几何图形的匹配识别

提出了一种二维不规则几何图形之间的匹配性判断的方法,以便解决二维不规则几何图形间的模式识别和模式分类问题,可用于数控切割机排样的样图图形数据库的几何图形分类及自动检索。     

基于模型重建技术的图形匹配原理与方法

针对CAD图形相似性比对的匹配问题,提出一种重建特征描述式图形逻辑模型的解决方法.以特征点为要素逆向描述图形的拓扑结构和几何特征,从而形成图形可比对的基本单元.给出枚举与矢量两种基于该模型单元比对的图形匹配策略.实验表明,该方法具有良好的应用效果.匹配准确率达到95%以上.     

工程图形的自动跟踪识别算法

就工程图形扫描输入及模式识别的关键问题之一——矢量化处理问题作了探讨,提出了一种将二值点阵图形转换为矢量图形的自动跟踪识别算法。     

基于原型匹配理论的一种模式识别方法研究

本文结合认知心理学中有关模式识别的研究成果,提出了一种新的模式识别方法——基于原型匹配理论的模式识别方法。文中方法定义一个模式识别问题由原型、结构、组合法则构成,这三要素组成原型库和知识库对被识别客体进行识别。文中探讨了基于原型匹配理论的模式识别方法的识别机理、数学模型、识别算法,并对印刷体数字字符识别问题进行了实验研究,实验结果表明文中方法的有效性。     

一种机械系统非线性类别辨识方法

针对含刚度非线性连续体系统非线性类别辨识问题,提出了一种基于瞬时频率峰值检测的机械系统非线性类别辨识方法。该方法首先根据被测系统结构特点,分别建立含间隙、立方刚度等5种机械系统常见的刚度非线性系统简化模型;通过研究各模型自由衰减振动瞬时频率分布特点,建立不同非线性模型瞬时频率曲线库;结合图形匹配算法,匹配被测系统实测瞬时频率与曲线库曲线,以匹配结果作为辨识指标,实现非线性类别辨识。将基于瞬时频率检测的非线性类别辨识方法应用于含间隙非线性悬臂梁系统,仿真分析与实验计算表明:被测系统瞬时频率曲线与间隙非线性曲线库匹配较好,匹配值明显小于与其他非线性曲线库匹配结果,验证了该非线性类别辨识方法的有效性。     

一种基于互相关匹配的空域目标提取方法

研究对空域目标的提取,针对空域目标和背景特殊的灰度差异性对目标进行分离。目标提取是通过图像阈值分割实现的。利用信号中的互相关原理,并结合图形模式识别中配准原理,提出了一种互相关匹配的阈值分割方法。实验结果表明针对于空域目标,该方法能够很好的提取出目标信息。     

工程图形的两种快速细化方法

就工程图形扫描输入及模式识别的基本问题之一——细化处理问题作了探讨,提出了两种新的快速细化方法。利用串行扫描,分别通过对称侵蚀和单向侵蚀的方法,获取图形目标骨架。算法简单,省内存,处理速度快,以开放的形式在计算机上实现。运行结果表明,这两种算法对要求精度较高的机械图形及逻辑电路图、工艺流程图、地形图等一般工程图形进行处理,是十分有效的。     

基于KCCA的特征匹配方法

特征匹配问题是计算机视觉和模式识别中一个关键步骤,在很多领域都有着重要的应用。借助核典型相关分析思想,提出了一种基于空间相关性的特征匹配方法,该方法通过核典型相关分析,将特征点集投影到核空间中,并将投影向量作为匹配特征,根据投影向量之间的相似性进行匹配。仿真实验结果表明,该算法优于基于谱分解的特征匹配算法,在图像含有噪声和存在结构误差的情况下,算法具有较高的匹配率。     

基于模式识别神经网络的重力匹配算法

为了提高重力辅助惯性导航系统在重力异常明显区域内的定位精度和匹配率,用模式识别神经网络的方法进行了重力匹配.在匹配时刻,根据惯导指示位置确定在一定的网格点范围内搜索载体真实位置,以每个网格点为终点把惯导指示航迹放置到重力图上,由此提取一系列的参考重力图上数据,并把它和对应网格点的位置定义成一个模式类,把所有的模式类作为概率神经网络的样本训练一个模式识别神经网络,然后把重力仪测量数据使用该神经网络识别到某个模式类,对比模式类的定义可以确定此时的载体位置.计算仿真研究表明,该算法的重力匹配率优于通常的相关匹配算法,其组合导航系统的定位误差在1个重力图网格左右.     

基于形状特征的物体匹配方法研究

针对基于形状特征的物体匹配,对精尺度图像提出一种分层罔匹配算法.采用两条马尔可夫链同时对图形进行分割与匹配采样.该方法无需额外的学习训练过程,实现了将物体对象与复杂背景分离,并同时完成了匹配参数及能量计算.对粗尺度图像提出基于方向梯度直方图算子的图像匹配算法,利用物体的整体形状信息进行全局匹配,能忽略局部纹理的干扰,并具有运算速度快的优点,且与分层图匹配算法在计算尺度图像及速度上形成互补.结果表明,分层图匹配算法在100次迭代内便能实现精确匹配.     

CAD/CAI中的图形识别研究

图形的自动识别是计算机辅助设计和辅助教学研究中的一个难点,识别图形的重要判据是两图的特征重合率.本文对图形的基本要素之一———直线的相似判别进行了研究,霍夫变换方法常应用于图形判别和图像识别,霍夫变换是将图形空间的点根据某些约束条件拟合成线段,点可以用通过该点的线段集合来描述.本文最后利用了聚类方法中的最小距离法进行了两个图形特征相似性的判别,通过最小距离法可以进行图形正确与否的判别.     

图形翻译器的研究

为对概念设计到结构设计的映射提供一个良好的方法 ,在提出的基于原型的结构设计模型中 ,建立了能将原有实例图形自动翻译为参数化原型样图 ,进而实现实例化变形设计的图形翻译器。讨论了图形翻译器的理论基础、图形约束及其处理方法、图形翻译器的结构和算法流程、给出了结构件的设计实例。结果表明 ,图形翻译器是实现结构设计自动化的有效工具     

迭代函数系统在模板匹配应用中的方法与定理

迭代函数系统在自然景物的建模上所具有的优势,同样可以在模式识别中得到广泛应用。研究了基于ＩＦＳ的模板匹配方法,先根据模式提取ＩＦＳ代码,然后对该代码进行识别。在ＩＦＳ代码的提取过程中,仿射变换矩阵形式是一个主要工具,其理论根据是分形几何中的拼贴定理,从对搜索图中的子图三角形图案提取ＩＦＳ代码的整个过程来看,其ＩＦＳ代码作为模板匹配的特征来提取,具有计算量小,提取方法简单等特点,还给出了根据各迭代函     

传统图形在标志设计中的传承与创新

将传统图形艺术结合到现代标志的设计中是设计出具有主张性、时代性和国际性的现代标志的重要手段之一，把握与承传传统图形的“韵”，并最终将其融合到现代标志的设计之中，是传统图形艺术与现代标志设计结合的一个难点。     

函数图形动画的制作方法

在多媒体课件的制作中 ,动画是不可缺少的一个内容。在数学课件中 ,有时需要表现一个物体的移动 ,更多的则是表现函数图形的变化。图形的变化又包括两类 :一类是图形形状的变化 ,如从一个圆开始 ,逐渐变形为各种椭圆 ;又如一个二次函数图形 ,上下或左右的平行移动 ,开口的变大变小等。另一类是图形的生成 ,如我们可以用动画演示一个圆沿着直线滚动时 ,圆上一点如何描绘出一条摆线 ;又如一个圆在另一个相等的圆外滚动时 ,其上一点如何描绘出心形线等等 ,本文介绍函数图形动画的制作方法。1　图形形状的变化图形形状的变化 ,实际上是连续绘制…     

微机在广告图形设计中的应用

来文介绍用微型计算机输入广告图形的一种方法。此方法是将广告图形转换成一种编码,微处理机用该编码进行广告图形的控制。     

数形结合的思想在高考中的应用

用数形结合的思想解题是高考数学试题中的基本方法之一,数形结合的思想是将抽象的数学内容与直观的图形结合起来,通过对图形的处理,发挥直观对抽象的支柱作用,从而在解题过程中,化难为易,化复杂为简单,提高解题效率。     

基于边缘概率和m-Best求解的行人再识别

指出了行人再识别应用之一是在同一场景、不同摄像头视角下,对查询集与候选集中的所有目标做出最优关联,其本质是二分图匹配问题.针对传统方法只在联合概率分布基础上寻找一个最优解,没有利用其它候选解中的有用信息,不能保证最优解的正确性的问题,提出了利用边缘分布特点,综合其它候选匹配点的信息,在联合匹配空间上使每一对匹配点的边缘分布最大化,从而提高求解质量;且对联合匹配空间的边缘分布计算不可行,采用二叉树分割算法求m个最优解,以实现边缘概率的估计.实验表明:将上述方法应用于行人再识别问题能有效改善再识别算法的精度.     

一个匹配是导出匹配的条件

称图G的一个匹配M是导出的,如果M是由M所覆盖的顶点导出的子图的边集．分别给出二部图的一个匹配是导出匹配的条件及存在一个最大匹配是导出匹配的条件．     

图形设计中的Bezier方法

Bezier方法是计算机图形设计中采用的重要方法之一 ,这个方法将函数逼近同几何表示结合起来 ,使得设计师在计算机上运用起来就像使用常规作图工具设计一样得心应手 因此 ,通过对Bezier算法、构造曲线以及实用问题进行较详细的讨论 ,得出一些在图形设计中非常有用的结果