基于RBF神经网络集成的三维模型分类和检索

针对单个神经网络难以对复杂的三维模型特征空间有足够的优化能力和泛化能力的问题,用Boosting方法变种和基于粒子群训练的RBF神经网络,形成特征空间对应的多个神经网络,然后将神经网络集成,给出三维模型的分类信息。在三维模型检索时,将神经网络集成输出的分类信息和特征空间上的距离信息进行加权计算,得到三维模型之间的相似度。实验结果表明,基于RBF神经网络集成的分类方法能有效提高三维模型的分类准确率;同时,考虑特征空间上模型间的距离和语义分类层次上模型间的距离,能够大大提高三维模型的检索精度。     

基于V-矩的图像分类算法

基于一类不仅含有连续函数,还含有间断函数的正交完备函数系——V-系统,提出相应的V-矩函数,并将之应用到图像分类中.V-系统中基函数的间断特性,使得V-矩函数在描述含有多个闭合边界的形状时有特别的优势,这种优势表现为对这类复杂形状的特征提取更加准确.因此用V-矩可以得到一种图像分类的有效算法.在几个通用数据库中的图像分类实验表明,本文算法较Zernike矩、不变矩和几何中心矩有更高的准确率,对噪声不敏感,特别在含有多个闭合边界的复杂形状分类问题中,本文方法优势更为显著.     

基于形状拆分的机械零件三维模型检索

提出一种基于形状拆分的机械零件三维模型检索方法.首先根据零件名称和功能,将机械零件模型库按传统方式划分为四大类,即轴套类、盘盖类、叉架类和箱体类,三维模型之间的匹配在同一类模型中进行;随后进行三维模型外轮廓扫描,将整个三维模型拆分成若干平面体、回转体和曲面体,根据同一型体之间特征数量和参数的不同,进行单一型体之间的匹配;最后根据单一型体的数量和匹配对的相似度,综合计算整个模型的相似度.单一型体的定义和整个匹配算法均是围绕着形状和工艺相似进行的.通过实例验证了该方法的有效性.     

基于BLE和Wi-Fi的建筑能耗监测系统设计

针对传统建筑能耗监测系统存在采集单元功耗高和布线复杂的问题,设计了一种低功耗的无线监测系统。所设计的监测系统包括采集单元、集中器、监测中心和通信网络四部分。其中：采集单元主要由计量电路和BLE（Bluetooth low energy,低功耗蓝牙）通信电路组成,其通过计量电路采集用电设备的能耗数据,并通过BLE通信电路将处理好的能耗数据发送至集中器;集中器主要由BLE通信电路和Wi-Fi通信电路组成,其通过BLE通信电路接收采集单元计量的能耗数据并进行整合、处理,然后通过Wi-Fi通信电路将能耗数据转发至监测中心;监测中心采用B/S（browser/server,浏览器/服务器）架构进行设计,其通过监测界面显示能耗数据并将数据保存在数据库中。所设计的监测系统通过采用BLE和Wi-Fi的通信方式降低了采集单元的运行功耗和布线复杂度,并延长了通信距离;基于B/S架构设计的监测中心可实现跨平台运行,提高了系统的灵活性。测试结果表明,所设计的监测系统的计量偏差率低于5%,通信成功率高于98%,且能够及时监测用电设备的耗能状况,具有较高的实用价值。     

基于曲面特征的三维半色调处理算法

研究了三维喷绘的机理,提出了三维半色调处理算法的概念.该算法基于三维曲面特征,首先对三维喷绘颜色失真原因进行分析,得到曲面高斯曲率在三维喷绘中的影响;其次,将高斯曲率引入到Floyd-Steinberg算法中,对阈值量化器进行改进;最后,对半色调处理的路径进行优化,形成了基于曲面特征的三维半色调处理算法.实验证明了该算...     

基于72HSV直方图和不变矩的图像检索

提出一种利用颜色和形状特征相结合来进行图像检索的方法。该方法把HSV颜色空间量化成72份并计算直方图,形状特征利用不变矩来求取。利用欧氏距离计算两幅图像的相似度,结果表明:对于背景比较单一的图像,检索结果还比较准确;对于背景比较复杂的图像,检索结果还有待提高。     

利用特征向量的三维模型检索

提出一种基于形状特征向量长度与夹角的三维模型检索算法,从规范化处理后的物体形状出发,计算基于模型采样点的特征向量的长度与夹角,通过比较相似特征向量的长度和夹角来度量任意三维模型之间的相似性.实验证明,该算法适用于各种模型格式,对于任何一种变换下的模型都具有良好的检索效果.     

改进MDSMOTE与PSO-SVM在汽车组合仪表分类预测中的应用

汽车组合仪表生产过程中质检项目多且检测时间长,这在一定程度上制约了其生产效率的进一步提升。为此,提出一种基于改进最远点合成少数类过采样技术（max distance synthetic minority over-sampling technique,MDSMOTE）的支持向量机（support vector machine, SVM）分类预测方法。首先,结合专家经验对汽车组合仪表的原始生产数据进行特征筛选,并在MDSMOTE中引入类不平衡率I_R,以对所筛选的特征数据进行扩充;然后,利用粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法对SVM的误差惩罚因子C和核函数参数γ进行优化;最后,建立优化的SVM分类预测模型,并对汽车组合仪表进行分类。通过与其他分类预测模型在不同数据集上的预测结果进行对比可知,基于改进MDSMOTE的SVM分类预测模型的准确率、F值和几何平均值等评价指标均优于其他模型。所提出方法在汽车仪表产品分类上表现出较强的泛化能力和稳定性,可为仪表制造企业生产效率的提升提供有效参考。     

基于泽尼克矩耦合颜色空间加权度量的商标检索算法

目的 针对商标检索系统中利用单一特征进行识别和度量时,往往难以充分表征商标特征,易出现检索精度和鲁棒性不高等问题,文中拟设计一种泽尼克（Zernike）矩耦合颜色空间加权度量的商标检索方案。方法 首先,利用Zernike矩作为商标的形状描述符,充分描述商标的形状信息。随后,利用颜色空间来描述图像中像素空间信息的颜色分布特征。然后,分别将输入商标的Zernike矩特征、颜色空间特征与存储在数据库中的特征进行匹配,以计算Zernike矩特征的加权Euclidean距离与颜色空间度量。最后,联合颜色空间度量与Euclidean距离,综合考虑形状与颜色特征,形成新的距离测量规则,输出与查询商标相似的商标。结果 实验数据表明,与当前商标检索算法相比较,所提算法具有更高的检索准确率与鲁棒性,表现出更为理想的Precision-Recall以及平均准确率（Mean Average Precision, MAP）。结论 所提算法返回的图像与查询图像相似度较高,在商标注册、侵权保护等方面中具有一定的参考价值。     

基于方块编码的图像特征提取及检索算法

提出了一种基于方块编码的图像检索算法.首先将图像分成互不重叠的子图像块,根据图像块中各像素间的色差,利用方块编码的思想对这些子图像进行编码,然后根据人眼的视觉特性来定义图像的关键块,最后借助于基于关键字的文本检索技术进行图像检索.同时,考虑到不同类型的关键块在表征图像内容时重要程度的不同而赋予其不同的权值.实验结果表明本文算法在图像的相似性检索时是有效的,并具有较高的检索效率.     

无端点检测汉语识别算法的实现及改进——动态时间规整和隐马尔可夫统一模型的应用

语音识别算法中，动态时间规整（ＤＴＷ）和隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）是最有效的识别算法，并且两者之间有着本质的联系和内在的统一［１］，据此前期工作中，已经建立了ＤＴＷ和ＨＭＭ的统一模型（ＤＨＵＭ）［２、３］。本文对ＤＨＵＭ进行了改进，在ＤＨＵＭ中引进寂静段自环，并根据汉语语音的特点，提出了一种无端点检测的语音识别算法。在识别过程中，该算法无需确定语音信号起止点位置，而是从寂静段开始，直接按帧提取特征（帧长２０ｍｓ，帧间重叠５０％），特征向量由１５阶倒谱系数和帧平均能量组成。实验中，用ＤＨＵＭ实现了该算法，对９９个相似汉语单字的识别测试结果表明：无端点检测的识别正识率为９４．９５％，正识率下降很少，但不作端点检测却降低了算法的复杂程度。为进一步改善识别性能，特征向量采用一种听觉模型特征，识别器具有更好的鲁棒性，识别率会略有提高。     

无端点检测汉语识别算法的实现及改进——动态时间规整和隐马尔可夫统一模型的应用

语音识别算法中，动态时间规整（ＤＴＷ）和隐马尔可规模（ＨＭＭ）是最有效的识别算法并且两者之间有着本质的联系和内在的统一，据此前期工作中，已经建立了ＤＴＷ和ＨＭＭ的统一模型（ＤＨＵＭ）。本文对ＤＨＵＭ进行了改进，在ＤＨＵＭ中引起寂静段自环，并根据汉语语音的特点，提出了一种无端点检测的语音识别算法，在识别过程中，该算法无需确定语音信号起止点位置，而是从寂静段开始，直接按帧提取特征（帧长２０ｍｓ，帧间重     

IFS分形码的快速图像检索算法

图像经分形编码后产生IFS分形码,它可被用来进行图像检索操作。针对图像检索的特点,将分形码中的位置参数替换为相对距离与方向系数。定义了分形码间的距离以及图像间的分形码距离,并取出分形码距离最小的前门幅图像作为检索结果,由此提出了基于IFS分形码的快速图像检索算法。从时间复杂性上分析,利用本文算法所需的检索时间与值域块的个数有关。实验结果表明,相对缩放与旋转变化,算法对位移与亮度变化具有较强的稳定性,其分形码距离的均值仅为14.07和20．05;并可检索到具有一定相似性的图像,且类间与类内分形码距离约相差8,类内距离远小于类间距离。     

A mass classification and image retrieval model for mammograms

In this paper, a breast tissue density classification and image retrieval model is studied and a model for the data reduction is presented. This model is based on two-directional two-dimensional principal component analysis ((2D)²PCA) technique, and a support vector machine (SVM) with the radial basis function (RBF) for mammographic images classification and retrieval. The model is formed based on breast density, according to the categories defined by the breast imaging-reporting and data system (BIRADS) which is a standard on the assessment of mammographic images and is tested on the Mammographic Image Analysis Society (MIAS) database. The five-fold cross-validation has been used for the parameters selection in SVM to avoid the over-fitting error in the data classification. The average precision rates of the model are in the range from 87·34% to 99·12%.     

基于DT-CWT和SVM的纹理分类算法

提出了一种基于双树复数小波变换(DT-CWT)和支持向量机(SVM)的纹理分类算法.双树复数小波变换不仅具有实数小波的诸多优点,而且还具有近似平移不变性、良好的方向选择性和低冗余度,并且能对图像进行完全重构,能够更好地刻画纹理的特性;支持向量机算法是近年发展起来的性能优越的分类算法,比传统分类器有很大的优越性:避免了局部最优解和"维数灾"问题,其最优分类超平面的思想能够提高分类准确度.该方法用双树复数小波对纹理图像进行滤波并在各方向子带上进行重构,再计算其局部能量函数得到每个像素的特征向量,最后利用支持向量机算法实现对纹理图像像素的分类.将本方法与其它的分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率.     

基于字符串匹配技术的图像检索算法

为提高图像检索的效果,提出了一种基于字符串匹配技术的图像检索算法。该算法根据人眼的视觉特性及方块编码(BTC)的原理首先对图像进行分割,构造对表征图像内容有意义的图像特征。在此基础上,根据字符出现的概率对字符表征意义的重要性,把图像特征动态映射成字符串形式,然后采用字符串匹配技术进行图像检索。该算法不仅利用了图像中的边缘及纹理分布,而且将字符串匹配技术引入到图像检索中,在提高检索率的同时又加快了检索速度。实验结果表明,该算法具有较高的检索效率。     

NURBS curve interpolation algorithm based on tool radius compensation method

This paper focuses on developing an algorithm that can generate toolpaths in NURBS form for smooth, high speed and accurate machining. The initial toolpaths are obtained by tool radius compensation method which is based on the workpiece boundary offsetting. According to different lengths and the continuous short block (CSB) criterion, these offset linear segments can be regarded as CSBs or long straight segments. Junctions are located where the curvature value is greater than the preset curvature threshold value or where it changes abruptly, or at the two end points of any long straight segment. During machining, the NURBS fitting module first looks ahead several CSBs and converts them into parametric curves in real time. During the conversion, continuities of the position, slope or even curvature at the transition of the parametric curves and unfitted line segments can be guaranteed. Then the acceleration/deceleration feedrate-planning scheme is proposed to determine the transition feedrate at the junction between the fitted curves and unfitted long straight segments, and the corner feedrate within the fitted curve. Simulations and experiments show that the proposed algorithm can significantly improve machining accuracy and reduce cutting time to satisfy today’s high-speed and high-accurate machining requirements.     

Video retrieval for shot cluster and classification based on key feature set

The proposed content-based video retrieval method in this study uses feature extraction, shot boundary detection, shot noise filter, shot cluster, the key feature set of shot extraction and shot classification. Shot boundary detection is conducted using a weight selection genetic algorithm. In order to verify the video retrieval method in this paper, three video databases were used in the experiment. These video databases are used to verify the shot boundary detection, the shot classification and video retrieval of this study. A series of comparisons and analyses were then conducted using the above video databases. The experiment results showed that the shot boundary detection method exhibits better performance than the other compared methods. Moreover, the video retrieval experiment results showed that the proposed method is able to precisely catch a shot in the search video, and do so with reduced video retrieval time.     

一种基于动态时间规划的视频特征检索改进算法

针对基于"视频指纹"特征的视频检索算法在实际应用中存在视频亮度整体漂移、突变干扰以及视频再编辑的问题,提出了一种基于动态时间规划的视频特征检索改进算法.该算法在原"视频指纹"算法的基础上采用了新的视频检索策略:首先,对视频帧进行区域分割,将"视频指纹"由单分量扩展到多分量;然后,采用基于粒度的相似性比较算法,用比对每帧视频指纹的变化,取代比较视频指纹本身;最后,采用改进的动态时间规划算法进行视频特征匹配,定位目标视频.在算法评估中,建立了由74段广告视频和154段再编辑视频组成的测试集.通过试验证明,改进算法可以有效应对视频检索过程中的亮度整体漂移、突变干扰和视频再编辑问题,检索算法具有很好的鲁棒性.