粗糙集-决策树在数据挖掘中的应用

目的将数据挖掘技术应用在胶合板缺陷检测数据中，提取出有效的、正确的规则信息．方法通过分析比较粗糙集软计算方法和决策树方法的特点，利用两种方法具有的优势互补性，将其进行有机集合，构造数据挖掘模型．结果从胶合板缺陷检测数据中挖掘出对用户有价值的决策规则，并将其用“IF—THEN”语句表达出来．以便指导以后的决策过程．结论基于粗糙集和决策树结合的数据挖掘方法提高了获取规则的快速性，降低了计算的复杂度，增强规则的可解释性，取得了良好的研究结果．     

基于中值背景模型的运动目标自适应检测方法

目的 在保证准确性的前提下,降低运动车辆检测算法的计算量,加快处理速度,满足实时性要求,提出一种基于中值背景模型和自适应阈值的运动检测方法 .方法 基于当前帧与背景图像的差分图像,利用自适应阈值分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.同时,根据检测结果 ,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.结果 实验结果 表明,笔者算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,并且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性.算法每帧处理时间比混合高斯降低43%,背景更新时间比一阶Kalman算法降低了45%.结论 算法能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求.     

PUMA机器人的极点配置控制

本文为PUMA机器人提出了一种极点配置控制法。这种控制方法的优点:一是它的积分作用消除了机器人的微小扰动和稳态误差;二是能任意配置系统的极点,因此能保证闭环系统的稳定性和规定状态变量的暂态响应。最后,给出了PUMA760机器人的计算机仿真结果和实验结果,验证了此控制法的有效性。     

基于人脸识别技术的智能门禁系统设计

设计了基于人脸识别技术的智能门禁系统。该人脸图像识别系统通过系统各种链接功能的设置,将人脸图像的特征提取、分类识别及识别结果的输出等仿真试验过程进行直观的操作。仿真试验数据表明,该系统在人脸图像识别准确率和减少计算时间方面具有实用价值,基于MATLAB的人脸图像识别系统能够方便用户进行识别测试操作。     

融合显著性图像语义特征的人体相似动作识别

目的 基于骨骼的动作识别技术由于在光照变化、动态视角和复杂背景等情况下具有更强的鲁棒性而成为研究热点。利用骨骼/关节数据识别人体相似动作时,因动作间关节特征差异小,且缺少其他图像语义信息,易导致识别混乱。针对该问题,提出一种基于显著性图像特征强化的中心连接图卷积网络（saliency image feature enhancement based center-connected graph convolutional network,SIFE-CGCN）模型。方法 首先,设计一种骨架中心连接拓扑结构,建立所有关节点到骨架中心的连接,以捕获相似动作中关节运动的细微差异;其次,利用高斯混合背景建模算法将每一帧图像与实时更新的背景模型对比,分割出动态图像区域并消除背景干扰作为显著性图像,通过预训练的VGG-Net(Visual Geometry Group network)提取特征图,并进行动作语义特征匹配分类;最后,设计一种融合算法利用分类结果对中心连接图卷积网络的识别结果强化修正,提高对相似动作的识别能力。此外,提出了一种基于骨架的动作相似度的计算方法,并建立一个相似动作数据集。结果 ...