基于HMAX模型的仿生人脸识别算法

为了提高人脸识别效率,减小特征提取的时间消耗,本文提出一种基于改进HMAX模型的类脑识别算法,通过模拟生物视觉皮层的信息处理机制,构建了一个五层结构的分层网络用以提取目标图像的不变特征并进行识别.在S1层应用小波分解模拟视皮层V1简单细胞对目标图像进行滤波;在C1层进行特征提取,采用SVDP算法代替标准HMAX模型中的最大值操作,得到对光照、表情、姿态不变性的代表特征;最后,在VTU层对人脸图像进行分类.实验表明,改进后的算法在对样本进行识别时,能够有效降低特征提取的时间开销,同时也提升了识别效率.     

一种基于颜色信息的图像查询方法

把图像颜色信息用聚类表示,聚类过程中考虑象素的空间相关性,实验结果表明方法是有效的。     

基于小波分解的车牌图像分割

为消除明暗不均等低频干扰的影响，将字符成功地从车牌图像中提取出来，提出了基于小波分解的车牌图像分割方法，根据干扰信号与字符信号属于不同频域的特点，利用小波时频局部化分析的能力，在保留字符信息的同时滤除或抑制低频干扰成分，其方法是先根据统计结果分析出字符和低频干扰信号所处的频率范围，然后对图像进行小波分解，过滤掉或抑制干扰信号所属的频段，再利用传统的聚类分析进行分割，这样就能够很好地消除白斑黑斑、光照不均匀、非车牌区域干扰等问题，即使图像灰度值反差很大也能将车牌字符很好地提取出来。     

基于混合颜色空间的FCM算法

提出一种基于混合颜色空间的改进的FCM算法。这种算法减少了FCM的迭代次数,可以使模糊聚类的速度得到很大程度的提高,从而实现墙地砖彩色图像的快速分割。     

基于无线传感器网络的森林防火监测系统设计

介绍了基于无线传感器网络的森林防火监测系统设计方法,包括系统结构,硬件和软件框架.该系统能够实时准确地监测环境温湿度,有效地起到了预防和监测森林火灾的作用.     

基于小波的指纹图像增强算法

图像增强的目的是采用一些技术手段,有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制图像中某些不需要的特征·传统的指纹增强算法采用两次滤波操作,需要分多次处理,耗时长,并且噪声较多·应用的小波变换是将指纹图像分解为大小、位置和方向均不相同的分量,并根据需要改变其系数的大小,从而使得某些感兴趣的分量被放大而使某些不需要的分量减少,达到较好的图像增强目的·     

层次预处理的非负矩阵分解加权集成聚类算法

图像聚类是当前的研究热点，非负矩阵分解（non-negative matrix factorization, NMF）算法在图像聚类领域得到了广泛应用。但是单一的NMF算法无法应用于所有数据集，并且NMF算法直接在数据的原始空间进行处理，抗噪能力较差。集成聚类可以解决上述问题，集成聚类将若干个基础聚类结果合成一个一致性结果，不仅可以提高聚类的求解质量，还可以增强算法的鲁棒性。因此本文提出一种层次预处理的NMF加权集成聚类算法。该算法将层次划分、集成聚类和二部图的思想引入到NMF算法中。在预处理阶段，利用层次划分得到聚类数目。之后采用局部加权的方法得到协关联矩阵。最后利用基于二部图的一致性函数进行划分得到最终的聚类结果。在5个数据集上进行实验，验证了本文算法相对于传统算法和其他集成算法的有效性。     

基于视觉颜色聚类的彩色图像分割

根据视觉的颜色聚类特性，提出一种图像分割算法．根据从色彩空间(RGB)到(HLC)的变换公式和NBS颜色距离的概念，首先将彩色图像量化为256或更少量化级，而不使图像质量降低；然后依据NBS颜色距离的概念将色彩分类；最后，根据某种规则将颜色区域进行分块，并删除小的颜色块．给出了静物图像和自然景物图像的实验结果。     

基于分水岭分割和颜色深度特征的眼球图像识别算法研究

为了提高眼球手术的成功率,提出了基于眼球图像分割和深度学习颜色特征的眼球图像识别算法.联合图像分割技术和深度学习技术,建立眼球精准识别机制.首先,采集眼球手术视频和图像,并结合阈值分割、分水岭分割和颜色区域分割,实现眼球目标的分割;然后,基于卷积神经网络,运用Python和pytorch的开源框架,开发深度神经网络识别模型,并结合大数据中医诊疗经验,构建专家检测系统,以准确定位眼球;最后,根据用户软件需求,开发出具有图像采集、视频采集、电子信息履历保存等应用功能的客户端软件.实验测试结果显示:算法有利于眼球图像分割系统的落地,为智能眼球图像分割系统设备提供了算法和软件参考.     

基于ZigBee的物联网森林防火系统设计

本文介绍了一种基于ZigBee技术的森林防火系统,采用ZigBee和GPRS无线通信传感网络、数据集中处理和单片机等技术,重点叙述ZigBee组网的设计方案,包括软件设计和硬件设计。系统实现了森林环境参数采集、传输、监测及管理等功能。     

基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法; 对虹膜图 像预处理后, 将二维小波变换与积分图像相结合, 实现虹膜纹理的特征提取; 实验检验了算法的有效性.     

基于特征提取算法下点细胞的识别侦测实现

为解决类似血液环境中点细胞的自动识别与侦测,提高点细胞的人工辨别和计数效率、避免人为统计误差,达到对点细胞信息状态的快速、自动、准确统计,设计了点细胞识别与匹配流程。通过分析点细胞背景图像场,对其图像进行相应切分、二值化、去燥等处理后,利用细节特征算子得到点细胞信息特征空间场。通过特征向量的决策选优改善传统的搜索计算方法,避免了大量信息冗余查询;采用空间决策性能函数优化搜索,减少了特征提取计算量,提高了点细胞识别准确性与状态定位。该方法可逐步应用在医院等领域进行液体环境中的细胞识别、计数、运动轨迹追踪等。     

基于框架的远距红外桥梁目标识别

针对远距红外图像中桥梁目标的特征,提出了一种基于知识框架的桥梁目标识别算法,由于远距红外桥梁图像背景复杂,干扰大,同时目标在图像中所占区域小,采用基于整幅图像的全局算法是不现实的,因此,依据桥梁的特征,先检测潜在的桥梁点区域,然后对这些局部区域进行考察分析,根据其与预先建立的知识框架实例匹配程度的不同赋相应的置信度,从而去除虚假目标,找到真正的桥梁,实验证明这种局部的处理算法对远距桥梁目标的识别是有效的。     

基于PC的颜色识别与匹配系统的设计

采用颜色传感器TCS230与单片机设计高精度颜色识别系统平台,对所测得的数据进行处理,转换成RGB（Red、Green、Blue）三种颜色光数值,通过LCD将经过处理后的数据显示出来;同时通过串口将测得的数据发送到上位机,在PC机上实现颜色的合成与识别,以提高TCS230传感器实际应用效果。     

人脸图像有效鉴别特征抽取与识别

基于具有统计不相关性的最优鉴别变换,分析了小样本识别问题,提出了抽取人脸图像有效鉴别特征方法,在Ｏｌｉｖｅｔｔｉ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ（ＯＲＬ）人脸图像库上得到了平均识别错误率为２．７５％的实验结果,这是目前在ＯＲＬ人脸图像数据库上所得到的最好的实验结果,并在南京理工大学ＮＵＳＴ６０３人脸图像库上得到平均识别错误率为０．９％,的实验结果,这些结果表明所提出的人脸图有效鉴别特征方法     

基于MMP-2DPCA 的人脸识别方法

提出了一种基于二维小波分解和融合多特征的2DPCA(简称MMP-2DPCA)人脸识别方法.该方法对于人脸表情变化不敏感,能够很好地压缩和表征原始人脸图像;融合图像既能反映人脸的全局特征,又能反映人脸的局部特征,具有更强的表达能力和判别能力.在ORL人脸库上的实验表明:MMP-2DPCA方法具有有效性.     

基于K-means算法的RGB图像色彩聚类

给出了一个利用K-means算法进行迭代聚类,并以聚类结果建立彩色图像调色板的算法。该算法在统计图像中各种颜色的RGB组合值出现次数的基础上,以聚类得到的256种颜色建立调色板,从而将BMP格式图像转换成GIF格式。实验表明,这种转换的色彩失真较小。     

基于ZigBee技术的森林防火预警系统设计

为提高森林防火预警系统的可靠性、灵活性和性能价格比,设计了基于ZigBee技术的、由有线数据通信与无线数据通信相结合的、具有拓扑结构的森林防火预警系统。在介绍了承载ZigBee技术的真正片上系统（SoC）——无线单片机CC2430的特征、优点和应用准则之后,重点阐述了基于无线网络通信技术ZigBee的森林防火预警系统的设计与实现方法以及运行效果。     

金属断口图像的非线性模式识别方法

针对金属断口图像模式识别的特点,提出应用小波变换技术提取断口图像特征的方法,在此基础上,利用神经网络的基本原理设计了一种断口图像模式识别的非线性分类器·通过实验确定了分类器的网络结构,给出了相关参数选择的方法·对几种典型的金属断口图像进行了计算机实验研究·实验结果表明,其平均正确识别率达93 75%,单独以能量作为特征值,其平均正确识别率可达到95%·这说明采用非线性分类器进行断口模式识别比采用线性分类器能取得更高、更可靠的正确识别率·研究结果显示出,这种基于小波变换技术和神经网络原理的非线性模式识别方法能对纹理变化复杂、规律性不强的断口图像进行有效识别,具有更好的适应性·