利用Hausdorff距离的快速人耳检测

为有效解决人耳检测中的遮挡和光照不均等问题,结合Hausdorff距离的模糊匹配的特点和较强的抗干扰能力,提出基于Hausdorff距离的人耳检测算法.算法首先用肤色模型检测出人脸区域,然后用canny算子提取边缘,并进行距离变换,再构造多分辨率金字塔模型,在不同分辨率层上采用不同的匹配策略进行Hausdorff距离匹配.算法采用多分辨率方法显著提高检测速度,采用部分Hausdorff距离提高它的抗干扰能力.仿真实验结果取得95%的正确率,并且对遮挡和光照不均具有较强的鲁棒性.     

面向结构的Web表格数据抽取系统

针对Web数据挖掘预处理中,Web表格无结构化描述及缺乏清晰语义信息的问题,构建了面向结构的Web表格数据提取系统.利用HTMLParser库的解析原理,设计启发式规则对Web表格结构进行定位、识别、提取并剔除非数据型结构;以Xml规范化模型对提取表格数据进行存储.最后抽取9个中文网站171个数据表格进行验证试验,结果表明对于结构化完整的表格具有较高的识别率并有一定的容错能力.     

多线程的多特征粒子滤波跟踪并行算法

多特征粒子滤波较传统粒子滤波跟踪精度高,其运算量大,跟踪实时性差．文中结合多特征粒子滤波的算法特点,提出了基于多线程的多特征并行模型,在算法实施上采用多线程与多特征进行匹配,并分析了该模型的并行效率以及各特征间通讯机制的协调性．实验结果表明：该并行算法提高了多特征粒子滤波两倍以上的效率．     

一种内外轮廓加权的人耳检测算法

为了提高人耳检测中图像匹配的精确性,提出对内外耳轮廓加权,并利用Hausdorff距离进行人耳检测的算法。在传统的Hausdorff距离匹配中,图像如果受噪声干扰或边缘不连续等情况,检测结果不理想。因此为使检测位置更加接近外耳轮廓,需要强调外耳轮廓的作用,这通过对外耳加大权值、对内耳加小权值实现,然后再结合加权Hausdorff距离进行图像匹配计算。仿真实验表明,提出的算法是有效的。相比传统Hausdorff距离和平均Hausdorff距离的匹配,人耳轮廓加权的算法更加精确。     

基于Open GL的实时空情仿真可视化系统的研究与实现

介绍了以 Open GL为工具开发空情仿真可视化系统的具体方法。重点阐述了系统实时性的实现、三维模型的建立、实时驱动模型和视点漫游等技术的实现     

基于OpenGL和VC＋＋的虚拟仪表的设计与开发

飞行模拟器通过Vc＋＋和OpenGL等软件开发工具,采用面向对象的程序设计方法实现仪表仿真和飞行方程仿真等仿真功能。多功能飞行模拟器采用具有真实驾驶杆和各种按钮开关的驾驶舱,通过网络协议完成实时信息传递和数据交换等。实际证明,该方法完成了航空仪表的仿真,取得良好的训练效果。     

基于小波分析和BP神经网络的图像特征提取

提出一种基于小波分析与神经网络复合模型的图像特征提取方法.利用二维离散小波变换对图像信号进行滤波和边缘提取,作为图像的输入量供BP网络识别分析.构建了3层BP神经网络模型对图像特征进行识别,采用模糊加权算子的模糊化分层,特征提取模板提取图像中的不同特征,输出层采用均方差权值输出.通过对由50幅图像组成的训练集合进行训练和实验验证,结果表明,本方法的分辩误差率在4%以内.     

可视化技术在空情仿真中的应用

本文重点阐述了可视化技术以及其在空情仿真中的应用,并介绍了以OpenGL为工具开发一个空情仿真系统的一般方法.     

深度EM胶囊网络全重叠手写数字识别与分离EI北大核心CSCD

基于胶囊网络的向量神经元思想和期望最大算法(Expectation-maximization,EM),设计了一种以EM为向量聚类算法的深度胶囊网络(Deep capsule network,DCN),实现了重叠手写数字的识别与分离.该网络由两部分组成,第1部分是“识别网络”,将EM算法改为EM向量聚类算法,以替换原胶囊网络CapsNet中的迭代路由部分,这一改动优化了网络的运算过程,实现了重叠数字识别.第2部分是“重构网络”,由结构完全相同的两个并行网络组成,对双向量进行并行重构,实现了重叠数字的分离.实验结果显示,对于100%全重叠手写数字图片本网络识别率达到了96%,对比CapsNet在80%的重叠率下95%的识别率,本文网络在难度提升的情况下,识别率有明显提高,能够将完全重叠的两张手写数字进行图片进行准确地分离.     

嵌入式故障诊断专家系统中WindowsCE系统的定制

某故障诊断专家系统通过对系统功能需求的分析和各种操作系统性能的比较,选取Windows CE.Net作为本系统的操作系统平台.深入分析Windows CE.Net设备管理的工作原理和设备驱动程序的框架结构,设计了操作系统的引导程序BootLoader及其他的相关驱动程序,完成系统的平台定制.测试结果表明,它以良好的图形用户界面和广泛的API接口函数,给专家系统程序提供了稳定的平台,实现了预期的功能.