用于光纤围栏入侵告警的频谱分析快速模式识别

相位敏感光时域反射计(Ф-OTDR)在光纤围栏等动态传感领域具有重要的应用,快速、有效地对入侵信号分类识别有着十分重要的意义。基于频谱分析提出了一种称为频谱欧氏距离法(EDFS)的快速模式识别方法。该方法通过短时平移差分和短时能量法对Ф-OTDR的解调信号进行提取,确定待分析数据段;对数据段进行归一化和快速傅里叶变换,获得信号的频谱特征;计算信号频谱与预先生成的模板之间的欧氏距离对入侵信号进行分类、识别。采用三种入侵信号对该方法的有效性和实时性进行了实验验证。结果表明,该模式识别方法可以有效识别扰动信号,识别时间小于传统的动态时域规划模式识别方法耗时的1/10。同时,该方法所需训练样本较少,对环境噪声有一定程度的抑制作用。     

基于神经网络的人脸识别系统

针对人脸在整个图像中识别的问题,提出了基于神经网络的前端人脸检测系统.该系统首先将训练集中每个图像划分成独立的小窗口,并标示出每个窗口中包含的人脸图像,并据此对神经网络进行训练.在利用神经网络对人脸进行识别的过程中,对待检测图像划分为分辨率为金字塔形的小图像,然后对每个分辨率的小图像进行人脸识别.同时为了提升系统对人脸检测的准确率和误报率,需要对多个神经网络输出的阈值进行权衡.本系统使用自适应算法,增加了错误检测集以提升系统的检测精度.     

面向居家养老的智能机器人伴侣

开发机器人伴侣以帮助人类对家庭环境进行交互控制是解决养老问题的重要技术手段。为此,文中提出了一种可自主调整家居环境的智能机器人伴侣的系统设计。通过用户行为姿势的识别,机器人伴侣可作为整套智能家居设备的核心,通过无线网络对智能家居设备进行自主控制。此外,机器人伴侣还集成了语音交互功能以提高用户体验。试验表明,所开发的试验原型能够识别用户的基本行为并自适应控制智能家居设备,同时具有一定的语音交互能力。     

混合属性广义灰靶决策方法的模式识别功能研究

为研究混合属性广义灰靶决策方法的模式识别功能，根据其具有靶心指标可变动，决策依据（靶心距）具有开放性、可扩充的特点提出了可用于模式识别的理论框架。该理论框架首先确定标准模式的特征及待识别目标，分别作为靶心指标向量和决策方案；其次，化各类混合属性值为二元联系数，并视为指标向量；然后，基于指标向量计算各待识别目标向量与靶心向量的接近度；最后，根据各待识别目标的综合接近度确定待识别目标的相应模式。应用分析表明，投资企业y₁和y₂与模式S₃和S₂的最小综合接近度分别为0. 427 0和0. 237 5；因此，企业y₁与y₂分别选择投资模式S₃和S₂是适宜的。     

基于CRFID和模式识别的跌倒检测系统

根据老年人跌倒发生率高、损伤大、抢救率低等特点,结合可计算射频识别标签(CRFID)与模式识别技术,设计一个改进的跌倒检测系统。通过CRFID采集状态信号,由经验模态分解获取信号的时频特征,对该特征进行主成分分析降维,并使用随机森林算法检测跌倒状况。实验结果表明,该系统的查全率、精确度、转移性和准确率分别为97.75%、97.9%、98%、97.8%,能实时、准确地检测老年人的跌倒行为。     

仿生电子鼻在芝麻油掺伪检测中的应用研究

研究并设计了一套电子鼻系统,并将基于生物嗅觉的模糊神经网络作为其模式识别算法。将该仿生电子鼻系统应用于芝麻油掺伪的检测中。实验结果显示,该系统在预测精度、收敛速度及运行时间上都取得了较好的效果,可为芝麻油以及其他农产品的在线动态监测及保真提供快速、有效的手段。     

基于卷积神经网络的驾驶员不安全行为识别

提出了一种基于卷积神经网络的驾驶员违规行为识别方法。首先，利用特定卷积神经网络对驾驶员的实时图像提取特征，然后并行对多种行为分别进行二分类。建立了一个真实场景下的驾驶员违规数据集，在此数据集上的测试说明了该方法的高效和良好的泛化能力。实验结果表明，该方法在约10万张图像的数据集中对打电话、吸烟、不系安全带3种行为分别达到了99.85%、99.62%、98.68%的识别率，同时使用当前较先进的Inception-v3和Xception模型测试，也获得了类似的识别效果。     

被“软”的世界

正九月的北京开始了一年中最好的时节,金秋。金色的秋天里总会有瓜熟蒂落的场景,工业4.0的喧嚣正浓,但工业的进展确实没有什么太大的起色。中国经济最近两个月的数据,不论从哪个方面解读,都很微妙。如果算上本届政府推出的定向宽松的经济刺激,依然没有找到创新的路线图,所有的努力总还是投资驱动,铁公基加上核电,貌似中国的经济学家和工业人都     

2014年全国模式识别学术会议

全国模式识别学术会议(Chinese Conference on Pattern Recognition,CCPR)旨在为国内学者提供一个学术交流和成果展示的平台,促进国内模式识别研究和应用的发展。该会议2007年和2008年在北京、2009年在南京、2010年在重庆、2012年在北京举行,得到了国内同行的积极响应。2012年起,全国模式识别学术