基于径向基概率神经网络的工程图纸图形符号识别

基于径向基概率神经网络，提出一种扫描工程图纸图像分割后的图形符号识别方法，针对已分割的扫描工程图纸图形符号图像，首先进行二值化处理，然后对二值图形符号图像进行Hu不变矩特征提取，再使用一种新型的径向基概率神经网络进行分类，从而实现图像识别．为加快径向基概率神经网络的收敛速度，采用递归最小二乘算法进行训练．实验结果表明，径向基概率神经网络在识别性能与速度等方面非常适合于工程图纸的图形符号识别。     

基于叶缘与叶脉分数维特征的植物叶识别方法研究

讨论了一种基于叶缘和叶脉分数维描述的叶图形特征提取方法。该方法先将植物叶的叶缘跟叶脉进行分离,并根据多个阈值进行边缘检测得到多个叶脉图像,再分别计算叶缘及多个叶脉的二维分数维,将此作为植物叶分类识别的依据。     

电影中复杂事件的检索与识别

提出一种基于局部时空兴趣点的电影中复杂事件检索与识别的方法。先将一个独立的事件视频序列表示成一个自组织映射像密度图,再将此密度图与支持向量机相结合用于识别事件。该方法使用局部时空特征描述子来捕捉视频中的局部事件,可以适应事件的模式的不同的大小和速度。为了验证该方法的有效性,使用公开的Hollywood视频数据库,其中的镜头序列收集自32部不同的Hollywood电影,包含了8个事件类别。综合实验,得到平均正确率、平均查准率和平均查全率分别为0.601、0.530和0.566。实验结果表明本文方法明显提高了平均正确率和平均查准率。     

使用稀疏约束非负矩阵分解算法的跨年龄人脸识别

人脸识别技术中除光线、姿态、表情因素外,由于年龄变化而导致的人脸形状和纹理上的变化会极大程度地影响人脸识别系统性能.对此,提出了一种使用稀疏非负矩阵分解算法来实现人脸老化模拟,然后将此方法应用于具有年龄跨度的人脸识别上,通过模拟虚拟样本来增强识别效果.实验结果表明,年龄跨度对人脸识别的确有较大的影响;当系数矩阵保持稀疏时,非负矩阵分解算法具有更强的特征提取能力;经过老化模拟增加虚拟样本后,其纹理老化效果明显地提高了跨年龄段的人脸识别的性能.     

基于ASP的工程设计系统研究

利用ASP技术建立网上动态工程设计系统，利用Java小程序进行工程设计的程序编制，通过脚本语言将Java Applet嵌入到ASP中及Java小程序基于JDBC对Web数据库的访问，提出了基于ASP技术的工程设计系统的一种方案。     

基于ICA系数稀疏表示的年龄自动估计

基于人脸图像的人类生理年龄自动估计是人脸识别领域的一个重要研究方向.对此,使用一种基于WTA(winner-take-all)竞争规则的独立分量分析方法来实现年龄估计任务.首先对人脸图像进行归一化处理,利用PCA方法进行白化预处理以进一步降低训练集合的维数;然后,使用WTA-ICA稀疏表示实现人脸图像的特征提取.最后在FG-NET Aging database人脸数据库的实验结果表明,该算法对基于人脸图像的年龄估计获得了较好的结果.