基于变分的图像恢复算法及收敛性

提出了一种保持边缘的正则化图像恢复算法,该方法可有效地用于求解线性逆问题的 非凸优化过程.通过对正则化函数及相应泛函性质的理论分析,得出了使泛函达到最小的正则 化函数表达式;引入一个与原非凸泛函相应的二元泛函,将非凸优化问题转化为本质上的凸优 化问题,采用松弛迭代算法获得非凸优化问题的局部极小解;证明了所提出的算法是全局收敛 的.通过实验验证了算法的有效性.     

复杂背景下的车辆牌照字符提取方法研究

针对复杂背景中字符难于提取的问题，提出了 一种通用的提取字符的方法．该方法很好地利用了字符固有的特性，先对图像进行基于变分 法的自适应二值化，再用一种快速区域标号算法求取连通域，然后对连通域进行处理，提取 出字符行，最后进行倾斜校正．实验结果表明，该方法简单可行，成功率达到了96%以上．     

机器智能与模式识别研究中的统计学习方法

简要介绍了学习算法的发展状况;讨论了机器智能与模式识别研究中的统计学习方法和图模型的一般理论;重点叙述了图模型的统计推断过程和学习算法以及应用统计学习方法解决问题的一般步骤;最后给出了用于时间序列分析的动态贝叶斯网络的实例.     

C++Builder下的视频捕捉技术

本文详细说明了在C++Builder环境下进行视频捕捉的方法,介绍了利用Windows操作系统中的VideoforWindows函数库进行视频捕捉的框架,并给出了相应的编程示例。     

美国著名大学电气专业教育发展特点分析——基于专业使命、教育目标及结果的视角

本文简述了国外电气工程专业发展概况,介绍了美国十几所著名大学2006年以来电气工程(有的学校还包括计算机工程专业)专业使命、教育目标及结果,并以此为依据分析了该学科专业的发展特点。     

基于模型的机器人强化学习研究综述

基于模型的强化学习通过学习一个环境模型和基于此模型的策略优化或规划,实现机器人更接近于人类的学习和交互方式.文中简述机器人学习问题的定义,介绍机器人学习中基于模型的强化学习方法,包括主流的模型学习及模型利用的方法.主流的模型学习方法具体介绍前向动力学模型、逆向动力学模型和隐式模型.模型利用的方法具体介绍基于模型的规划、...     

培养新型高层次复合型IC设计人才

从微电子技术的发展史和IC产业链的特点可以看到，IC设计业对人才的依赖程度极强，IC企业的发展壮大完全依赖于一批精诚团结、富于创新的技术与管理团队。IC企业面临的最大风险是人才的流失；不但需要大量熟悉电子系统研发的工程师从事IC设计，而且需要大量掌握半导体物理、自动控     

径向基函数神经网络的软竞争学习算法

本文构造了径向基函数(RBF)神经网络的一类软竞争学习算法(SCLA).该算法的主要思想是首先在高斯基函数中心向量的训练过程中引入了隶属度函数,对每个输入样本,所有中心向量根据该样本属于其代表的类的隶属度值的大小进行自适应地调整;第二,把隶属度函数的模糊因子的倒数与模拟退火算法中的温度等同起来,在迭代过程中采用递增的方式来调整它.SCLA是RBF网络基于k-均值方法训练中心向量的学习算法的软竞争格式,它可以克服后者对初始值敏感和死节点的问题.仿真实验论证了SCLA是有效的.     

具有侧抑制机制的视觉系统模型及在图像边缘提取中的应用

本文提出了一种具有广泛局域动态抑制联结的初级视觉系统模型。     

计算机视觉模型的研究与发展

按照什么模型发展计算机视觉是当前急待明确桑有富争议的问题。本文介绍了 以Ｍａｒｒ框架为基础的传统高觉模型并分析了它潜在的问题，阐述了目的视觉模型的特点及一些研究课题，在此基础上，提出了我们对通用视觉与目的视觉之我的一些看法，最后对计算机视觉进一步研究应重视的领域提出一些建议。