用于观测导航的新方法——地标图象的计算机识别

本文提出一种利用带有地面目标精细结构的雷达图象或用其它方法得到的地面目标的图象进行定位的方法。它避免了利用地标导航因能见度带来的限制,并可应用于远程导航。在对图象的识别上,采用了基于R变挟的R描绘子来进行分析,并考虑了用于地标识别时的特殊问题。     

灰度图象的直接Hough变换方法

提出了利用灰度图象的梯度直接进行Ｈｏｕｇｈ变换以检测条纹的方法,与传统Ｈｏｕｇｈ变换及直接利用灰度进行Ｈｏｕｇｈ变换检测条纹的方法相比,具有快速计算以及对图象噪声不敏感的特点。     

基于仿射变换的飞机图像的识别

 先基于细胞神经网络提取飞机图像轮廓,再用基于仿射变换方法对多种飞机的轮廓图像做不变特征的提取,把多种飞机的不变特征放在数据库中。进行飞机类型识别时先计算实时图像中飞机(目标) 的不变特征,然后与数据库中的每个不变特征做相关运算,即可识别飞机的型号。     

逻辑神经网络非线性可分性的实现

1985年，Aleksander领导的小组所实现的逻辑神经网络（LNN）成功地应用于脸谱实时识别。由于LNN无需学习算法，硬件可实现实时识别能力，在英国颇受工业界重视。然而，LNN存在一个缺陷就是在大模式划分成小的子模式后会造成LNN非线性能力下降甚至消失。针对上述问题，提出了一种在LNN中实现非线性可分性的方法。