利用信息融合方法的三维特征提取

本文提出了一种基于信息融合的物体三维特征的提取方法，该方法利用两幅互相配准的三维测距图像和灰度图像，来提取多面体的三维特征。首先，通过分析灰度图像中的灰度变化及测距图像中的测距值变化，分别求取各自图像中物体的特征点及特征边；然后，利用两配准图像之间的对应关系，求得所有特征点、面与多边形在三维测距图像中的三维表示；接着，通过分析三维测距图像中所测得的各候选平面上特定点与边处的曲率及法向，验证候选平面     

提高前馈神经网络推广能力的若干实际方法

提高前馈神经网络的推广能力是深受关注的问题，本文根据我们最近提出了一个网络有效推广的准则，从提高网络特征提取能力，分类能力和修改神经元激活函数等几方面给出了若干实际方案，我们在任意手写数字识别问题上的实验结果证实了这些方法的有效性。     

网上考试系统中指纹验证模块的研究与算法实现

网上考试中运用指纹认证方法,可以有效地杜绝代考现象的发生.文中探讨了网上指纹验证过程中的算法实现,综合运用图像处理和模式识别技术,研究了指纹识别的理论和技术,建立了一对一的指纹识别系统.整个系统框架采用浏览器/服务器(B/S)结构,用户在客户端提交指纹图像,而服务器端则完成指纹图像的预处理、匹配算法等,再将识别信息反馈给客户端.     

一种改进的图像域SAR目标散射中心特征提取方法

散射中心是SAR图像目标识别的重要特征。本文基于属性散射中心模型，在文献[6]的基础上，提出了一种改进的图像域SAR目标散射中心特征提取方法。在该方法中，通过引入参数规则化处理步骤，解决了属性散射中心特征提取方法的收敛问题，提高了属性散射中心特征参数估计的精度和效率；提出了一种能同时实现散射中心数目确定和结构判别的方法，实现了散射中心类型的可靠判别。仿真数据和MSTAR实测SAR图像数据的实验结果，验证了本文改进的图像域SAR目标散射中心特征提取方法的有效性。     

指纹细节特征提取与剪枝

指纹图像经预处理后，由于各种原因，会产生数以百计的特征。为了图像匹配的精确和快速，提出一套在细化后的指纹点线图上提取细节特征并对其剪枝的方法，并根据细节特征的拓扑特性，设计了验证其可靠性的算法。通过实验，证明了该后处理过程在去除指纹图像伪特征方法面具有良好的效果。     

特征提取在硅内部微/纳米级体缺陷检测中的应用

提出了一种利用特征提取来对硅中微/纳米级体缺陷的激光散射图样进行分析,以获得缺陷大小信息的分析方法.给出了该方法中第一特征值和第二特征值的定义,指出通过所提出的第一特征值及第二特征值即可迅速地判断出缺陷的大小量级所在.这种分析方法具有分析速度快,在体缺陷小于1μm时分辨率高,且可使系统实现自动化等优点.     

基于视觉效果的雷达目标动态回波序列特征提取方法

特征提取在雷达目标识别中具有重要地位,提取有效、可靠的目标特征,是建立目标识别系统的基础和关键。在常规低分辨雷达目标识别系统中,难以根据电磁散射理论进行有效建模。本文在观察和分析大量实测数据的基础上,根据雷达操作员进行目标判性的思维过程和描述方法,以雷达目标动态回波序列的视觉效果为切入点,建立了一整套雷达目标特征提取方法。在多个雷达目标识别项目中的实际应用,证明了该方法的有效性、稳健性和可推广性。     

雷达目标特征提取的一种方法

将小波变换和马氏距离相结合，提出了一种基于ISAR成像的雷达目标特征提取方法。对ISAR成像数据进行正交二进Symlet小波分解和门限处理，对数据进行压缩，然后计算压缩后坐标点的马氏（Mahalanobis)距离，得到目标稳定的特征向量。由实验结果看出，此向量具有在一定范围内的不变性，能够用于雷达目标识别。     

基于图像内容分析与特征提取的文档抓图压缩算法

针对通用的有损压缩算法进行文档抓图压缩时存在的缺点,提出了一种面向文档抓图的实用、高效压缩算法。算法基于图像内容的分析和图像特征的提取,结合灰度变换与行程编码-RLE(Run-Length Encoding)思想,对图像和文字采用不同的压缩策略,保证压缩质量的同时提高了压缩倍率。实验结果证明了在同等压缩倍率下,该算法的压缩效果远强于JPEG和JPEG2000。     

说话人识别中语音特征参数的研究

一般的说话人识别系统包括特征提取和识别模型两部分，其中特征参数的选择对系统的识别性能有关键性的影响，现就特征提取展开研究，介绍了各种常用的语音特征参数及目前主流的两种参数的提取过程，并论述了小波分析应用于语音特征参数提取中的优势。