果良好,对合成语音质量感到满意。     

语音合成遥控指令回报系统

本文介绍了用于无人机的语音合成回报系统,代替传统的信号盘灯光显示,向地面指挥监测人员回报遥控指令接收情况。语音合成系统由基于LPC原理制成的单片语音合成处理器TMS5220组成,用Z-80 CPU实现控制。系统结构简单,通用性强,合成语音清晰、自然可懂。     

基于隐条件随机场的声调建模及区分性模型权重训练

为提高声调识别率,利用隐条件随机场对汉语声调进行建模,通过加入音节内动态特征、音节间动态特征以及段长特征来进一步提高声词识别性能。提出了将声调模型加入大词汇量连续语音识别系统的区分性方法,根据最小音子错误准则区分性训练模型相关的概率权重,对声学模型及声调模型概率进行加权;给出了两种权重组合策略并通过一种平滑方法来克服权重训练过拟合的问题。实验结果表明,基于隐条件随机场声调模型能够显著提高声词识别率以及大词汇量语音识别的识别率,同时与全局模型权重方法比较,区分性的模型权重训练能够在声调模型加入连续语音识别系统之后,进一步提高系统的识别性能。     

飞机零位检测系统中的座舱仪表读数识别法

介绍了飞机零位检测系统中的座舱仪表读数自动识别系统。识别系统预先在实验室条件下将各分立仪表图象二值化细化处理成标准的预模式，以此为参照输入被测仪表图象，使之与标准模式有接近的几何位置，然后采用二进小波变换方法在不同角度的扇形区域选择不同的变换参数提取仪表指针及刻度信息，抑制噪声与仪表表面玻璃的反光干扰。再建立图象的同心几何结构特征空间，从而求出被测仪表图象的中心点和相对于标准模式的旋转角度，最后判读指针角度，根据此角度与读数的对应关系自动识别出仪表读数。本文建立的系统对外场环境下摄入的带噪声和反光干扰的座舱仪表图象进行自动识别取得了满意的结果，识别精度高于人工识别精度，基本实现了在线测试。     

神经网络在涡流无损检测中的应用

近年来，人工神经网络由于能不断有力替代常规的模式识别技术，已引起人们很大关注。本文提出用神经网络技术判读无损检测中涡流探头的检测信号，并提供用多层神经网络ＢＰ算法得到的信号初步分类结果。     

数字图象条纹细化——逐层削取方法

本文提出一种新方法来解决一般性的条纹细化问题,该方法可以广泛地应用于数字图象处理、模式识别、图象测量等技术领域。算法设计中采用了详尽的模块分析方法,所产生的条纹细化计算法非常有效,已经成功应用于激光全息测量——一种图象测量技术。     

二值图像的自适应窗口边缘检测技术

英国Aleksander等人用RAM网络实现的自适应模式识别系统可以认为是一种逻辑神经网络,本文详细描述了利用这种模型实现的自适应窗口边缘2检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测种种的各种实现方法和实验结果。基于这种模型的边缘检测技术的基本思想是:首先对窗口边缘检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测的各种实现方法和实验结果。训练一个或多个对目标物体边缘敏感的模式,然后对图像逐点扫描和测试,根据窗口对特定扫描区域的响应实现对边缘的检测。其过程和模式识别中的训练—识别过程相似。文中讨论了“中心块”和“边缘训练”窗口的响应行为以及窗口大小的选择、响应阀值的确定和N元的选用等具体方法。并给出了相应的实验结果。研究表明,这种方法对边缘检测和噪音滤除都具有较好的效果,且硬件容易并行实现。