三维物体红外成象的计算机仿真

将红外光学理论和计算机图形学技术结合起来,提出用于计算机视景仿真的红外成象理想化模型和相应的算法,从而用计算机模拟产生出对应于不同工作条件和三维物体的红外图象.     

三维形体的形态学运算及应用

本文首先讨论了边界表示的物体的形态学运算问题。文中讨论了任意形状的物体，包括凸物体和非凸物体；引入了负形体的概念；并提出了２Ｄ和３Ｄ连续物体的Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ运算的统一算法。利用这一算法，提出了３Ｄ任意形体间的变形新算法，把边界表示的物体的形态学运算的概念扩展到任意曲线和任意曲面上，并且介绍了３Ｄ物空间中曲线的概念和３Ｄ物空间双参数曲面的概念。文中任意形体的３Ｄ变形算法能很好地解决具有不同拓扑结构的３Ｄ边界表示的物体之间的变形问题。     

通信,奔向新的高度：1991国际通信会议概况

1991 IEEE国际通信会议(ICC'91)于1991年6月23日至26日在美国科罗拉多州(Colorado)丹佛市(Denver)召开,来自世界各地的一千多名通信科技工作者与会。会议分成54组,每9组同时举行,共宣读论文328篇,汇集成三卷本。本文试图介绍会议学术交流的主要情况,供我国通信科技工作者参考。     

一种改进的AdaBoost算法——AD AdaBoost

目标检测问题是计算机视觉领域最普遍和关键的问题之一.基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法,但是其在低FRR端的性能仍需改进.文章提出了一种针对目标检测问题的改进AdaBoost算法--AD AdaBoost.AD AdaBoost采用了新的参数求解方法,弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关.该算法能够有效地降低分类器在低FRR端的FAR,使其更适用于目标检测问题.新旧算法在复杂背景中文字检测的实验结果对比证实了新算法在性能上的改进.     

一种基于直方图特征和AdaBoost的图像中的文字定位算法

图像中的文字自动定位是计算机视觉领域中的一个新兴研究热点。为了使得定位算法能够适应不同类型的图像和文字，根据文字所具有的特殊纹理属性，提出了一种具有普适能力的基于直方图特征和AdaBoost的文字定位算法。该算法首先通过提取对文字具有较强鉴别能力的直方图特征和引入AdaBoost算法来设计级联结构的纹理分类器；然后用该分类器的概率输出来生成文字概率图；在此基础上再通过CAMSHIFT算法得到最终的定位结果。实验结果表明，该算法具有较强的鲁棒性，能够适应文字在语种、字体、尺度等方面的变化，在不同类型的图像中都能得到较好的定位结果。     

基于小波与傅里叶变换的一类短波盲信道自适应分离算法研究

在军事短波通信信息侦察方面，短波盲信道分离有着至关重要的作用．本文对截获到的短波通信信号在信道个数及信道带宽均不确定、信道频谱理论上不重叠条件下的盲信道分离问题进行研究，将小波分析与傅里叶变换相结合，提出了一种短波盲信道自适应分离算法．仿真试验表明，该分离算法能对短波盲信道进行有效分离，具有分离精度高，抗噪声干扰能力强的优点．     

基于小波与傅里时变换的一类短波盲信道自适应分离算法研究

在军事短波通信信息侦察方面,短波盲信道分离有着至关重要的作用。本文对截获到的短波通信信号在信道个数及信道带宽均不确定、信道频谱理论上不重叠条件下的盲信道分离问题进行研究,将小波分析与傅里叶变换相结合,提出了一种短波盲信道自适应分离算法。仿真试验表明,该分离算法能对短波盲信道进行有效分离,具有分离精度高,抗噪声干扰能力强的优点。     

HMM方法识别脱机手写汉字

本文提出了一种在隐含马尔可夫模型(HMM)框架下建立的识别脱机手写汉字的方法,介绍了以HMM对脱机手写汉字进行建模、识别的整个过程,并给出了实验结果对国标一级3755个汉字的识别率,在两种测试集上分别达到96.4%和91.5%.     

A neuron model with trainable activation function (TAF) and its MFNN supervised learning

This paper addresses a new kind of neuron model, which has trainable activation function (TAF) in addition to only trainable weights in the conventional M-P model. The final neuron activation function can be derived from a primitive neuron activation function by training. The BP like learning al-gorithm has been presented for MFNN constructed by neurons of TAP model. Several simulation ex-amples are given to show the network capacity and performance advantages of the new MFNN in com-parison with that of conventional sigmoid MFNN.     

关于正交小波包变换的几点理论探讨

本文对正交小波包基函数在不同尺度上的传递关系、正交小波包变换系数在不同尺度上的传递关系、高斯白噪声的正交小波包变换系数的统计特性、以及正交小波包基的相关函数性质进行了理论研究,并获得了相应的理论结果,仿真实验验证了理论研究的正确性.