具有甜品识别功能的智能支付平台研究

针对甜品店的基于商品识别的自助结账问题,研究并实现了一个具有甜品识别功能的智能支付平台。该平台通过摄像头采集甜品图像,对图像中甜品的种类和数量进行识别,识别后自动计算甜品总价,并向用户提供支付二维码和网页支付方式完成付款。基于Web环境开发了平台的原型系统,采用百度AI图像识别技术实现了甜品种类和数量的识别,利用SQLServer搭建后台数据库,存储甜品名称及其单价,调用支付宝平台API实现支付功能。     

油液监测故障模式识别理论研究现状

油液监测诊断的本质是面向识别任务的多源信息处理过程,随着润滑摩擦系统的复杂化和精细化,传统阈值和专家经验已难以满足故障诊断需求,应用模式识别理论来进行故障判决成为油液监测故障诊断的重要发展方向。从特征提取理论和故障模式判决理论两方面入手,简述油液监测故障模式识别理论的发展现状,分析各种理论方法的特点,并指出油液监测故障模式识别理论的发展趋势和面临的问题。     

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。     

基于混合模型与改进多分类马田系统的控制图模式识别

为提高生产过程中产品质量的智能监控水平，提出基于时间序列混合模型及改进多分类马田系统的控制图模式识别算法。选用时间序列混合模型对控制图实时数据进行特征提取；改进马田系统的阈值计算方法并制定多类判别准则，将表征的特征向量代入改进多分类马田系统分类器中进行特征约减及模式识别。最后，将该识别算法应用于控制图公开数据集及生产案例中，以验证算法的有效性，并与其他算法对比了分析，结果表明，基于时间序列混合模型及改进多分类马田系统算法能简化识别系统，识别精度高，是一种更为有效的控制图模式识别方法。     

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。     

第5届全国智能信息处理学术会议

第5届全国智能信息处理学术会议(NCIIP2015)由中国人工智能学会知识工程与分布式智能专业委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会联合主办,山东科技大学承办。该系列会议每2年举行一次,现已成为国内智能信息处理领域最主要的学术活动之一。此次会议将为从事智能信息处理相关研究的学者交流最新研究成果、进行广泛的学术讨论和人员交流提供便利。     

I-VLDNS:一种改进的线性判别子空间模式识别算法

针对现有模式判别分析方法中普遍存在的子空间优化与"小样本"问题,首先剖析总体、类内以及类间三种散布矩阵的零空间的物理含义,深入阐释有效零空间与有效线性判别零空间核心原理;其次,研究始空间中总体、类间散布矩阵与有效零空间、有效值域空间上的总体、类间散布矩阵关于特征值与特征向量之间的关联关系,并且获取类内散布矩阵零空间、值域空间上关于Fisher线性判别率的关键结论;最后,基于有效线性判别零空间理论,设计出一种改进的线性判别子空间模式识别算法,即I-VLDNS。通过相关数据集模拟实验表明,I-VLDNS算法在模式识别分析性能、精确度以及鲁棒性上均得到进一步优化与提高。