基于小波变换和PCA-ANN的人脸识别

研究了基于主成分分析和人工神经网络技术的人脸图像识别系统的基本理论与关键技术,并通过对人脸识别的关键技术进行实验选择和优化组合,提出一种将小波变换、主分量分析(PCA)和人工神经网络相结合的人脸识别系统方案,可以提高人脸识别的效率,同时减少光照、表情等因素对系统识别性能的影响,提高人脸识别系统的鲁棒性。实验结果表明,此人脸识别系统在识别率和识别速度等方面均获得了较好的效果。     

基于内容的图像检索方法的探讨

该文在对图像特征分析及相似检索方法研究分析的基础上,提出了一种基于色调局部累加直方图与纹理特征结合的相似性匹配度量算法。该算法不但缩短了查询时间,而且通过实验证明,该算法有较高的检索率。     

一种多分类器集成的手写体汉字识别方法

多分类器集成是手写体汉字识别领域的新方向。本文提出的多分类器集成方法通过改进的欧氏距离分类器将待识别汉字分类到某个粗分结果集中,然后根据粗分结果集选择1-N(one-against-rest)的SVM分类器对待识别汉字进行细分,最后用贝叶斯集成两级分类器。实验对国标一级汉字中的1034个手写汉字进行识别,证明了方案的有效性。     

基于内容的图像检索技术研究

随着多媒体技术和网络技术的迅速发展,基于内容的图像检索已成为一个研究热点。文章首先概括介绍了基于内容图像检索的产生、发展,然后介绍了特征提取及其相似性度量、相关反馈等技术,最后对基于内容的图像检索发展方向进行了分析。     

基于谱特征的模拟与数字调制方式识别方法

提出一种基于谱特征的模拟与数字调制方式自动识别算法,从信号的包络平方谱中提取单频分量检测值作为特征参数,对模拟与数字调制方式进行自动分类.仿真结果表明,在信噪比大于3 dB时识别率达990%以上.该算法不需要先验知识,计算简单,对数字调制信号的滚降系数不敏感,具有较强的实用性.     

一种快速映射Isomap算法

传统的Isomap算法仅侧重于当前数据的分析,不能提供由高维空间到低维空间的快速直接映射,因此无法用于特征提取和高维数据检索.针对这一问题,文中提出一种基于Isornap的快速数据检索算法.该算法能够快速得到新样本的低维嵌入坐标,并基于此坐标检索与输入样本最相似的参考样本.在典型测试集上的实验结果表明,该算法在实现新样本到低维流形快速映射的同时,能较好保留样本的近邻关系.     

基于直推式支持向量机的图像检索

为缩小图像的低层特征与高层语义之间的语义鸿沟,基于支持向量机的相关反馈机制受到越来越广泛的关注,但这种方法并没有利用未标记样本的隐含信息.为更好地利用这些信息,提出将直推式支持向量机作为反馈过程中的学习算法.通过分析其所用特征向量的特点,设计一种颜色稀疏特征,并将其与纹理特征结合作为图像描述的特征.实验结果表明该方法较令人满意,同时也说明直推式支持向量机可在文本分类以外的领域取得较好结果.     

脉搏波信号分析方法的研究进展

脉搏波蕴含着丰富的人体生理和病理信息,历来都受到中外医学界的重视,现已成为中西医共同的研究热点.本文从目前较为主流的几种分析处理脉搏波信号的方法出发,分析了每种方法对脉搏波信息提取和利用的现状,提出了应对脉搏波进行更为深入的研究,从而为医学脉搏信号诊断系统的设计和脉诊的临床应用提供科学的依据.     

非结构矢量场的特征区域可视化方法

基于特征比对的可视化方法涉及的问题主要包括,如何判断一个矢量场中是否存在另一个矢量场中的一些特定结构,如何评价两个矢量场结构间存在的相似性,如何从诸多矢量场中将这些特定的结构检测,定位并绘制出来.给出了一种基于曲线结构的矢量场特征区域可视化方法,该方法通过构造与曲线结构相关联的柱坐标系,保证了提取特征的平移、旋转和尺度不变性;采用曲线积分的Clifford Fourier变换,获取了曲线结构的频域特征并简化计算;利用多曲线结构匹配和多尺度逼近等方法,实现了区域结构的特征可视化.     

基于Top-hat变换与主成分分析的人脸识别方法

针对光照条件对人脸识别性能的影响,提出了一种利用Top-hat变换对特征提取前的人脸图像进行预处理的方法,减弱了外界光照对人脸特征提取的影响,并将该方法与基于主成分分析的特征提取方法和基于多类别分类器支持向量机的分类策略相结合,形成完整的人脸辨识算法.最后在ORL人脸库和YALE_B人脸库上,对该方法的识别率进行了测试,并与传统的基于主成分分析和最小近邻分类方法结合的人脸辨识方法进行了比较,得到了较好的结果.