复杂彩色图像中的字符提取算法

提出一种基于对称邻域滤波的、面向复杂彩色图像的字符提取方法.该方法首先对原始彩色图像进行SNF图像增强,在此基础上得到图像边缘.然后,综合利用所得到的边缘图像及彩色图像进行基于边缘的连接体搜索,生成字符候选区域.最后,利用字符的纹理特征最终确定字符区.实验结果表明该方法是行之有效的.它可以在保留图像中真实边缘的同时,有效地将图像中内部区域的干扰点平滑掉,为后续算法的成功实施奠定基础.     

基于内容的视频压缩改进算法

由于时间的连续性,视频前后帧图像有很大的相似性,视频图像前后帧存在着很大的时间冗余.针对视频图像的帧间冗余,在传统的视频编码算法基础上,提出一种基于匹配内容的视频压缩改进算法,根据实际视频图像的不同,选取不同的编码策略,并采用零树小波变换算法,使压缩比和实时性得到很大的提高.     

一种主动适形越障机器人的设计与特性分析

针对非道路环境的特点,提出一种适用于非道路条件下的新型主动适形越障机器人的设计过程.这种越障机器人采用了将轮履带式移动机构与主动式机械臂相结合的创新设计,保留了轮履带式移动机构能够适应多种地面条件的优点,进一步增强了机器人穿越壕沟、台阶、高台、单侧障碍等典型地形的能力,具有良好的环境适应能力.为检验设计方案的有效性,应用虚拟样机技术对该机器人在几种典型地形条件下的运动特性进行了分析,取得了令人满意的效果.     

输入向量控制细胞神经网络全局指数稳定

利用输入向量来控制细胞神经网络的稳定性.所得结果表明,当输入向量的绝对值大于某个仅仅只与细胞神经网络的物理参数有关的值时,不附加其它任何条件,细胞神经网络是全局指数稳定的.也讨论了输入向量的部分分量的绝对值大于某个仅仅只与细胞神经网络的物理参数有关的值时,细胞神经网络的全局指数稳定性,所得结论推广和改进了某些已有文献的相应结果.     

可变光照条件下的人脸图像识别

对于人脸图像识别中光照变化的影响,传统的解决方法是对待识别图像进行光照补偿,先使它成为标准光照条件下的图像,然后和模板图像匹配来进行识别。为了提高在光照条件大范围变化时,人脸图像的识别率,提出了一种新的可变光照条件下的人脸图像识别方法。该方法首先利用在9个基本光照方向下分别获得的9幅图像来构成人脸光照特征空间,再通过这个光照特征空间,将图像库中的人脸图像变换成与待识别图像具有相同光照条件的图像,并将其作为模板图像;然后利用特征脸方法进行识别。实验结果表明,这种方法不仅能够有效地解决人脸识别中由于光照变化影响所造成的识别率下降的问题,而且对于光照条件大范围变化的情况,也可以得到比较高的正确识别率。     

一种对亮度变化鲁棒的局部特征描述子及其快速生成算法

在不同的时间、从不同的视角、以不同的摄像机参数所拍摄的同一场景的图像间存在非线性亮度变化,这种非线性亮度变化给图像间的鲁棒匹配带来困难.为了解决这个问题,提出一种用于构建鲁棒局部特征描述子的新方法.该算法引入灰度相对次序的思想,在得到特征点归一化支撑区域以后,将区域内各点分割为多个组,并以区域中心和各点连线为Y轴,分别建立直角坐标系,计算中心对称局部二值模式,得到二维的统计直方图;据此,经归一化处理后可形成所需的兴趣点描述子.实验表明,本文算法构造的描述子在复杂亮度变化下的区分度更好,测试性能优于传统描述算子.同时,算法本身具有旋转不变性,并以插值计算替代了传统描述子构造过程中的梯度统计,具有描述子构造简单和快速的特点.     

基于前馈网络的盲分离算法

本文基于盲定位(Blinlind Surce Localization,BSL)指导盲分离(Blind Source Separatton,BSS)的思想,提出了一种用无限冲激响应(IIR)滤波器来构造前馈分离网络的盲分离算法.该算法不仅解决了传统盲分离算法不能估计信号源数目和不能确定分离输出信号与源信号之间的对应关系的问题,还能在实施信号分离处理之前判断所构造前馈分离网络的稳定性.对语音信号的仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于区域间协同优化的立体匹配算法

提出了一种基于分割区域间协同优化的立体匹配算法. 该算法以图像区域为匹配基元, 利用区域的彩色特征以及相邻区域间应满足的平滑和遮挡关系定义了区域的匹配能量函数, 并引入区域之间的合作竞争机制, 通过协同优化使所定义的匹配能量极小化, 从而得到比较理想的视差结果. 算法首先对参考图像进行分割, 利用相关法得到各分割区域的初始匹配; 然后用平面模型对各区域的视差进行拟合, 得到各区域的视差平面参数; 最后, 基于协同优化的思想, 采用局部优化的方法对各区域的视差平面参数进行迭代优化, 直至得到比较合理的视差图为止. 采用Middlebury test set进行的实验结果表明, 该方法在性能上可以和目前最好的立体匹配算法相媲美, 得到的视差结果接近于真实视差.     

用于大库人脸识别的脸型分类研究

提出了一种基于”分集”的人脸识别方法,该方法在人脸识别前加入脸型预分类环节,将一个大规模的人脸数据库分解为依脸型分类的若干个子库。这样做一方面可通过分集降低后续识别处理的数据量,提高人脸识别的速度,另一方面可利用脸型特征对候选人脸集合进行粗筛选,降低系统的错误接受率。为了实现脸型分类,进一步提出了一种基于人体测量学的分类方法,即首先借助AAM技术提取脸部特征点,然后在此基础上计算面型指数,并由此实现对脸型的分类。对较大规模的人脸数据库所进行的实验结果表明,所提出的方法可有效提高人脸识别系统的识别率和识别速度。     

基于有限元方法的一种新型人工肌肉驱动器设计

为了满足机器人驱动器速度输出范围宽、负载能力大、输出精度高等要求,提出了一种新型的人工肌肉驱动器.介绍了该机构的运行原理和实现方式,并对其主要部件进行了有限元分析和参数优化.其独特的柔性铰链结构及箝位中心调节装置使得该机构能够实现高速、大行程、大输出力且工作的稳定,具有较高的实用价值.该人工肌肉具有良好的驱动性能,为下一步物理样机的研制提供了很好的基础.