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。     

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。     

一种类似视频场景分割的家庭数字照片分类方法研究

在基于内容的图像分类研究中借鉴了视频场景分割的思想，提出了一种针对家庭数字照片的基于内容的全新的分类方法，该方法能自动提取种子照片并局部调整，然后进行照片聚类，实现了照片自动分类，本算法已经用Visual C 在Windows2000环境下实现，实验结果表明，实际效果良好，且具有较强的鲁棒性。     

土壤遥感自动识别分类专家系统的设计与实现

一、前言自1992年美国NASA成功地发射第一颗陆地资源卫星以来,多光谱扫描图像(MSS图像)将过去惯用的土壤航测制图技术大大向前推进了一步。不仅能使判读的土壤属性增加,有利于识别土壤类型,而且磁带记录的数字图像(CCT)可以送入计算机进行处理,为土壤遥感自动识别分类,提供了可能。特别是1982年第四颗陆地资源卫星携带的专题制图仪获得的TM图     

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．     

基于视觉感知的低照度图像自动识别系统

针对传统系统图像识别准确率较低的问题,设计了基于视觉感知的低照度图像自动识别系统。硬件上选取图像信息采集器和图像识别芯片;软件设计上通过采集图像信息,获得低照度图像样本,并利用视觉感知技术设置图像样本的相关参数,实现对样本图像的特征提取,之后通过计算图像的相似度,实现图像的自动识别。实验结果表明,设计系统的图像识别准确率为98.8%,具有较大的应用价值。     

完美地拍摄和编辑建筑照片 独特城市景观

巧妙地运用线条、形状和结构,从一张抓拍的建筑物照片中,也可以获得一个具有精致细节和表现力的抽象作品。     

SVM用于基于内容的自然图像分类和检索

在传统的基于内容图像检索的方法中，由于图像的领域较宽，图像的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义间隔，导致检索效果不佳．该文认为更有现实意义的做法是，缩窄图像的领域以减小低级特征和高级概念间的语义间隔，并利用机器学习方法自动建立图像类的模型，从而提供用户概念化的图像查询方式．该文以自然图像领域为例，使用支持向量机(SVM)学习自然图像的类别，学习到的模型用于自然图像分类和检索．实验结果表明作者的方法是可行的．     

基于相关关系的图像分类和图像检索

提出了一种基于图像分类的图像检索算法.算法首先以图像间的相关系数作为距离进行聚类,并确定每类图像的中心图像.图像检索过程分为两步:首先寻找匹配程度最高的中心图像,然后在该中心图像所在类中寻找最佳匹配图像.由于分类和确定中心均可离线操作,所以该算法显著加快了图像检索速度.此外,本文还运用信息熵分析了分类的有效性.实验结果表明:算法有效.     

基于边界特征的计算机图像自动识别系统设计

针对现有计算机图像自动识别结果的边界特征完整度较差的问题,设计了一种基于边界特征的计算机图像自动识别系统。基于图像的边界特征,确定图像自动化识别系统的开发环境,设计系统的功能模块,采集与处理图像信息数据,应用Fourier系数理论,提取与识别图像信息的边界特征,利用BP神经网络算法,实现计算机图像的自动化识别。系统性能检测结果显示,对于10组随机的图片特征数据,系统的图像识别时间的均值为0.22s,具有实时性与高效性。系统图像自动识别结果的峰值信噪比的均值为29.31db,表明系统具有优良的图片去噪性能。系统图像自动识别结果的结构相似指数的均值为0.9315,非常接近于数值1,表明系统具有优良的图像边界特征保留能力。     

城区建筑物3D景观模型建立

为了在2D GIS基础上实现城市建筑物的3D显示,提出了一种建立建筑物3D模型的方法,该方法首先采用最大包围盒法将建筑物3D模型与2．5D DEM集成在一起,然后采用了Meier关系数据结构的表示城区建筑物几何模型中的拓扑信息和属性信息,并通过VRML浏览器业实现城市景观的交互显示,从而实现了利用常规2D GIS数据建立建筑物3D景观虚拟模型,实验结果表明,该方法能在VRML浏览器中以各种视角,在各个位置和按各种缩放比例,对建筑物模型进行动态观察,并在计算机屏幕上实现立体显示,根据实验结果和分析可见,随着2D GIS的发展成熟,利用常规2D GIS数据来建立建筑物3D景观模型的条件已经具备。     

高分辨率卫星影像在城市建筑物识别中的初步应用

在对试验区IKONOS卫星高分辨率影像预处理的基础上，采用HIS变换法对1m分辨率全色影像和4m分辨率多光谱影像进行了融合处理；通过建筑物阴影提取了建筑物高程，采用正交小波变换方法提取了图像的纹理信息；采用了四种不同的特征图像组合方式，对试验区高，中，低层建筑物进行了分类。研究表明，由融合图像，高程信息和纹理信息参与的分类结果精度最高，对高层建筑物分类的精度可达80%。     

Optimizing Gabor Filter Design for Texture Edge Detection and Classification

An effective and efficient texture analysis method, based on a new criterion for designing Gabor filter sets, is proposed. The commonly used filter sets are usually designed for optimal signal representation. We propose here an alternative criterion for designing the filter set. We consider a set of filters and its response to pairs of harmonic signals. Two signals are considered separable if the corresponding two sets of vector responses are disjoint in at least one of the components. We propose an algorithm for deriving the set of Gabor filters that maximizes the fraction of separable harmonic signal pairs in a given frequency range. The resulting filters differ significantly from the traditional ones. We test these maximal harmonic discrimination (MHD) filters in several texture analysis tasks: clustering, recognition, and edge detection. It turns out that the proposed filters perform much better than the traditional ones in these tasks. They can achieve performance similar to that of state-of-the-art, distribution based (texton) methods, while being simpler and more computationally efficient.     

基于高空间分辨率与立体像对遥感数据的建筑物三维信息提取

准确获取建筑的三维分布信息对于城市规划与管理、灾害风险评估与防范以及灾后救助等都具有非常重要的意义。针对目前建筑物信息提取研究集中于二维平面信息提取,三维信息提取研究较少,且方法自动化程度较低,实用性和和推广性不足,提出了综合立体像对和高空间分辨率两种遥感数据进行建筑物三维信息提取的方法。首先,基于小波变换融合方法对GeoEye\|1高空间分辨率全色和多光谱影像进行融合,然后运用面向对象方法对融合后的高空间分辨率遥感影像进行建筑物基底轮廓提取,再利用IRS\|P5立体像对反演地物高度,最后通过数据整合获得研究区建筑物的三维空间分布。研究结果表明:该方法可以充分利用不同遥感数据的优势,获得较高的提取精度;研究所需数据容易获取,方法具有较好的可操作性和推广性。     

基于智能CASE库的多时相SAR影像分类方法-土地利用及变化监测

针对SAR影像分类,提出了一种基于智能案例(CASE)库多时相SAR影像分类方法。该方法主要分为4部分:SAR影像预处理;智能CASE的建构;基于CASE相似度匹配的SAR影像分类;分类后处理。在智能CASE建构期间,引入时空分析技术去除“伪”CASE,从而保证了CASE库中CASE信息的可靠性。接着,在基于CASE匹配的SAR影像分类过程中,采用分层相似度评价的方法,消除CASE特征相互之间的混叠效应。最后,采用面向对象的方法进行影像分类后处理。该方法有效地考虑了分类地块的形状因子,使分类结果更精确、更符合逻辑性。以2000年(4景,包含4个季度)和2004年(3景,包含3个季度)的多时相SAR影像作为实验数据,结果表明,使用我们提出的方法能达到较好的SAR影像分类结果,分类总体精度达到85%～90%,这为利用多时相SAR影像实施土地利用和变化监测(Land Use and Land Cover Change,LULC)奠定了良好基础。     

防火墙的分类和作用

阐述防火墙的基本概念,对当前比较广泛应用的防火墙进行分类,阐述了防火墙在信息时代网络中的作用。     

Classification and Diagnosis of Lymphoma’s Histopathological Images Using Transfer Learning

Current cancer diagnosis procedure requires expert knowledge and is time-consuming, which raises the need to build an accurate diagnosis support system for lymphoma identification and classification. Many studies have shown promising results using Machine Learning and, recently, Deep Learning to detect malignancy in cancer cells. However, the diversity and complexity of the morphological structure of lymphoma make it a challenging classification problem. In literature, many attempts were made to classify up to four simple types of lymphoma. This paper presents an approach using a reliable model capable of diagnosing seven different categories of rare and aggressive lymphoma. These Lymphoma types are Classical Hodgkin Lymphoma, Nodular Lymphoma Predominant, Burkitt Lymphoma, Follicular Lymphoma, Mantle Lymphoma, Large B-Cell Lymphoma, and T-Cell Lymphoma. Our proposed approach uses Residual Neural Networks, ResNet50, with a Transfer Learning for lymphoma’s detection and classification. The model used results are validated according to the performance evaluation metrics: Accuracy, precision, recall, F-score, and kappa score for the seven multi-classes. Our algorithms are tested, and the results are validated on 323 images of 224 × 224 pixels resolution. The results are promising and show that our used model can classify and predict the correct lymphoma subtype with an accuracy of 91.6%.     

基于ETAFSVM的高光谱遥感图像自动波段选择和分类

提出了一种新型的具有良好特性的支持向量机--全间隔自适应模糊支持向量机(TAFSVM),并提出一种新的遗传算法--智能遗传算法(IGA)来设计一个TAFSVM分类器,称为ETAFSVM,同时优化高光谱遥感图像自动波段选择和TAFSVM参数集,并且结合5-fold交叉验证来确定其泛化能力,最后将ETAFSVM应用于高光谱遥感图像数据.通过先进行自适应波段选择后再用径向基神经网络分类器、K-最近邻分类器和标准支持向量机等3种方法进行全部分类精度比较,以及与这3种方法直接进行类别分类精度和平均分类精度比较,其结果表明运用ETAFSVM不仅可以自动进行波段选择,而且分类精度较高,对Hughes现象敏感性较低,是进行高光谱遥感图像分类的一种有效方法.     

全波形激光雷达和航空影像联合的地物分类

针对机载激光雷达与航空光学影像的互补特性,提出了一种基于多源遥感数据的高精度地物信息提取和分类方法。首先从激光雷达的全波形数据获得数字高程模型(DEM)、地物的正规化数字表面模型(nDSM)和激光雷达回波相对强度信息,从航空数码相机影像获得植被指数信息;然后利用决策树方法进行地物识别。选取“黑河综合遥感联合试验”中的3种典型区域(城市、农田和水体)进行分类,结果表明：该方法能够有效地分离建筑物、高大植被、低矮植被、裸土地以及水泥地等基本地物。     

介绍一种新型的楼宇自控网络协议——BACnet

介绍了BACnet的简要发展历史，说明了BACnet的层式结构以及BACnet的通讯服务方式。描述了BACnet的网络拓扑，最后给出了一个应用实例。