基于泡沫图像特征的金锑浮选入矿品位估计

入矿品位是金锑浮选加药量控制的重要依据.针对入矿品位在线检测困难的问题,提出一种基于泡沫图像特征的入矿品位估计方法.该估计方法首先针对样本数据中存在的不确定性,提出一种基于核主元分析(KPCA)和模糊C均值聚类–概率支持向量回归(FCM--PSVR)的建模方法,然后利用泡沫图像特征与加药量等数据建立起金锑入矿品位和精矿品位的估计模型,最后采用基于专家规则的方法对入矿品位估计结果的可信度进行评价.该方法在金锑浮选工艺中进行了工业验证,为指导金锑浮选加药量的控制起到了重要作用.     

基于边缘颜色聚类和神经网络的车牌类型识别

汽车牌照自动识别系统是实现智能化道路车辆监控的基础,而车牌类型的识别率是车牌识别系统中重要的技术指标之一。提出了一种基于聚类和神经网络车牌类型识别算法。首先进行车牌的倾斜校正,其次提取车牌的有效区域,最后应用K-means边缘颜色聚类和两级BP神经网络进行车牌类型的识别。对各种条件下采集的500幅车牌图像进行实验,识别率在99%以上。实验结果表明,该算法对光照变化和噪声具有很好的鲁棒性。     

一种融合整体和局部颜色特征的图像检索方法

针对传统颜色直方图无法反映像素的空间信息和图像的局部细节,提出一种整合整体和局部颜色特征的图像检索技术,先将图像分割为环形区域,获得图像的局部颜色特征.把赋以不同权值的整体颜色直方图和局部颜色之间的相对距离累加和定义为图像之间的相似度,以反映人们对图像的判定过程.实验表明,该方法反映了图像颜色的空间分布及局部细节,在查准率和查全率上都要优于基于传统的颜色直方图的检索方法.     

基于特征融合与核局部Fisher判别分析的行人重识别

行人重识别精度主要取决于特征描述和度量学习两个方面。在特征描述方面,现有特征难以解决行人图像视角变化的问题,因此考虑将颜色标签特征与颜色和纹理特征融合,并通过区域和块划分的方式提取直方图获得图像特征;在度量学习方面,传统的核局部Fisher判别分析度量学习方法对所有查询图像统一映射到相同的特征空间中,忽略了查询图像不同区域的重要性,为此在核局部Fisher判别分析的基础上对特征进行区域分组,采用查询自适应得分融合方法来描述图像不同区域的重要性,由此实现度量学习。在VIPeR和iLIDS数据集上,实验结果表明融合后的特征描述能力明显优于原始特征,同时改进的度量学习方法有效提高了行人重识别精度。     

基于全局和局部特征的目标识别研究

为提高目标识别的准确性和快速性,提出了基于全局和局部特征对目标识别的方法。基于颜色直方图提取全局颜色特征,利用多尺度空间来表达目标的局部特征,最后将全局和局部特征进行数据融合得到图像的识别结果。实验结果表明,该方法很好地结合了目标的整体和局部信息,能有效地识别目标,且识别效果优于单一的全局特征和局部特征的识别效果。     

显著特征融合的主颜色聚类分割算法*

针对颜色密度聚类分割模型容易产生误分割的问题,提出基于视觉显著性调节的主颜色聚类分割算法.首先,根据空间颜色信息和Mean-shift算法平滑结果分别计算图像的全局显著特征和区域显著特征,并融合2类显著特征作为特征空间聚类的约束项.然后,采用核密度估计方法计算图像主颜色作为初始类,并将显著特征作为调节因子进行聚类分割.最后,进行区域合并.在标准的分割图像库上进行实验并与多种算法对比,结果表明,文中算法具有更高的区域轮廓准确度,并且有效利用图像显著特征,降低密度聚类形成的区域不一致性,提高像素聚类的精度和分割的鲁棒性.     

基于模糊聚类算法的故障数据分析与类型识别

为精确分析测量系统故障数据和识别故障类型,提出一种基于模糊聚类算法的故障数据分析方法。该方法首先用小波变换有效地检测出系统故障的微弱非线性不规则信号,再用模糊聚类的方法对故障进行分类识别。由于该算法在目标函数中加入隶属度函数,同时定义明可夫斯基的距离测度,因此能够克服K-means算法不适用于进行非凸形状的聚类的缺点,从而使诊断的数据更加精确。     

基于模糊聚类算法的故障数据分析与类型识别

为精确分析测量系统故障数据和识别故障类型．提出一种基于模糊聚类算法的故障数据分析方法。该方法首先用小波变换有效地检测出系统故障的微弱非线性不规则信号,再用模糊聚类的方法对故障进行分类识别。由于该算法在目标函数中加入隶属度函数,同时定义明可夫斯基的距离测度．因此能够克服K-means算法不适用于进行非凸形状的聚类的缺点．从而使诊断的数据更加精确。     

基于时间颜色特征及快速模糊C-均值聚类的多人跟踪方法研究

首先用一种改进的背景减除方法检测行人的运动轮廓;然后将检测出的行人的轮廓区域分割成代表单人的轮廓区域;再用快速模糊C均值聚类的算法提取每个人的颜色特征;最后利用点特征和颜色特征对多人进行跟踪,并且在跟踪的过程中利用时间颜色权值来消除噪声对颜色信息干扰。实验结果表明,在基于点特征跟踪的系统中结合时间颜色特征能有效地解决多人跟踪的问题,并提高了跟踪的鲁棒性。     

融合全局与随机局部特征的鸟类姿态识别模型

为了高效地进行鸟类姿态分类,提出一种基于全局与随机局部特征融合的鸟类姿态识别模型.首先利用融合多分辨率的网络提取鸟类姿态全局特征;然后于网络中浅层与深层的高分辨率特征引入随机定位模块,即根据随机抽取的特征图求取最大值位置,形成包围盒裁剪原图;再将裁剪的局部图片送入子分类网络提取鸟类姿态局部特征;最后将全局和随机局部特征...