二维实值离散Gabor变换与DCT在图像编码中性能的比较

介绍了二维实值离散Gabor变换（RDGT）的快速算，并着重探讨了二维实值离散Gabor变换与二维离散余弦变换在图像编码中的性能及差异。     

神经网络与神经计算机 第八讲 神经网络在机器人控制中的应用

<正> 8-1 引言机器人控制是开发智能机器人的一个极其重要的研究内容。通常,机器人控制是由上下两层组成的多层次控制结构。上层控制主要完成识别、判断和行动规划等各种处理,下层控制主要根据上层控制处理的结果进行相应的运动控制。目前,机器人控制的理论和方法还处于相当初级的水平。众所周知,人和动物都能利用神经系统巧妙地控制各种肌肉,有机地协调身体各部位完成各种复杂的运动。在这些运动中,人脑对外部环境变化进行了自     

基于脊线跟踪的指纹图细节提取算法

自动指纹识别和认证作为生物特征识别这一新兴领域的主流技术,有着重要的研究意义和广泛的应用前景。大多数自动指纹识别系统（AFIS）是基于细节特征点（minutiae)的匹配,因此细节特征点的提取是指纹图象处理中的关键环节。本文提出了一种基于脊线跟踪的指纹细节提取算法,能够直接从灰度指纹图象中有效地抽取出细节点及其相关信息。实表明,由于该算法减少了很多不必要的计算量,相对于传统的方法具有明显的速度优势,而且保持了较高的准确率。     

神经网络与神经计算机 第六讲 神经网络在视觉信息处理中的应用

<正> 6-1 引言众所周知,视觉是一个极其复杂的信息处理过程,其目的是从视网膜图象中恢复外部世界的性质或者知道外部有什么东西以及这些东西在什么地方。用计算机完成这些任务几乎是困难重重,但神经网络理论和方法似乎给视觉信息处理带来了巨大的希望。实际上,     

一种新颖的虹膜识别算法

虹膜识别通常包含虹膜定位、特征提取以及编码和识别几个关键步骤。本文提出的算法从建立虹膜灰度图像的直方图入手，分析虹膜边界的灰度阈值，依靠投票机制完成虹膜的定位；然后根据人眼的生理构造特点将虹膜分区，再对经过分区处理形成的虹膜纹理特征图像用一维连续Gabor复小波提取虹膜纹理特征点的相角信息；最后对相角信息以二比特格雷码实现一次编码和循环差分二次编码，利用特征多项式计算进行比较的两个虹膜的特征差异矩值(P_frfs)，根据判定阈值(P0)判定，最终实现虹膜识别。     

一种基于递增估计GMM的连续优化算法

目前的分布估计算法(estimation of distribution algorithms)中概率模型的学习或多或少存在着对先验知识的依赖,而这些先验知识往往是不可预知的.针对这一问题,文中提出采用集成学习(ensemble learning)的思想实现EDAs中概率模型结构和参数的自动学习,并提出了一种基于递增学习策略的连续域分布估计算法,该算法采用贪心EM算法来实现高斯混合模型(GMM)的递增学习,在不需要任何先验知识的情况下,实现模型结构和参数的自动学习.通过一组函数优化实验对该算法的性能进行了考查,并与其它同类算法进行了比较.实验结果表明该方法是有效的,并且,相比其它同类EDAs,该算法用相对少的迭代,可以得到同样或者更好的结果.     

基于量子遗传算法的盲源分离算法研究

在改进遗传量子算法的基础上，提出了一种新的量子遗传算法并从理论上证明了算法的全局收剑性．提出了基于量子遗传算法与独立分量分析算法相结合的盲源分离新算法．仿真结果表明：新方法比采用常规遗传算法的盲源分离方法具有明显的高效性．     

复杂背景下人眼自动定位

针对复杂背景下静态人脸灰度图像，提出一种人眼自动定位方法。首先基于人脸几何特征先验知识，建立人眼位置的判定准则，对分割阈值范围进行粗估计；然后采用分割阈值递增法，并结合人眼位置判定准则，判定分割图像中双眼黑块是否出现；最后利用二维相关系数作为对称相似性测度，检验检测出的双眼黑块的真实性。     

一种基于结构匹配的指纹匹配算法

提出了一种基于结构匹配的指纹匹配算法,不仅考虑了指纹的全局特性而且利用了指纹局部结构的平移和旋转不变性。该算法可克服在采集指纹图像时由于非线性形变所引起的细节点的位置、细节点的方向及指纹图像中细节点之间距离改变产生的影响,降低了匹配算法的拒识率。试验结果表明所提出的方法确实提高了指纹匹配算法的有效性。     

基于主动进化的遗传算法

根据当前遗传学和生物进化论中对变异方式的研究成果．将定向变异的思想引入到标准遗传算法领域，提出了一种基于主动进化的遗传算法．这种改进的遗传算法，可以在很大程度上克服现有遗传算法执行效率低的问题．我们将这种方法应用到TSP问题中，取得满意的实验结果、