基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取分析

图像纹理作为一种重要的视觉手段,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。目前常用的纹理特征提取的方法主要有统计方法、模型方法、信号处理方法和结构方法。灰度共生矩阵即为灰度级的空间相关矩阵,以其为基础的统计方法通过对矩阵统计量的求取较好地提取到了纹理特征,通过选取关键参数编程并进行仿真实现,分别求取了四个方向的灰度共生矩阵及其特征量来分析图像的纹理特征。     

基于工程图三维重建中的预处理与信息提取技术研究*

提出了基于边界表示B-rep方法的工程图三维重建中对于二维工程图纸进行预处理和信息提取的一系列实用算法,涉及到工程图读入、实体过滤、视图分离、视图坐标规格化以及视图数据处理等流程.不但可以快速准确地获得二维工程视图中完备的几何信息和拓扑信息,而且处理对象并不局限于标准的工程三视图,对于工程一视图、二视图同样可以处理.这些算法已经应用于一个CAD原型系统并取得了较好的效果,为后续的三维重建工作提供了良好的基础.     

冲压件CAPP系统中几何信息提取实现

基于对AutoCAD的DXF文件格式的详细分析，充分利用多义线的表达简洁性优点，并结合冲压件自身特点，提出了冲压件几何信息获取的方法及程序框架，详细说明了几何信息库的创建方法，并进一步采用Delphi6．0语言编程，实现了冲压几何信息库的建立和几何信息自动提取。     

土壤有效磷测试方法浅析

对有效磷的两种测定方法进行比较，讨论了两种方法之间的相关性及相关系数，为土壤有效磷的测定寻求更省时，省力的测试方法。     

声纹认证前端音频预处理SOPC设计

针对声纹身份认证一体化设计需求,基于SystemVue和Quartus Ⅱ平台,利用DSP Builder技术,在EP2C35F芯片上完成了用于声纹特征提取的前端音频预处理模块的SOPC设计。主要通过SystemVue设计数字音频滤波器参数,然后结合Simulink平台完成基于线性相位结构和分布式(DA)算法的低通滤波器结构设计,最后通过Signal Compiler转换为HDL语言完成设计。实验结果表明,系统可以有效限制音频信号的带宽,减少带外噪声;利用DSP Builder设计具有线性相位结构和DA算法的滤波器,设计周期短,占用逻辑资源少,其运算速度有很大提高;MATLAB理论计算也验证了设计的正确性。     

基于条件随机场的低图像质量车牌字符分割

提出一种基于条件随机场的车牌字符分割算法,能够对光照不均、相机拍摄角度造成的低图像质量的车牌图像,特别是日益增多的车牌边框与字符相连接车牌图像进行有效的字符分割。算法首先进行车牌图像校正,然后利用标注车牌数据进行模型学习,对车牌图像像素列进行分类识别,最后组合成车牌字符分割结果。理论分析与实验结果验证了算法的有效性。     

超声波协同超微粉技术辅助酸法提取黑木耳果胶

探讨了超声波协同超微粉技术辅助酸法提取黑木耳果胶的工艺条件。分别考察了超声波辐射强度、液料比、温度、pH值及提取时间等因素对果胶得率的影响,并以此为基础用正交法优化提取黑木耳果胶的工艺参数。结果表明,采用此法从黑木耳中提取果胶的适宜工艺条件为超声波辐射强度70 W/kg、液料质量比40∶1、温度70℃、pH值3.0、提取时间60 mim。在此条件下,木耳果胶得率可达35.45%,与其他方法相比,果胶得率最高。     

基于能量最大响应方向的虹膜识别算法*

为提高虹膜识别算法的正确识别率,给出了基于能量最大响应方向的虹膜识别算法。该算法首先对人眼图像进行预处理得到归一化虹膜图像,并依据归一化虹膜纹理的分布特点,选择多尺度多方向滤波技术对归一化虹膜图像进行分解;然后提取最优分解尺度下像素点的能量最大响应方向数,进行二进制虹膜编码和去噪;最后通过计算两个虹膜编码间的加权海明距离和衡量两者的差异性,给出识别结果。实验证明,在等误率为0.1176 时,正确识别率达到99.997%。与经典的虹膜识别算法相比较,该算法具有更高的识别率。     

基于Android的网络课程移动学习辅助教学系统设计与应用

在分析Android系统层次架构的基础上,以广州市广播电视大学开放教育楼宇智能化工程专业《数字社区信息化系统工程》课程为例,提出了一种基于Android的网络课程移动学习辅助教学系统,阐述了该系统的分析、设计和实现的全过程.该系统通过开发Android应用程序以支持网络课程的移动学习,为网络课程快速实现移动学习提供了一种新的途径,具有较强的实用和参考价值.     

结合单词-字符引导注意力网络的中文旅游文本命名实体识别

传统基于词向量表示的命名实体识别方法通常忽略了字符语义信息、字符间的位置信息,以及字符和单词间的关联关系。提出一种基于单词-字符引导注意力网络（WCGAN）的中文旅游命名实体识别方法,利用单词引导注意力网络获取单词间的序列信息和关键单词信息,采用字符引导注意力网络捕获字符语义信息和字符间的位置信息,增强单词和字符间的关联性与互补性,从而实现中文旅游文本中命名实体的识别。实验结果表明,WCGAN方法在ResumeNER和TourismNER基准数据集上的F值分别为93.491%和92.860%,相比Bi-LSTM+CRF、Char-Dense等方法识别效果更好。