基于支持向量机的纹理识别方法研究

支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。它通过结构风险最小化准则和核函数方法,可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔,具有较好的推广性能和较高的分类准确率,研究了将支持向量机理论用于纹理分类识别的方法,实验结果表明,该方法比传统的基于BP神经网络的识别方法识别准确率高。     

网页区域分割与识别技术

结合HTML网页内部特征与外部的结构布局,提出采用映射表这种网页映射模式对网页视图进行变换,基于结构与启发式规则对网页进行区域分割与识别,从而准确得到具有网页各区域的内容.实验结果表明,此方法对各种复杂结构的网页区域分割与识别较为理想.     

基于概念的自然纹理分类

纹理是图像的重要视觉特征,纹理分类是图像分析、计算机视觉等领域一个重要的研究课题。文章不同于以往的纹理分类方法,提出了一种基于概念的纹理分类方法。该方法以中文自然语言中常用的纹理描述词作为纹理概念,给出了10个基本概念的纹理分类,然后利用Gabor滤波参数和SVM对自然纹理图像进行分类,实现了图像的纹理视觉特征到纹理概念的转换,部分解决了纹理概念与纹理参数之间的“语义鸿沟”问题。     

一种用电力网连接的子母钟

给出一种利用电力网传输时间信号的子母钟的设计方法。     

聚酰胺微粒的制造与应用

着重介绍了聚酰胺微粒的应用与制造方法。     

使用不同DC绘制图形

在程序中画线与在纸上画线不同。需要确定两个点，而Windows程序是基于消息的编程，因此要画出一条直线需要捕获鼠标左键按下去（WMLButtonDown）和鼠标左键弹起来（WMLButtonUp）两个消息。通过对两个消息的响应获取到两个点，两点确定一条直线。由于所用的DC不同以及构造的对象不同导致画出的直线也不同，提出了作图的范围关键是看所指示的dc是和哪一个窗口相关．并对利用不同的类画出的直线进行比较．     

一种利用颜色词检索图像的方法

在基于内容的图像检索中，图像的内容包括图像的低层视觉特征和高层语义。通常，前者是通过图像分析得到的数据，后者是用自然语言表示的概念词，但两者没有明显的联系。为了能够对彩色图像进行更有效的检索，试图将彩色图像的主色调数据与自然语言检索中的颜色词相结合，用于图像检索，并首先通过分析常用的颜色模型，提出了一种新的颜色模型和一种颜色相似度计算方法，然后在此基础上提出了一种提取图像主色调的方法，最后通过分析颜色命名系统，提出了一种利用颜色词检索彩色图像的方法，同时给出了初步实验结果。实验表明，这种方法在彩色图像检索中是有效的。     

基于外部信息源的WWW图像语义提取研究

HTML文档作为WWW图像的外部信息源和我体，蕴涵了丰富的描述图像内容的文本信息。为了实现基于语义的WWW图像检索，本文提出了一种WWW图像语义表征模型和图像语义词典的建设方法，给出了一种利用图像语义词典从嵌有WWW图像的HTML网页的相关外部文本信息中提取WWW图像语义信息的具体方法和实验结果。     

基于BP神经网络的图像形状识别

图像形状特征的提取和描述方法是基于形状的图像检索的重要研究内容，本文根据形状特征的描述方法，对提取的形状特征参数抽取一组特征值，形成特征向量，并进行归一化，然后利用BP神经网络进行形状识别，取得了较好的实验效果，对基于形状的图像检索具有一定的指导意义。     

图形形状特征提取前的重要工作

在阐明图形概念的基础上,研究并改进了图形形状特征提取前的重要工作,包括:提出了适合将特定图象二值化为图形的方法,实现了自动判断图形前景颜色的方法,提出了图形的简单分类体系并实现了自动分类.