英特尔和中科院联手建物联技术研究院

4月11日,由北京市科委、中关村管委会、海淀区政府与英特尔公司及中国科学院自动化研究所牵头的"中国英特尔物联技术研究院"在京成立,将由中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室主任谭铁牛与英特尔中国研究院院长方之熙共同出任联合院长,更有助于形成运营和成果分享的管理机制。     

基于主动行为表达的高效互动识别方法

提出一种将两个人的互动分解为主动行为和被动行为的新方法,以实现更有效的行为识别,并创建了一个包含6种复杂人体行为的新数据集K3HI,其中包括踢、指、拳击、推、交换物品和握手。对每一种主动行为提取出其关节、面和速度3个特征,并对这3个特征序列进行分析从而判断其行为。通过采用自己的数据集,利用连续的隐马尔可夫模型(HMMs)对主动行为识别方法和传统两人互动行为识别方法进行对比分析。结果表明,本文识别方法相比于传统方法更准确,并且可缩短样本训练时间,体现了其综合优势。     

数据挖掘

数据挖掘属于大数据范畴研究的热点问题，是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式。帮助决策者调整市场策略,减少风险，做出正确的决策。     

《图学学报》征稿与征订

《图学学报》主要刊载我国图学领域的科研、教学和应用的高质量学术论文,要求反映我国图学学科的最新研究成果、最新发展水平和发展方向。主要内容:几何与图形学、计算机辅助设计、工业设计、图像处理与模式识别、计算机仿真与动画、数据与信息可视化、虚拟现实与游戏、人机交互与多媒体     

统计模式识别概论及应用

本文采用统计模式识别方法对车辆进行识别,利用主成分变换法对车辆和背景训练及测试样本进行特征提取,并应用遗传算法对特征提取阶段的结果进行特征选择,然后对测试样本做同样的提取特征的处理,最后应用训练好的支持向量机分类器进行分类识别检测。此基于统计特征的车辆识别算法不仅具有较好的适应性,而且能有效的提高识别率和降低误识别率。     

一种基于领域词典的XML非结构化信息模式识别方法

在信息量飞速膨胀的今天,全球每天产生海量的信息,其中多达90%都是非结构化信息,这部分信息的大量存在和难以利用使得人们多年来在统一格式和改进算法投入了大量研究。XML作为一种半结构化语言受到了重视和发展,并越来越多的作为新型信息载体,本文提出一种对XML非结构化信息的模式识别和信息分类方法,通过将本体领域思想和认知语言学词典思想引入到模式识别中,建立一个树形的分层识别系统的结构框架。     

基于K-近邻法的分类器的设计与实现

模式识别的目的就是对未知的样本,判断它所在的类别。人类的模式识别能力使得人们可以很好的认识周围的环境并与之交流。分类器是模式识别系统的重要组成部分;也是机器学习的重要研究领域。     

油液监测故障模式识别理论研究现状

油液监测诊断的本质是面向识别任务的多源信息处理过程,随着润滑摩擦系统的复杂化和精细化,传统阈值和专家经验已难以满足故障诊断需求,应用模式识别理论来进行故障判决成为油液监测故障诊断的重要发展方向。从特征提取理论和故障模式判决理论两方面入手,简述油液监测故障模式识别理论的发展现状,分析各种理论方法的特点,并指出油液监测故障模式识别理论的发展趋势和面临的问题。     

基于神经网络的可重组制造系统质量控制方法研究

为提高可重组制造系统的可诊断性并缩短系统重组后的斜升时间,提出了基于神经网络的可重组制造系统工序质量控制方法。首先,结合x-R控制图质量控制方法和神经网络技术分别建立了用于控制图模式识别和质量缺陷原因诊断的两个神经网络模型;然后,开发出基于神经网络的工序质量控制系统,以加工件的质量特征数据作为数据源,可对生产过程进行快速诊断和及时反馈。最后,通过实例验证了基于神经网络的可重组制造系统工序质量控制方法的有效性。