光纤围栏扰动事件模式识别研究

设计了一种用于光纤围栏扰动信号模式识别的方法,详细描述了其中的数据完整性确认、特征提取、特征库、分类器等模块;设计了三组实验,对模式识别效果进行了验证.实验结果表明:在光纤围栏系统中引入模式识别模块,能在保证告警率的同时有效降低误告警率.     

“汉王人脸通”终结指纹识别时代

作为国内"识别"领域起步较早的民营高科技企业,多年间,汉王科技从手写识别起步,逐步将业务范围扩大至汉字识别,再到模式识别,如今汉王     

小波改进最大平均相关高度法实现畸变目标识别

为了解决图像匹配识别中复杂背景下畸变目标无法准确识别的问题,结合墨西哥帽( Mexican Hat)小波母函数重新设计了最大平均相关高度(MACH)滤波器,得到墨西哥帽-最大平均相关高度(Mexican Hat-MACH)匹配滤波器进行复杂背景下畸变目标的识别.为了平衡墨西哥帽-最大平均相关高度匹配滤波器的各项性能,需...     

基于模糊神经网络单筒冲气式减振器的模式识别

为了能够提高单筒冲气式减振器模式识别的准确率,深入地研究了模糊神经网络在其中的应用.首先,建立了神经网络模型;然后,研究了模糊神经网络模式识别的方法;最后,对单筒冲气式减振器的故障模式进行了识别,识别结果表明,模糊神经网络具有较高的模式识别能力.     

基于系统信息融合的滚动轴承故障模式识别

基于滚动轴承故障模式识别的随机性、灰色性和模糊性特征,从信息融合的角度出发,提出了一种融合框架.首先针对这三方面的信息分别从小波域、幅域和频域构造特征向量;然后借助于D-S证据理论,在基于概率统计的隐马尔科夫模型的诊断结果基础之上,进一步融合从系统灰色性和模糊性观点出发所得的诊断信息,从而实现滚动轴承故障模式的多角度信息融合识别;最后,利用该融合框架对实测滚动轴承故障数据进行了识别.结果表明,基于系统随机性、灰色性和模糊性信息融合的识别方法较基于系统单一性信息的识别方法能够进一步提高模式分类的正确率.     

基于小波技术的疲劳驾驶行为识别研究

文中以实际道路环境应用为背景,通过一种能正确模拟汽车驾驶动作,获得实车驾驶感觉的驾驶模拟器,利用传感器数据采集系统采集方向盘转角数据,研究了一种基于小波分析方法的驾驶人疲劳检测方法,综合运用了数据处理、采样,去噪、模式识别等多种技术,以降低因驾驶人疲劳驾驶导致的交通事故.     

视频监控中人脸识别算法稳定性的改进

如果单纯地采用静态人脸识别算法对视频图像进行检测、识别,忽略了视频中重要的前后帧相关的特性,会造成识别结果的不稳定。为了解决识别结果不稳定的问题,对视频监控中的人脸识别算法进行了改进,根据视频前后帧相关性对人脸运动进行估计并将其应用在视频监控的软件产品中。实验证明,该算法提高了传统单帧人脸识别算法的稳定性,具有较好的应用价值。     

基于等价型模糊神经网络的战场辐射源识别算法

针对多变量、环境干扰复杂的现代战场电子对抗辐射源识别非线性系统,应用早期的识别方法已经无法满足辐射源识别系统的精度要求,采用等价型模糊神经网络,产生模糊规则和隶属函数,再基于这些规则产生模糊逻辑推理来构造模式识别算法.仿真结果表明:该算法与传统模式识别方法相比具有更高的识别能力和较强的抗干扰能力,大大提高了战场辐射源识别的正确率和可靠性.     

用于光纤围栏入侵告警的频谱分析快速模式识别

相位敏感光时域反射计(Ф-OTDR)在光纤围栏等动态传感领域具有重要的应用,快速、有效地对入侵信号分类识别有着十分重要的意义。基于频谱分析提出了一种称为频谱欧氏距离法(EDFS)的快速模式识别方法。该方法通过短时平移差分和短时能量法对Ф-OTDR的解调信号进行提取,确定待分析数据段;对数据段进行归一化和快速傅里叶变换,获得信号的频谱特征;计算信号频谱与预先生成的模板之间的欧氏距离对入侵信号进行分类、识别。采用三种入侵信号对该方法的有效性和实时性进行了实验验证。结果表明,该模式识别方法可以有效识别扰动信号,识别时间小于传统的动态时域规划模式识别方法耗时的1/10。同时,该方法所需训练样本较少,对环境噪声有一定程度的抑制作用。     

基于神经网络的人脸识别系统

针对人脸在整个图像中识别的问题,提出了基于神经网络的前端人脸检测系统.该系统首先将训练集中每个图像划分成独立的小窗口,并标示出每个窗口中包含的人脸图像,并据此对神经网络进行训练.在利用神经网络对人脸进行识别的过程中,对待检测图像划分为分辨率为金字塔形的小图像,然后对每个分辨率的小图像进行人脸识别.同时为了提升系统对人脸检测的准确率和误报率,需要对多个神经网络输出的阈值进行权衡.本系统使用自适应算法,增加了错误检测集以提升系统的检测精度.