融合颜色和纹理特征的图像检索算法研究

鉴于单一图像特征在表达图像内容上的不完整性,提出将颜色和纹理特征相融合的检索方法。合并特征前先对单个特征的相似性计算进行特征归一化处理,检索过程中,引入相关和非相关两个图像库,根据检索结果中得到的与相关图像库中相关图像的数目调整特征权重,以提高检索精度。结果表明本文提出的方法具有良好的检索性能。     

设计特征向加工特征转换的扫体重构法

针对同时需要铣削和车削加工的零件,提出一种基于扫体的从设计特征向加工特征转换的统一方法.采用扫体方式重构零件和毛坯模型,并将毛坯与零件之间的差体沿着这些扫体扫掠路径拆分出各种新的加工扫体,最后将这些加工扫体依照它们之间的邻接关系和加工特征形状结构选择合并成加工特征.该方法实现了同一零件中直扫体和回转扫体2种特征的统一转换,能够产生对应各种不同加工方法和方向的加工特征,有利于工艺优化.文中方法已应用于一个CAPP系统,其结果证明了该方法的可靠性.     

特征产品模型数据结构研究

本文用Ｅｘｐｒｅｓｓ语言和ＩＤＥＦ方法分析了产品模型的结构，提出了基于特征的用Ｅｘｐｒｅｓｓ描述的产品模型，建立了可满足新一代信息集成需要的符合ＰＤＥＳ／ＳＴＥＰ规范的回转体零件的特征字典     

用AutoLisp实现特征造型

特征可以携带并传输大量的几何信息和非几何信息，在实现CAD／CAPP／CAM一体化技术中具有特殊意义。本文在讨论特征表达和特征建模的基础上，探讨了加工特征库的建立和特征实例化过程在AutoCAD环境中的具体实现方法，分析了程序设计的几个难点，最后给出零件的特征模型输出结果。     

基于指纹特征匹配的考勤系统设计

指纹是每个人区别于他人并且终身不变的重要特征 ,这一特征可以用来进行人的身份鉴别。本文介绍了一个基于指纹特征匹配的考勤系统。     

语义特征造型系统中特征模型转换的研究

通过对新一代的语义特征模型的分析,参考Bidarra等人的研究成果,运用有效性标准,确立语义特征造型中特征转换的方法,在采用数学方法基础上,提出了怎样在数学模型中把设计特征表示转换成加工特征表示。设计过程中的设计特征由一组具有几何特征的面和一组属性（包括维数和具体特征）表示。加工过程中的加工特征由许多面和这些加工操作中面面之间有意义的关系来表示。特征转换中采用数学方法,能够在集合运算中形成加工特征,特征相交这种困难问题也可用数学描述,并且理论上能够转换,从而提高产品模型的可编辑性和易编辑性。     

面向特征映射的原象与象特征描述

在对零件设计域与制造间特征映有后的原象特征与象特征信息分析基础上，给出了原象特征与象特征的数学描述方式，这一描述为构造原象特征到象特征的映射函数和进一步分析特征映射原理奠定了基础。     

利用语音与文本特征融合改善语音情感识别

情感识别在人机交互中具有重要意义,为了提高情感识别准确率,将语音与文本特征融合。语音特征采用了声学特征和韵律特征,文本特征采用了基于情感词典的词袋特征（Bag-of-words,BoW）和N-gram模型。将语音与文本特征分别进行特征层融合与决策层融合,比较它们在IEMOCAP四类情感识别的效果。实验表明,语音与文本特征融合比单一特征在情感识别中表现更好;决策层融合比在特征层融合识别效果好。且基于卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）分类器,语音与文本特征在决策层融合中不加权平均召回率（Unweighted average recall,UAR)达到了68.98%,超过了此前在IEMOCAP数据集上的最好结果。     

基于特征组合的软件需求建模

需求建模在需求工程中起着重要的作用。为了提高软件需求建模的效率和质量,提出一种基于特征组合的软件需求建模方法。首先,将特征分为功能性特征和非功能性特征;其次,形式化定义功能性特征的各个部件,包括原子功能性特征和复合功能性特征;第三,把功能性特征之间的特征组合抽象为特征运算,并提出了23条特征运算的公理;第四,形式化定义非功能性特征并通过其作用域把功能性特征和非功能性特征统一为软件需求模型;最后,给出了基于特征组合的软件需求建模过程。     

基于PHOG特征的行人检测算法研究

HOG特征对行人轮廓有很好的描述能力,但基于HOG特征的行人检测存在检测速度慢、漏检率较高的问题,使得该算法的实践应用范围受限。本文针对检测速度慢、漏检率较高的问题,提出了一种基于PHOG特征的行人检测算法。首先,提出了PHOG特征,该特征对cell内的梯度特征进行强化,增大了目标与背景的梯度分布区别,从而使目标更容易被分类器学习和识别。然后提出了构建特征金字塔的方法,并对PHOG特征进行有效地降维,大幅度减少了检测时间。试验结果表明,本文提出的PHOG-PCA特征将漏检率从35%降到了22%,检测速度也比一些流行算法快。     

基于局部特征识别的特征有效性维护方法

缺乏特征模型的有效性维护功能已经成为目前特征造型系统存在的一个严重而亟待解决的问题.在对特征有效性条件进行深入分析的基础上,提出了一个基于扩展属性邻接图（extended attributed adjacency graph,简称EAAG）的特征有效性表示方法,特别是提出了基于局部特征识别的特征有效性维护新方法.该方法不仅能够自动判别特征的有效性是否被破坏,而且能确定导致特征无效的原因和遭破坏后特征的状态,从而能够根据用户的意图自动维持特征模型的有效性.     

基于BoF模型的图像表示方法研究

设计合适的图像表示是计算机视觉中最重要的问题之一。BoF特征表示方法非常流行,已经广泛应用于图像分类、对象识别、图像检索、机器人定位和纹理识别。BoF特征是将图像表示为无序的特征集合。这种方法虽然缺乏结构信息和空间信息,但概念简洁、计算简单,在某些应用上取得的效果甚至可以与当前最好的方法媲美。仔细研究了BoF模型,着重对BoF模型中的3个阶段:局部特征提取、特征量化和编码、特征汇集所涉及到的典型技术进行了讨论。最后在分析各类研究方法的基础上,总结了目前研究存在的问题及可能的发展方向。     

基于多特征融合的人脸识别研究

近年来人脸识别技术得到了迅速的发展和广泛的研究。利用公开的Pub Fig人脸数据集样本,针对人脸识别框架中3种常用特征的提取算法进行理论分析,并采用lib SVM分类器和感知器算法,对于不同样本容量进行单特征方法和特征融合方法的分类训练、测试以及性能比较。实验结果表明,当各类别训练样本数大于180时,特征的分类能力趋于稳定。单特征分类能力SIFT>HOG>GIST;特征融合的分类能力要高于单特征最大值的1%~2%;它比SIFT、HOG、GIST的平均值分别高出1.2%、4.9%、11.7%。     

一种基于混合模型的特征提取方法

图像特征提取是图像过滤的关键步骤之一.对自然的原始图像进行特征提取时,鉴于单一的图像特征不能很好地表征图像视觉信息,因此,对图像的颜色、纹理特征进行分析、处理是十分必要的.针对这一问题,提出了一种基于混合模型的特征提取方法,结合图像颜色及纹理特征的优点,建立混合模型,并采用PCA(Principal Component Analysis)方法对其高维的特征信息进行处理.实验结果表明这种综合方法能够以较好的特征信息来表示图像视觉内容,达到更准确分类过滤的目的.     

一种基于形状特征的建模方法*

特征建模近年来受到国内外的广泛重视，成为实现新一代CAD系统的有效途径．本文在给出特征形式化定义的基础上，提出了一种基于形状特征的形体表示方法，并给出了作者所研制的实用性造型系统中一种重要的模型，即形状特征建模．     

特征编辑技术的研究

特征编辑已成为特征造型系统中提造型能力和造型效率的关键。为此文中提出重用ＣＳＧ和ＦＤＴ的特征线修改算法,且与模型构造的历史顺序无关。同时在特征编辑中满足面特征、体特征设计的前提假设条件下,提出特处非线性修改算法。     

ZD－MCADⅡ：一个基于特征的造型系统

ＺＤ－ＭＣＡＤⅡ是一个面向机械产品的特征造型系统，它结合了传统造型与特征造型的功能，同时也结合了特征识别与提取的功能。本文对本系统的功能及体系结构作了较为详细的介绍，并着重讨论了基于空间约束的特征编辑与特征库的实现方案。其原型系统已完成     

人脸特征的选取和定位

本文综述了人脸识别的现状,采用基于几何特征的识别方法,选择了人脸图像的２５个特征点,并由此特征点产生了１３个特征参量为主工特征。根据人脸图像的灰度特性,用投影图法初步确定了人脸各部分的位置,然后利用特征识别树的识别方法进行特征定位的一致笥检测。最后提出了一种快速、可靠的圆形模板匹配法定位了瞳孔的位置。实验表明该方法准确率高,运行速度快,为进上步的人脸识别提供了必要的条件。     

基于纹理-形状-中心特征的图像检索

随着多媒体技术的发展,大容量的图像库得到了广泛的应用,基于内容的图像检索(CBIR)在多媒体图像库管理和检索中得到了越来越多的重视。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,首先分别介绍了基于纹理、基于形状与基于中心特征的三种图像检索方法,并在此基础上提出了综合利用以上三种特征共同进行检索的方法。通过对真实图像库的检索试验表明,综合三种特征的检索比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,因而检索效果更好。     

图像特征识别方法研究

图像特征识别的方法及其技术实现系当前模式识别研究领域中最为热门的研究课题之一。本文针对NMI(归一化转动惯量)特征识别、不变矩特征识别和比例特征识别三种图像特征识别方法．通过实验分析了该三种识别方法的缩放不变性、旋转不变性、平移不变性以及不同物体之间的特征差异。实验数据显示NMI特征识别方法具有最佳的识别效果和最快的处理速度。