基于计算机视觉的人体运动目标检测

基于计算机视觉的人体运动目标检测是计算机视觉领域中倍受关注的前沿课题。本文采用小波变换的方法,有效地处理了普通CCD摄像机所采集的人体运动图像的模糊,同时,去除了阴影对图像处理的负面影响,较好地提取出基于标志点的人体运动图像的边缘,为人体步态分析系统的研发提出了一个切实可行的方法。     

机会式频谱接入问题基于事件的优化方法

研究机会式频谱接入技术中次用户对可利用频谱进行探测和接入策略的优化问题. 通过引入事件的概念, 将含有可数无限状态的原问题转化为包含有限个事件的决策问题. 从性能灵敏度的角度出发, 分析不同策略下平均传输率的差异, 给出了基于事件策略的性能差分公式. 以此为基础, 通过合理的近似, 设计了基于事件的策略迭代算法. 仿真示例验证了所提出算法的有效性和近似处理的合理性.

     

知识与数据的融合推动人工智能发展

<正>1纯数据驱动的人工智能的成功与危机并存当前,人工智能技术突飞猛进,各类应用爆发式增长,人工智能正在融入到人们的生活和生产的方方面面。近年来,机器学习,特别是深度学习,有效地拓展了人工智能所能解决问题的边界,在智慧交通、平安城市、个人助手、娱乐、金融与智能制造等领域已经有了比较广泛的应用。当前流行的机器学习属于纯数据驱动的人工智能     

一种简单的线条特征抽取算法

本文阐述了一种简单的线条特征法,该算法是通过边缘检测,细化、符号化三过程实现的,而符号化过程是借助于边缘检测的方向码通过扫描、连接、补缺三步骤完成的,根据所选择的控制参数,可以形成基于最短线条长度的各种层次的符号化描述,灵活性强,速度快,效率高,特别适用于双目立体视觉的研究中,用来获得线条基元。     

基于笔画分析和形态学的汽车牌照定位算法

分析了目前存在的车牌自动定位方法及其相应的问题,提出了一种多分辨率下结合数学形态学和字符笔画分析的车牌定位算法.通过大量的实验证明该方法准确率高,速度快,召回率较高.     

生物学文献挖掘

1引言随着高通量生物技术的发展,生物学的实验手段和研究方法均发生了巨大的变革,由此带来的领域内实验数据的“指数性”增长,数据的存储与传输,数据的处理、理解与应用等一系列问题,得到了来自数学,化学,药学,统计学,计算机科学等领域专家的广泛关注并取得了大量成果。生物学文献作为成果展示和学术交流的主要方式之一,其数目之大,增长速度之快远远超过了其他学科领域。隶属于美国国家生物技术信息中心的文献摘要库MEDLINE,是世界上最大的、最具权威性的著名生物医学文献数据库,收集了全世界4800多种生物学及医学杂志上1500万余篇文献信…     

基于重叠动态网格和模糊隶属度的 手写汉字特征抽取

本文在基于动态网格的手写汉字特征抽取方法中引入重叠网格划分,定义了一种反映书写结构的加权点密度,并提出了一种根据密度投影计算模糊隶属度的方法,这些措施提高了特征的分类能力.各种网格划分方法提取方向线素特征进行了试验比较,结果表明本文的特征抽取方法的在识别率上优于传统的动态网格方法和采用非线性归一化预处理的静态网格方法.     

基于MATLAB的小波变换在图象压缩中的应用

近十几年来小波理论研究已成为应用数学的一个新方向。作为数学工具,小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域。该文试图基于MATLAB数学分析工具环境下从工程和实验角度出发,较为直观地探讨了小波变换在图像压缩中的应用。     

体绘制中传递函数设计的研究现状与展望

在体绘制中,传递函数将3维数据场的采样点映射成光学参数,直接决定了绘制的效果,成为体绘制研究的关键。然而传递函数的设计存在盲目性、用户界面不直观、参数调节复杂等问题,针对这些问题,提出了许多解决方法。首先介绍传递函数的定义,总结各种设计传递函数的定义域、值域、映射规则的方法,然后从不同的角度对传递函数的设计方法作全面的概述,重点介绍图像中心法、数据中心法和对象中心法,既分析了这些方法的特点,又比较了它们之间的内在联系,并探讨了新的设计思路,展望了该领域未来的研究方向。