零件的特征识别

基于集成化理论,从ＡｕｔｏＣＡＤ（１２．０）三维实体造型（ＡＭＥ）出发,从中提取几何信息和拓扑信息,通过对一些工艺特征面的定义对几何信息进行特征识别和表面重组,建立一个一般零件从ＣＡＤ到ＣＡＰＰ的零件信息的接口模型．本系统适用于几种典型类型的零件,文中分别以不同类型的零件为例得出了零件信息,在零件的特征识别方面作了有益的尝试．     

语义特征造型系统中相交特征识别技术研究

为了解决特征造型领域的相交特征识别问题,在特征的扩展型面邻接图表达方法的基础上,运用神经网络识别技术,提出了一种新的相交特征的自识别方法．该方法与传统的识别方法相比,提高了复杂特征的识别速度和准确率．     

基于STEP的CAD／CAPP特征库

提出基于STEP及其特征技术、面向回转体类零件的CAD／CAPP特征库,分析构造CAD／CAPP特征库的基本要求,详细讨论特征库结构、内容及其信息表达。     

基于STEP的CAD／CAM特征造型技术

产品信息建模是实现现代制造系统信息集成的基础,本文探讨基于ＳＴＥＰ的特征造型ＣＡＤ／ＣＡＭ系统的实现技术和开发方法,以Ｓｏｌｉｄｗｏｒｋｓ９７系统作为支撑软件,用ＳＴＥＰ作为产品信息表达与数据交换机制,研制了特征造型信息描述模式,ＳＴＥＰ的前置处理器和后置处理器,根据应用协议生成ＳＴＥＰ中性文件,完成ＣＡＤ、ＣＡＰＰ、ＣＡＭ系统之间的信息交换与共享。     

基于面向对象模糊特征类库的特征识别模型的研究

运用模糊数学的原理，将面向对象模糊特征类思想引入特征建模领域，在此基础上，提出了面向对象模糊特征类库的特征建模思想和特征模糊识别的理论路线，并举出应用实例进行说明。     

联合词性特征的微博文本命名实体识别

微博文本语法不规范且多由短语组成,严重影响了现有针对规范、长句文本设计的命名实体识别算法的性能.针对上述问题,本文提出了一种融合词性信息的微博文本命名实体识别模型.该模型通过分词工具提取词性信息,将词性信息作为特征与单词嵌入向量结合后输入双向长短期记忆神经网络,最后使用条件随机场对神经网络输出进行解码,从而实现词性特征辅助命名实体识别.实验结果表明,融合词性信息的命名实体识别模型,显著提高了微博文本命名实体识别的准确率.相比于其它模型,该模型F1值提高了1. 88%.     

基于加工过程的特征识别技术

对于快速编程技术,特征识别是其编程技术能够实现的最为核心的内容,目前特征识别采取的方式多种多样,本文作者根据个人的经验,提出一种基于加工过程,结合零件加工工艺方案的特征识别方法,用于航空结构件梁、框、肋、壁板等零件的识别。采用这种特征识别方式,能够有效的提高特征识别比例及有效性,用于航空结构件快速编程系统的开发。     

基于SVM的生物医学命名实体的识别

命名实体识别是生物医学数据挖掘的基本任务.文章使用了基于支持向量机的方法对生物医学文本中的命名实体进行了识别,系统中结合了丰富的特征集,包括局部特征,全文特征和外部资源特征,对不同的特征和不同的特征组合对系统的贡献进行了评测和实验.为了进一步提高系统的性能,还引入了缩写词识别模块和过滤器模块.实验结果表明,该方法对生物医学文本中命名实体的识别取得到了较好的结果.     

特征造型系统中基于圆柱的特征识别

为解决特征造型领域的特征识别问题,提出一种边界分类方法,从边界表示的实体模型中识别特征.解释了边界分类方法识别简单和相交的基于圆柱的特征.实验表明,此方法能较好地识别基于圆柱的特征.     

生物特征识别技术综述

通过对各种生物特征识别技术的基本原理和关键技术进行分析比较，探讨了生物特征识别技术的研究前景——多生物特征识别。生物特征识别技术作为一种身份识别手段具有独特的优势，是近年来国际上的研究热点，对信息安全等有重要意义。     

基于直方图交核的人脸识别

基于传统直方图交核(HI)提出了轮廓直方图交核(PHI)以及局部直方图交核(DHI),并将这2种核用于ORL和YALE人脸库的识别.实验结果表明,构造的局部直方图交核(DHI)比那些传统的直方图交核获得了更高的识别率.     

基于Gabor小波特征的人脸识别算法研究

二维Gabor小波变换对图像边缘敏感,具有良好的方向选择性和尺度选择性,而对光照变化不敏感.本文提出了一种新型的Gabor特征人脸识别方法.该方法通过Gabor小波变换进行精确的人脸眼睛坐标定位,选取有利的人脸识别特征区域,通过构造新的Gabor小波特征,采用最近邻分类器对该特征进行分类.本文将该方法在YALE人脸库上进行了人脸识别实验,结果表明了该方法的有效性.     

基于代数特征和几何特征的快速指纹识别

对仅基于指纹几何特征的匹配方法进行取长补短,提出新的基于指纹代数特征和几何特征的分阶段匹配方法.实验证明该方法在保证较高识别率的同时,匹配时间缩短了47.5%.该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹识别技术.     

基于区分性特征的音素识别

针对当前主流的基于统计模型的语音识别系统没有使用语音产生知识的问题,通过模拟人类的语音感知理解过程提出了一种“自下而上”的基于区分性特征的音素识别方法.该方法首先根据不同音素的发音特点检测得到音素的边界信息;然后利用分类器完成语音的区分性特征检测,并根据区分性特征与音素的对应关系建立映射表;最后利用音素的边界信息得到语音段的特征序列,通过对语音段的特征序列模糊搜索匹配实现音素识别.实验结果表明,相比于传统的基于隐马尔科夫模型的音素识别方法,该方法在识别速度、鲁棒性及可扩展性等方面具有明显优势.     

基于统计特征聚类原理的图像识别技术

提出了基于模糊聚类原理的图像统计特征识别技术。通过分析象素灰度矩阵信息，提取出图像独立的统计特征量，建立起相应的图像统计特征模型空间Ω。由此，计算出各图像类的模糊相似系数矩阵，再运用聚类分析的传递闭包法将其改造成为模糊等价矩阵，划分出图像等价类，进而实现对目标图像的识别。实验结果表明，该方法能获得很好的图像识别效果。     

一种基于综合特征的网页类型识别方法

现有网络舆情监测分析系统大多采用人工建立模型、网页逐个匹配的方法识别网页类型,不仅费时费力,而且随着网页的变化和快速增长,效率不断下降,如何让机器快速准确识别出网页类型成为迫切需要解决的问题.针对现有网页分类算法无法自动识别网页所属网络舆情载体类型的问题,深入研究了网页的超链接特征、内容特征和结构特征,构建了面向网络舆...     

基于组合特征判别分析的三维人脸识别算法

针对人脸识别中特征表示与提取问题, 提出了一种新颖的基于组合特征判别分析的三维人脸识别算法.该算法首先使用基于非均匀网格重采样的方法对所有三维人脸做规格化处理, 使三维人脸具有统一的点数和拓扑结构;其次, 以先分段、再重叠的形式将原本一维向量表示组织为二维矩阵表示, 然后使用二维线性判别分析方法 (2DLDA) 对获得的数据进行特征抽取.这种方法在避免图像信息的丢失、增加组合特征的同时, 理论上也能避免单纯使用线性判别分析 (LDA) 进行特征抽取时容易出现的小样本问题.在BJUT-3D大规模三维人脸数据库上的实验表明, 本方法取得了良好的识别效果.     

基于二维PCA的人脸识别方法研究

该文提出了一种基于二维PCA的类内平均脸方法进行人脸的特征提取.首先利用类内平均脸对人脸训练样本进行规范化处理,根据规范化之后的人脸训练样本计算图像协方差矩阵,并求解一组最优特征向量,然后将人脸样本投影到这组最优特征向量上来提取人脸的特征,最后采用最近邻距离分类器来分类所提取的特征.此方法在NUST603人脸图像库上进行了实验,验证了该方法的有效性.     

基于遗传算法BP神经网络的零件图特征识别

研究用多层BP神经网络识别二维零件图的形状特征信息.利用遗传算法加快BP神经网络的收敛速度.提出零件图扩展属性矩阵的概念及求法,对AutoCAD R2000进行二次开发,完善了我们开发的二维回转类零件图特征识别和提取系统,具有一定的理论和实用价值.