基于Gabor变换的人眼开闭状态识别技术研究

为解决驾驶员疲劳检测问题,提出了一种快速人眼开闭状态识别方法。该方法通过肤色模型识别人脸区域,预处理后进行Gabor变换;通过选取合适的尺度和方向提取出眼部明显的灰度特征,对变换后的图像进行水平积分投影,眼部有明显的尖峰,进而通过峰平比识别人眼的开闭状态,突破了传统积分投影方法只能进行人眼定位的局限。实验表明,该算法具有较高的准确性,并对光照变化有较好的鲁棒性。     

基于投影—R变换算法的图象目标实时识别

本文采用轮廓跟踪提取图象目标的封闭轮廓，研究了一种投影－Ｒ变换算法提取图象目标的特征参数，对图象目标进行实时识别。研制了以ＴＭＳ３２０Ｃ２５为核心的图象目标实时识别模块，配合Ａ／Ｄ数据有集板和Ｄ／Ａ显示板，整个系统脱机运行，初步实现了图象目标的实时识别。     

鲁棒局部保持投影的表情识别

针对局部保持投影的流形学习算法对于噪声与异常值的敏感性，提出了一种鲁棒的局部保持投影算法. 其基本出发点是首先对所有数据点进行评估，以获得它们可能成为异常值的信息，然后再将这种信息用于邻域选择与低维嵌套中. 采用鲁棒局部保持投影进行人脸的表示方法，对JAFFE表情数据库进行了实验，结果表明，该方法有效.     

鲁棒局部保持投影的表情识别

针对局部保持投影的流形学习算法对于噪声与异常值的敏感性，提出了一种鲁棒的局部保持投影算法. 其基本出发点是首先对所有数据点进行评估，以获得它们可能成为异常值的信息，然后再将这种信息用于邻域选择与低维嵌套中. 采用鲁棒局部保持投影进行人脸的表示方法，对JAFFE表情数据库进行了实验，结果表明，该方法有效.     

建筑施工安全状态的识别

采用集值统计和神经网络相结合的方法，提出一种建筑施工安全状态的识别方法，并给出应用实例。     

基于最大类间方差法的天空图像云空识别模型

准确的云空辨识对提高光伏发电功率超短期预测精度具有重要意义。首先针对由全天空成像仪采集的一系列天空图像进行预处理,然后提取样本图像的灰度矩阵,最后根据所提取的灰度矩阵建立基于最大类间方差法的天空图像云空识别模型。为验证本文提出的云空辨识模型的有效性,利用云南地区光伏电站中全天空成像仪(Total Sky Imager,TSI)采集的图像进行测试验证,与固定阈值法处理效果对比的结果表明,在复杂天气情况下面对不同分布特性的云团,本文提出的基于最大类间方差法的云空辨识模型更为准确、高效。     

多传感信息融合的最优状态估计方差

多传感器信息融合位置级融合算法中，测量融合（Measurement fusion）算法是最优的。本文证明了测量融合算法的估计方差由系统的“测量函数”决定。该函数值越大，系统的融合估计方差就越小。仿真说明了以上结论的正确性。     

基于函数型数据分析的疲劳驾驶状态识别

针对目前常用于脑电信号特征提取的方法存在不能很好地反映信号的连续性、内部动态变化,导致基于脑电信号的疲劳驾驶识别的准确性不理想的状况,一种基于函数型数据分析进行脑电信号特征提取的方法被提出。所提出的方法是通过计算人体在静息状态和疲劳状态的函数性差异来表示特征和进行特征的提取。基于所提出的脑电信号特征提取方法构建了1个疲劳驾驶状态识别模型,并通过使用5种常见分类器在采集的疲劳驾驶脑电信号数据上进行测试,结果表明所提出的基于函数型数据分析的脑电信号特征提取方法有效,所构建疲劳驾驶状态识别模型能获得好的识别效果,最好的识别准确率达到94.82%。     

基于七段中轴投影的手写数字可信计算识别法

某些领域需要应用大量的手写数字,因此提高手写数字识别的准确率就显得特别重要.现有的几种识别算法,在效果上还不够理想.该文提出的算法,基于可信计算技术和7段中轴投影法来实现高速度、高正确率、高可信和误差可控的自动识别解决方案,具有很高的应用价值与广阔的应用前景.     

基于方差相干体的断层识别方法

对断层和断裂带的有效探测和识别是地震资料解释中的重要环节。作为近些年兴起的新技术,运用地震数据体提取出能反映多种构造信息的属性体,在构造复杂区的构造沉积演化、断裂系统组合研究中发挥着越来越重要的作用。为了更加准确和有效地对断层与裂缝进行识别,在相干和方差算法的基础上,提出了方差相干体的概念。并以新疆某区块实际资料为例,对比了方差和相干的多属性融合技术与相干属性体、方差属性体相的应用效果。结果显示:方差相干体技术能准确地反映地层构造形态和断裂分布情况,对较大断裂的识别有很好的效果;同时,对原始地震数据中的噪声也具有很好的压制作用。     

指纹图像的自适应方差分割法

指纹图像分割的目的是从图像背景中分离出有用的指纹区域。灰度方差法是一种简单快速的指纹图像分割算法,本文给出一种自适应阈值的灰度方差分割法。实验表明,本文方法选取的分割阈值能够较好的分离出指纹图像的前景和背景,是一种有效的指纹图像分割算法。     

图像噪声方差分段估计法

为了提高对较小噪声估计的准确性,提出一种图像噪声估计的新方法.该方法基于图像小波细节系数的统计特性,用分段函数进行分析处理.将原始图像进行小波变换,根据传统的Donoho方法得出噪声标准方差的初始估计值,将初始估计值根据提出的公式进行处理.实验结果表明,所提方法比传统的小波噪声估计方法更准确,特别是对于图像噪声较小（标准差小于20）和细节较多的图像.将所提方法和传统方法估计出的噪声方差分别代入小波阈值去噪方法中,所提方法去噪效果更好,能更好地保持图像细节,当噪声标准差等于10时,峰值信噪比（PSNR）至少比传统方法高0.6 dB.     

分形多重相关方差X线颅颌影像边缘检测

针对X线颅颌影像片边缘检测十分困难的问题,提出一种基于多重相关方差的计算多重分形谱的算法.构建一个X线图像的五邻域多重相关空间,定义图像的多重分形谱的概率测度,对数字X线头影侧位片进行多重分形性质的分析.通过图像的多重分形谱与权重因子相关性的分析,进一步判定线形区间及适当的权重因子,得到X线头影片图像的多重分形的线性区间,验证X线头影片图像的多重分形的几何性质,实现对X线头影侧位片的整体轮廓的边缘提取.该算法具有保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处的特点,克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,能有效抑制图像中的噪声.     

基于改进的有监督无参局部保持投影算法的人脸识别

针对局部保持投影算法的无监督性质和参数选择复杂性问题,提出一种改进的有监督无参数局部保持投影算法(supervised dice parameter-free locality preserving projection, SdPLPP)。SdPLPP算法使用广义Dice系数构建近邻矩阵,有效避免局部保持投影(locality preserving projection algorithm, LPP)算法参数选择调整的问题,采用监督模式对数据进行特征提取。SdPLPP在Iris数据集进行了图像可视化试验,直观分析试验分类后的样本距离值与算法性能的关系,并在ORL, Yale, FERET 3种人脸库上进行试验,通过对人脸数据的特征提取,采用最近邻分类法统计识别率,验证SdPLPP算法的有效性。试验结果表明:在人脸识别率方面, SdPLPP算法优于PCA, ULDA, LPP, SPLPP和EP-SLPP的算法,并优于已提出的其他有监督无参数局部保持投影算法。     

基于SVM的手写体阿拉伯数字识别

支持向量机（SVM）是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中,表现出许多特有的优势.介绍了在提取穿越次数特征、粗网格特征以及密度特征提取的基础上,应用SVM进行手写体阿拉伯数字识别的方法.     

一种新的基于子波包去噪的方差估计方法

利用逐结点中值估计和硬门限处理,讨论了色噪声背景下子波包去噪算法,并在此基础上提出了一种新的方差估计方法,实验结果表明它还具有良好的去噪性能。     

施工方案的多目标最小方差法优选决策的研究

施工方案的评价决策是一个多目标、结构复杂、因素众多的大系统.如何全面选择评价方案的目标结构体系,以及有许多施工方案可供决策者选择时,如何选择最佳满意的施工方案,是决策者面临的一个重大问题.结合对施工环境要求,建立了评价的技术经济目标和环境目标,使评价目标完善和符合实际;并利用模糊互补判断矩阵的最小方差排序方法对多目标施工方案的决策进行了研究和探讨.     

黄麦岭磷矿实验变异函数的研究

基于黄麦岭磷矿床生产勘探资料，介绍了加权实验变异函数计算的算法及用Digital Visual Fortran5.0的实现过程，并对黄麦岭磷矿的计算结果作了分析.     

黄麦岭磷矿实验变异函数的研究

基于黄麦岭磷矿床生产勘探资料，介绍了加权实验变异函数计算的算法及用DigitalVisual Fortran5.0的实现过程，并对黄麦岭磷矿的教育处结果作了分析。     

基于MATLAB的车牌识别

使用MATLAB工具箱对车牌进行识别。根据图像识别理论,在现有技术基础上,综合利用图像处理、计算机视觉、模糊识别等技术,重点对车牌定位、模板匹配等进行了应用性的研究。实验结果表明,所述方法是有效的,能够定位和识别车牌字符,达到了预期的目的。