基于形状不变矩的储粮微生物识别

运用柔性形态学进行图像边缘检测,然后采用改进的7个形状不变矩对储粮微生物中的四种主要细菌进行了特征提取和分类。实验取得理想结果,说明改进的形状不变矩能够满足储粮微生物识别要求。     

基于不变矩的轴对称形状识别

物体形状的识别是模式识别与计算机视觉领域中的具有挑战性的问题。Hu矩是有力的工具,论文利用主轴方法和改进的胡氏不变矩,提出了一种新的形状的轴对称性识别方法,试验表明,基于这种方法的识别算法具有很好的识别率。     

基于形状不变矩的图像检索算法的研究

描述了一种基于Hu形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法IMS。实验结果表明,使用IMS。算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性,适合于进行图像形状的检索。     

基于组合不变矩的空间目标识别

本文针对Hu提出的不变矩和Jan Flusser提出的仿射不变矩的不同特点和适用条件，提出在不增加特征向量维数的条件下，将不变矩的部分分量和仿射不变矩组合成一个新的特征向量即组合不变矩，以用于空间目标的识别，并通过仿真实验进行了比较验证，结果表明组合不变矩对于空间目标的识别是有效的，且在一定程度上提高了识别率。     

相对矩及在几何形状识别中的应用

在计算机视觉中,几何形状的识别具有十分重要的意义,而一般几何形状可以分为区域和结构两类。Hu提出的不变矩是用于区域形状识别的几何特征,但对于结构则因不满足缩放不变的条件而不适用。为此对Hu提出的区域不变矩和Chen提出的区域不变矩快速算法进行了扩展,并定义了对于结构和区域均满足平移、缩放、旋转不变的相对矩,从而统一了区域和结构的矩特征计算公式,而且与Hu的不变矩相比,更具有一般性,利用相对矩进行的识别实验表明,相对矩是对区域、封闭和不封闭结构的形状进行识别的有效特征,尤其在识别封闭和不封闭结构时,比傅立叶描述子等传统方法简便。     

利用小波和矩进行基于形状的图象检索

形状是图象中目标的重要特征,基于形状的图象检索近来在基于内容的图象库系统和管理和应用中得到越来越多的重视。现已研制的系统存在两个问题。一是性能的不稳定性;二是相对平移,旋转和尺度变换的变化性,针对上问题,该文提出了一种新的基于形状的图象检索算法。此算法先对亮度图象图象进行小波模极大值变换以得到多尺度的边界图象,再利用７个不变矩提取每一尺度边界图象的特征,所有尺度上的矩共同组成图象的特征向量。图象的     

用不变矩和边界方向进行形状检索

基于形状的图像检索一直以来是图像内容检索的一个难点问题，而目前采用周长、面积、边角率等描述形状的方法不能使形状检索达到理想的效果．本文提出了一种新的针对图像形状的检索方法．首先，用Canny算子对图像进行平滑处理，提取图像边界方向直方图特征、其次，用不变矩来描述图像形状的区域特征，不变矩特征不受图像的缩放、平移和旋转的影响．最后，为了克服不变矩只关心对象区域，而对图像边界忽视的缺点，提出了不变矩与边界方向特征相结合的方法，使得检索取得更好的效果．本文通过对医学图像的形状检索实验，给出了实验结果和结论．     

基于概念的形状分类和识别

基于中文自然语言中的形状名词,提出了一种基于概念的形状分类方法。利用简单的形状描述参数进行二分类与利用复杂的形状参数进行模糊分类相结合的原则,实现形状分层分类。给出了17类基本形状的分类实验结果,表明该方法的可行性。     

基于形状不变矩的t-混合模型的图像分类

提出一种基于物体形状不变矩特征,采用t-混合模型计算后验概率的统计形状分类的方法:采用Hu形状不变矩作为图像特征,用t-混合模型的EM迭代算法,估计出模型中未知参数,计算出形状类别的后验概率。实验结果表明,物体序列的形状不变矩具有良好的统计分布性质,按其后验概率分类的准确性较高。     

基于仿射不变矩的三维多面体特征匹配识别

提出一种应用仿射不变矩识别三维多面体的新方法。通过用单幅二维图像信息,利用仿射不变矩和多面体结构图相结合的方法,实现对三维多面体目标识别。后面的房屋识别实验表明,该方法具有很好的有效性和稳定性。     

基于小波变换和多分类器的人脸识别方法

现在已有许多特征用于人脸识别，而不同的特征反映了图像的不同特性。因此，结合多个特征，使用多分类器来进行分类可以提高识别率。文中在对原始图像进行小波变换预处理的基础上，抽取本征脸特性的奇异值特征，并利用对应着两类特征的多分类器进行分类。利用ORL人脸库进行了实验，实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于轮廓矩和Harris角点混合特征的车型识别系统

针对某些简易快速车辆识别系统只能得到有限的车辆轮廓信息,增加了车型识别的难度的情况,提出一种基于混合轮廓特征的车型识别的新方法。首先根据车型识别系统获取尽可能精确的车辆轮廓,在经过简单的预分类之后分别提取出车型轮廓的七个轮廓矩不变量和有最强表征作用的Harris角点特征;进而进行特征级融合,将这两种特征融合构成混合特征;将融合后的新特征输入到RBF神经网络进行训练识别。实验结果表明在保证了较快识别速度的同时,有效地提高了识别率。     

基于复数矩不变性的图像检索方法研究

讨论了复数矩不变性的实现方法,介绍了复数矩不变性在图像检索中的应用及算法。用商标图像数据库进行图像检索实验,给出了实验结果。     

基于PCA和LCN单样本光照不变人脸识别研究

传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和局部对比度正则化的单样本光照不变人脸识别,使用直方图均衡化和局部对比度正则化削弱不均匀光照的影响,使用马氏距离度量数据间的距离,使用均值滤波器计算图像各像素邻域的期望。在PIE(Pose Illumination Expression)和Extended Yale B人脸数据库上,随机抽取单训练样本评估多种光照预处理方法、距离度量和两种计算像素邻域期望的方法。实验结果表明,使用局部和全局对比度正则化进行光照预处理,距离度量使用简化的马氏距离,使用二维高斯滤波器计算像素邻域的期望可以达到最好的识别效果。     

基于小波和矩的边缘特征提取及其在故障监测中的应用

电力系统中绝缘瓷瓶的实时监控是保证系统运行安全的重要环节．本文利用小波和 矩提取瓷瓶图像的多尺度边缘特征，提出一种通过动态处理瓷瓶图像实现的电力系统实时监控方案．仿真结果和实际应用均表明该方法的可行性和有效性．     

基于数学形态学的工程图符识别方法

文中提出了一种工程图符自动识别的数学形态学方法。通过对数学形态学原理和方法的分析,利用形态学开运算可提出图像中与结构元素相似模式的原理,文中设计和实现了一种多结构元素形态学变换,能有效地对工程图符进行识别。实验表明,这种算法实现简单,自动识别效果得到很大改进,同时由于形态学开运算具有幂等性,识别过程不需迭代,执行速度也明显提高。     

小样本条件下基于随机森林和Haar特征的多姿态人脸识别

针对小样本环境下存在人脸姿态、表情变化等干扰时的人脸识别问题,提出利用基于Haar特征的随机森林分类器完成对注册样本和待识别人脸图像的关键点自适应定位,再以SURF(Speed-Up Robust Features)特征的欧氏距离决策得出初匹配和再匹配关键点,完成人脸识别,解决在小样本环境下识别多姿态人脸图像的问题。实验结果证明,该方法在表情、姿态变化等干扰情况下能有效提高小样本人脸识别的识别率。     

基于凸壳和模糊识别的数学公式识别

根据数学公式中字符或符号间空间关系特点,并针对目前用于数学公式字符空间关系判别的区域和质心方法所存在的不足,提出了基于字符凸壳和模糊识别的字符空间关系判别方法.首先,对数学公式中的字符或符号进行分类,对每一类运用字符凸壳判别其正上和正下关系,然后应用模糊识别的方法对常见关系进行识别.实验结果表明,运用该方法能明显提高字符空间关系判别的识别率,识别的正确率可达到93.5%.     

基于遗传BP网络的快速分类算法的构建

为获取能快速分类的智能算法,在分析BP算法原理与缺陷的基础上,首先对标准的BP算法进行了改进,然后利用已改进的BPX算法优化遗传算法选优过程,提出了GA＆BP混合算法,该算法兼顾了GA算法的全局收敛特性和BP算法快速的局部收敛能力,使算法既有较快的收敛速度又不易陷入局部解。仿真结果表明GA＆BP混合算法的收敛速度、误差精度等主要性能指标有明显改善。     

C值和互信息相结合的术语抽取

在目前的生物信息领域开放语料的术语抽取实验中,前2000多个双字词的精度已经达到了90.36%,但是三字以上的词的抽取精度只有66.63%,多字词的抽取成为了名词术语自动抽取的一个难点问题。针对该难点,提出综合C-value参数在长术语抽取方面的优势,并与术语抽取中的互信息参数相结合的策略来识别术语。实验结果表明,长术语抽取正确率为75.7%,召回率为68.4%,F测量值为71.9%,高于相同语料下的其他方法。