地震剖面波形的自动识别与提取

在没有数字资料的情况下,如何充分利用旧的光点模拟地震纸剖面和胶片?如何重新对比解释,重新处理和储存这些资料(包括在上面作过手工解释的地震纸剖面)?如何解决硬拷贝的地震剖面只能阅读而不能进一步处理的困难?为了解决这些问题,提出了一个有效的途径,从而使老剖面、老胶片的重新处理和重新解释成为可能,即利用图形图象处理技术,首先对由扫描纸剖面得到的光栅图象上的地震波形进行预处理、细化、识别和提取,并转化为数字资料,若再重新格式化为标准的SEG-Y格式,则可以进一步用来处理和解释.通过对该技术应用于实际旧剖面所取得的结果的分析可以看到,在数字化的地震剖面上,原剖面的特征面貌得到有效恢复,可见,该技术用于旧地震剖面的重建是行之有效的.     

车轮序列号自动识别系统

随着企业生产自动化水平的提高，产品序列号的自动识别已成为现代化生产和管理网络中不可缺少的一环。由于工业现场环境的影响及生产实时性的要求，给计算机识别系统的设计带来了很大的困难。本介绍了一个已成功投入生产的火车车轮序列号自动识别系统。该系统对冶金工业生产现场的特殊环境具有较强的适应能力，完全达到了实时的要求。     

车牌自动识别方法中的关键技术研究

车辆牌照的自动识别是智能交通系统中一项很重要的技术。针对车牌识别的前期技术，即车牌定位、车牌图像的对比度判断和二值化、字符分割等技术进行了研究并提出了新的处理方法，实验结果表明提出的算法简洁、实时性好、处理正确率高，达到了实用的标准。     

动力系统原理图的自动识别技术

介绍了动力系统原理图的自动识别技术。经实践证明,该识别技术是合理和有效的,可大大增强仿真软件的友善性。     

卷积神经网络在地震断层自动识别中的应用

断层解释是地震资料解释的重要组成部分。长期以来,采用的地震断层解释方法对人工经验依赖性较高,例如相干体分析、人工蚂蚁算法、边缘检测等方式就非常依赖地质解释人员的经验。这样的计算方法容易因为人工错误而产生误差。因此,探究地震断层自动识别非常重要。     

指纹自动识别系统在我国的应用和发展

1 引言“八五”以来,我国自行研制的指纹自动识别系统陆续出台,有五六家已打入市场。目前,全国已有近几百家单位引进并投入运行,其中绝大多数使用国产软件技术,取得了可喜的成绩,破获了一大批大案要案,为我国的刑事侦查事业作出了巨大的贡献。系统从无到有,从图像处理到特征提取到自动纹型分类再到指纹比对以及系统的多级比对算法,都达到了先进水平。     

人脸图像的自动识别技术

本文讨论了人脸识别技术（FRT）中分割、特征提取及识别的有关方法,阐明了各种方法的基本思想、使用范围及优缺点,并给出了相应的计算公式,最后指出了对这些方法的性能进行定量评估所面临的问题。     

指纹自动识别中图像分割方法的研究

指纹图像分割是指纹自动识别的重要组成部分。本文是把直方图技术和高斯统计分布函数有效地结合起来，作为求取指纹图像二值化阈值的理论基础，在此基础上提出一种称之为“黄金分割算法”的最优化阈值法，计算机仿真结果表明利用该算法图像分割结果比较理想。     

基于形状和纹理的人脸自动识别

人脸识别技术在商业和法律上有广泛的应用前景，在安全监控中也大有用武之地。其主要任务是利用已有的人脸图像库，识别静止的或视频图像中的一张或多张人脸．实验首先提取人脸图像的形状和纹理特征，运用广义KL变换降低形状和纹理空间的维数，避开入脸识别小样本集的局限,同时，通过运用具有统计不相关性的最佳鉴别变换，来抽取人脸图像的有效鉴别特征．在包含960幅人脸图像的NUST603人脸图像库上进行识别实验，得到的识别错误率低于4％，且这种方法对人脸的姿态、表情等条件有一定的不敏感性．     

垂直地震剖面数据管理和应用系统

垂直地震剖面(VSP)数据管理与应用系统是一种集外业采集、资料处理成果、标定对比和成果显示于一体的数据管理应用平台,该系统制定了VSP外业采集地震辅助数据标准、处理流程标准和成果格式标准,解决了以往数据只能存放而不能灵活应用到地震勘探研究工作中的问题,为数据规范化管理与应用创造了一种手段和条件,使物探行业更好地适应国际、国内勘探市场的需求,也给其他油田的资料管理和应用起到了一定的借鉴作用.     

扑克牌识别软件包的开发及应用

该文介绍了基于模式识别原理开发的扑克牌识别软件包及其程序实现，在识别中运用了BP神经网络和相关检测两种方法，取得了较好的识别效果，最后通过两个具体扑克牌的识别dermo简单给出了该扑克牌识别软件包的应用。     

智慧城市管理案件图像自动识别应用分析

智慧城市就是运用信息通信等技术手段感测、分析城市运行核心系统的各项关键信息,需要对城市安全、常见案件等做出及时有效的智能响应.为了提高城市常见案件处理的有效性和精确度,本次研究提出了一种城市常见违规事件的自动识别算法.利用改进的卷积神经网络对图像进行特征提取,使用BP神经网络作为评价网络.在VOC数据集上与YOLO、SDD等算法的性能进行对比.结果表明,改进的卷积神经网络的检测mAP值可达76.5％,对各种类型的案件识别的准确率均在72％以上,识别乱涂乱画张贴广告类型图像的准确率达到了83.4％.此次研究构建的智慧城市案件图像识别技术能够有效提高案件处理效率、节约人力物力资源,可用于协助城管监察行政执法.     

基于级连分组BP网络的高精度手写数字识别

本文提出了一种基于级连分组网的手写数字识别的新方法。这种方法根据将每次分类任务简单化的思想,将每个网络的任务简化以提高其辨别能力。整个系统分为两级,第一级进行粗分类,选取前两个后选字。第二级对两个后选字进行细分类。每个细分类网络完成区分两类特定模式的任务,由于每个子网络分类数目的减少导致识别精度的提高。使用我们自己构造的含10万个字符的库进行测试,我们的系统达到了在拒识为5%以内时误识为0.067%。     

基于图像识别的仪表自动检定系统

针对通信协议保密的国外进口精密露点仪产品不能自动读取数据,严重影响仪表检定效率的问题,提出一种基于机器视觉的解决方法,通过GigE工业相机代替人眼观察,利用图像处理和人工神经网络技术实现仪表读数的自动识别和存储.测试结果表明,算法能够自动、准确地识别精密露点仪的显示字符,进而实现对其自动化检定.     

基于概率型径向基神经网络（P—RBFN）的人脸识别

A probabilistic radial basis function network (P-RBFN)is presented for face recognition. Each P-RBFN isonly responsible for the recognition of one class. To a given face pattern to be identified, the probability of the givenface pattern belonging to every class is calculated by corresponding P-RBFN and the final recognition result is the fu-sion of all P-RBFN‘s outputs. This method combines the statistic theory and neural network technology and can easi-ly be applied in distributed mode. Experiments are implemented on ORL, and an error rate 4% has been got. Com-parison between P-RBFN and other methodologies such as Eigenface, SOM CN and HMM has been done and the advantages of the P-RBFN are demonstrated.     

基于BP网络的字符模式识别

神经网络理论已经成为解决某些问题的重要手段的方法.但利用神经网络进行解决问题和设计的时候,必定会涉及到大量的有关数值计算等问题,所以利用计算机对神经网络模型进行仿真和辅助设计时,仍是件很麻烦的事情.所以MATLAB的便利受到了青睐,BP网络在人工神经网络中应用最为广泛,而且在理论上十分完善,网络结构也比较直观.在BP网络中,模式识别是应用比较广泛的一个方面.该系统使用MATLAB中神经网络工具箱对英文表中的26个字母进行识别.通过建立网络,训练网络,测试网络,最后进行仿真,完成了正确识别26个英文字母的功能.该系统的操作界面简洁、友好、使用简单方便.     

逻辑神经网络汉字识别部件的硬件设计

介绍由１６位ＣＰＵ，动态ＲＡＭ阵列，训练分类等逻辑组成的印刷体汉字识别部件的设计原理和管理软件。     

神经网络听力检测分类实验系统

该文介绍一种用人工神经网络方法检测、区分兔子听觉系统是否正常的分类系统，进而仿真检测人类的听觉系统。文章介绍了系统的实现方法，BP网的网络算法，识别结果及分析。     

血液细胞图像自动识别系统的研究

讨论建立了一真彩色血液细胞显微图像微机自动识别系统，运用图像处理提取血液细胞形态，光密度，色彩和纹理特征，运用遗传算法进行特征选择，在此基础上，用神经网络建立分类器，对细胞图像进行分类识别。     

基于差别特征的神经网络人脸识别

根据视觉识别的差别特征分辨特性,该文对自联想神经网络进行了改进,提出了基于差别特征的识别方法。文中采用ＯＲＬ人脸图象库进行的对比识别实验表明,改进后的差别特征神经网络对原人脸图象和加斯噪声的人脸图象,都较自联想神经网络识别高,证实了差别特征的有效性。