基于PCA网络的协同指纹识别

指纹识别是生物特征识别技术中的热点.指纹特征可分为全局特征与细节特征,现有主流指纹识别方法是基于细节特征的识别,但是指纹全局特征识别具有明显的优势,更加符合人类识别机理.本文尝试采用PCA网络提取指纹的全局特征--主分量特征,理论分析与实验说明了指纹主分量特征是有效的,鲁棒性较好.在识别方法上,采用协同模式识别方法,该方法注重模式的整体信息,并将其与PCA网络特征提取层有机的结合.对FVC2002指纹库的实验表明,本文的指纹全局特征识别方法预处理与特征提取简单,识别速度快,鲁棒性较好,取得了良好的指纹识别与身份认证效果.     

微机焊缝射线底片缺陷识别的图象预处理方法

介绍焊缝射线底片分级系统中缺陷识别的三种滤噪预处理方法,即改进的σ滤波算法、非均质扩散算法以及基于形态学的M滤波算法。采用这些算法对底片图象进行预处理,得到了明显的滤噪效果。     

基于BPM算法的相干光学系统计算机模拟

BPM（Beam－PropagationMethod）是标量亥姆霍兹方程的迭代解法，用它可计算光振福在光纤或波导中的分布。本文介绍了用BPM计算厚透镜的算法，并介绍了相于光学系统的计算机模拟算法，这对于相干光学系统的设计有着重要的意义．     

基于视觉统计概率模型的目标定位

复杂场景中的目标定位是目标检测和识别的重要过程,为了更好地对复杂场景中的目标进行定位,基于视觉的概率模型,提出了一种目标定位的新方法。区别于一般的区域分割和边缘检测方法,该方法首先通过建立平滑、纹理、阴影和杂乱等4种不同类型区域特性的概率模型,对场景中的前景和背景进行了概率分析;然后结合不同的尺度大小,标记出图像中显著度较高的目标区域;最后经过边缘轮廓的概率建模和连通性分析来提取完整目标区域。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和通用性,不仅符合人的视觉注意特性,而且具有一定的抗背景干扰能力。     

多孔薄壁烧结砌块与其他常用建筑外墙材料熟工性能对比

多孔薄壁烧结砌块是国外建筑围护结构保温隔热的重要墙体材料,具有优异的墙材结构和热工性能。对比国内目前的主要外墙材料的热工性能,其材性特点可见一斑。     

偏振光导航测角歧义性问题的解决方法

本文针对偏振光导航中传感器的仿沙蚁POL-neuron模型在获取航向角时存在的角度歧义性问题,根据大气偏振模式中偏振度分布不均匀的规律,提出了一种利用三个偏振通道和一个非偏振通道进行偏振光测角的PFAC模型,通过判断函数和不同天空区域偏振度的大小关系将POL-neuron模型的有效测角范围从[-45°,45°]扩展到[0°,360°].本文描述了PFAC模型的信号处理过程,进行了传感器实测数据的分析与处理,理论和实测结果表明该模型可以解决POL-neuron模型存在的测角歧义性,为偏振光导航传感器实现360°范围内的航向角获取提供了一种有效的解决方法.     

基于深度分层特征表示的行人识别方法

该文针对行人识别中的特征表示问题,提出一种混合结构的分层特征表示方法,这种混合结构结合了具有表示能力的词袋结构和学习适应性的深度分层结构。首先利用基于梯度的HOG局部描述符提取局部特征,再通过一个由空间聚集受限玻尔兹曼机组成的深度分层编码方法进行编码。对于每个编码层,利用稀疏性和选择性正则化进行无监督受限玻尔兹曼机学习,再应用监督微调来增强分类任务中视觉特征表示,采用最大池化和空间金字塔方法得到高层图像特征表示。最后采用线性支持向量机进行行人识别,提取深度分层特征遮挡等与目标无关部分自然分离,有效提高了后续识别的准确性。实验结果证明了所提出方法具有较高的识别率。     

多尺度空间判别性概率潜在语义分析的场景分类

传统潜在语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA)方法无法获得场景目标空间分布信息和潜在主题的判别信息。针对这一问题提出了一种基于多尺度空间判别性概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis, PLSA)的场景分类方法。首先通过空间金字塔方法对图像进行空间多尺度划分获得图像空间信息,结合PLSA模型获得每个局部块的潜在语义信息;然后串接每个特定局部块中的语义信息得到图像多尺度空间潜在语义信息;最后结合提出的权值学习方法来学习不同图像主题间的判别信息,从而得到图像的多尺度空间判别性潜在语义信息,并将学习到的权值信息嵌入支持向量基(Support Vector Machine, SVM)分类器中完成图像的场景分类。在常用的三个场景图像库(Scene-13、Scene-15和Caltech-101)上的实验表明,该方法平均分类精度比现有许多state-of-art方法均优。验证了其有效性和鲁棒性。     

大气介质环境后向散射穆勒矩阵的特性分析

后向散射穆勒矩阵仿真应用的研究具有很多潜在的优势,通过分析穆勒矩阵元素传递的信息可以有效辨别介质特性.以大气环境介质为探究背景,通过偏振蒙特-卡洛仿真方法建模,分析了不同大气环境介质情形下,穆勒矩阵元素的变化规律.仿真结果表明:随介质粒子尺寸增加,穆勒矩阵元素整体呈现向中心收缩态势,特定元素对粒子尺寸敏感,其径向峰值可以明显反映粒子尺寸变化;随介质粒子浓度增加,穆勒矩阵元素强度衰减,特定元素圆周曲线幅值可以反映粒子浓度变化.     

基于形状特性和反Hough变换的车牌区域定位与重建

提出一种基于车牌形状特性和反Hough变换的车牌区域定位与重建方法，该方法由车牌区域定位及区域重建算法组成，针对汽车车牌的形状特征，对其在Hough空间的变换结果进行分析，由此在Hough空间中定位出车牌区域，并在此基础上采用反Hough变换在图像空间中重建车牌轮廓，取得了较为满意的结果。