基于模板匹配的纸币号码识别系统

设计了一种能准确识别纸币号码的系统;该系统首先通过CCD摄像头采集图像,然后经过图像处理、扫描法定位、模板匹配几个过程输出号码串;为了提高识别率,采用基于图像轮廓提取和利用图像上、下矩对字符进行粗分类的模板匹配算法,显著减少模板匹配的计算量;实验结果表明,该方法取得了较高的识别率,并且已经在一个实际的系统中得到应用.     

Linux系统实时方案研究及测试

标准Linux是典型的分时系统,采用非抢占式内核,中断服务例程在执行过程中处于屏蔽状态,对时间要求特别严格的实时任务来说可能产生延迟,导致毁灭性的后果,虽然现在出现了Linux2.6版本,软实时性比以前版本有了很大的提高,但仍然不具有强实时性;在此提出了几种影响Linux实时性的因素和增强系统实时性的方法,由此对Linux内核进行实时性改进,通过测试,改进后Linux内核达到硬实时要求。     

基于Socket的异构形平台的网络通信研究

介绍了如何在C／C＋＋和Java两种不同平台上进行网络套接字通信，并结合移动行业自助服务通信系统工程实例研究了两种平台Socket通信的不同以及通信中的一些关键注意问题。     

基于Java技术的纸币识别接收器通信控制实现

论述了纸币器的通信控制原理及其通信协议，介绍了Javax.comm类库的组成和功能，结合Java串口通信技术实现了在Windows和Linux下对纸币器的跨平台通信控制。结合Java强大的网络功能，将更容易实现对设备的远程控制。     

基于B/S结构的纸币识别器在线升级系统

介绍了通过Web浏览器对纸币识别器进行在线升级的思想,阐述了基于B/S结构的纸币识别器在线升级系统的软件结构和实现方法.系统采用在Web页面中嵌入ActiveX控件的方法解决了串口访问以及服务器与客户端的持续实时通信问题,并采用了ADO数据库访问技术和多线程编程技术提高了软件的运行效率.系统的实现为纸币识别器等其他电子设备提供了一种操作方便、升级费用低、安全可靠和易于维护的升级方法.     

基于传感器有效性与精度分析的货币性质模型

基于正态分布和向量范数理论的方法,提出用于判断货币识别传感器的有效性和精确性分析方法,并建立了货币识别的性质模型.该模型通过存储概率函数的参数,有效保留了货币的信息,减少存储空间、提高检索速度.考虑了传感器获取的所有信息,能够消除维数的影响,通过实验数据统计表明该模型对指导货币性质研究及识别方法选取有较为实际的应用价值.     

用于低功耗编译的SPM部件功耗模型研究

为了获得SPM(Scratch-Pad Memory)部件最佳的使用效果,需要合适的SPM性能和功耗模型来指导编译优化过程。现有的功耗模型只提供SPM部件的平均访问功耗,没有反映电路实际功耗随电路不同输入而改变的特征,限制了更进一步的优化。该文提出依照电路结构生成SPM部件的基本功耗模型,并使用程序运行时信息生成模型中的参数因子,用来反映不同应用程序运行时电路的实际活跃度。实验结果表明,该功耗模型测量的能耗值在总体上与现有基于统计方法生成的功耗模型结果相一致,同时能反映不同应用程序访问SPM部件时的功耗差异,对编译器优化SPM部件的访问方式具有重要的指导意义。     

基于多目标遗传优化的容差电路故障屏蔽诊断

将多目标遗传优化算法与故障屏蔽原理相结合,提出了一种新的容差模拟电路故障屏蔽诊断方法.通过分析计算故障与容差效应对端口特征量的影响,建立了模拟电路具容差情况下的故障屏蔽模型,创建了目标函数与相应的适应值函数,用以搜索能极大限度屏蔽故障支路的最优激励,根据最优激励的Pareto解集及所提隶属度函数来实现故障定位.模拟试验结果表明:所提方法避免了故障效应与容差效应的相互交叠,故障定位准确率高.     

深度聚类索引下的海量地震数据快速三维可视化

地震数据的三维可视化能够直观反映地质的相关结构信息,为地质勘探等研究提供数据支持。针对传统体绘制算法在集中载入海量数据时存在显示延迟、画面跳跃、卡顿等问题,提出一种快速三维可视化算法。使用变分自编码器和深度聚类学习数据的空间特征表示,通过迭代优化目标函数提高聚类性能,以解决因空间数据分布不均造成的节点重叠问题。建立高效的索引结构,提高数据实时读取的效率,通过时序卷积网络预测下一个视点位置,提前将潜在数据载入内存,避免因海量数据集中加载导致画面卡顿、跳跃。使用基于双层视锥体的视点动态划分调度模型,剔除不必要的绘制节点及减轻系统负荷,从而提高数据渲染速度和流畅度。实验结果表明,该算法在索引结构上查询数据块的时间相比希尔伯特R树算法减少了64.14%～66.37%,预测视点的正确率相比拉格朗日插值算法提高了12.08%～22.70%,实时帧率在较大规模的子集上也能够相对稳定平滑,在保证图像质量的前提下整体系统的渲染性能达到预期效果。     

基于微调策略的多线索融合人脸活体检测

为解决身份认证过程中可能会出现的打印攻击、视频重播攻击等安全问题,提出一种多线索融合人脸活体检测方法。利用金字塔LK光流追踪视频帧并将其进行剪切波变换,以获取图像质量特征,通过卷积神经网络对数据集进行网络微调,得到真假活体。在Print-attack数据库和CISIA数据库上进行实验,结果表明,与LFDNet方法相比,该方法具有较高的人脸活体检测准确率,可用于抵制欺骗攻击。