基于图形拓扑特征的工程图整体识别方法

本文试图模拟人的视图形知觉过程,实现工程图扫扫描图象矢量化处理。这个方法首先分析图象描述中节点区域与图段的连通关系,获得图形在交大范围内的拓扑特征,多面手以图形的拓扑特征为基础,对图形的局部细节进行分析与识别。利用对局部细菌的了解再完善对整体的理解。经过从整体到局部,再从局部到整体的过程,完成工程图纸扫描图象矢量化。     

基于图形约束的工程图纸扫描图象表面粗糙度的自动识别

本文通过分析现有工程图纸扫描图象的识别与理解系统，提出了表面粗造度的自动识别算法，从而弥补了以往系统的不足，基于图形约束的表面粗造度整体识别算法符合技术人员的读图规律，处理速度快，可靠性高，该算法已在微机上调试成功。     

基于分类器联合的联机图形识别方法研究

研究基于不同模式特征的多分类器联合问题，提出一种新的分类器联合方法，将该方法应用于联机几何图形的识别，实验中联合了3种分类器，每种分类器的机制各不相同，并且都基于不同的模式特征，将该分类器联合方法与现有的几种联合方法进行实验比较，实验结果表明该方法具有较高的识别率。     

模式识别与图形识别

本文重点介绍了模式与模式识别、模式识别方法、图形的数字表示、图像识别及处理系统的基本配置以及模式识别与图形识别的应用及其未来发展前景等.     

基于建筑施工图形轮廓的BP网络识别方法

针对建筑工程图纸中图形实体的数量庞大及同类实体表现形式的不规则性，提出采用基于整体提取的图形轮廓构造的BP神经网络进行识别。对于内部线条分布复杂的图形，通过比较相邻边的夹角来提取轮廓需要的计算量大，效率较低。提出一种基于整体的提取方法，可以大幅减少无用计算量，提高效率，适合作为BP神经网络的构造和学习样本。     

建筑工程图的解释识别方法

建筑工程图的自动识别技术对于提高建筑业自动化、信息化程度十分重要。提出了一种解释识别方法，将识别过程需利用的对象层次结构、对象间关系、识别顺序等按照一定的格式加以描述，使得识别过程建立在对这种描述自动解释的基础上，较大地提高了自动识别系统的规范性、可维护性、可扩充性和稳定性。     

基于图形识别的剪力墙标注方法

根据剪力墙施工图的特点，提出了基于图形形状识别的剪力墙尺寸标注方法。通过对剪力墙图形特点的分析，在现有图形识别方法的基础上，结合人工智能和模式识别在图形分析中的应用，提出了区域关系的图形识别方法，建立了一个可以不断学习新形状的图形模板库。通过图形间的匹配关系来进行剪力墙尺寸标注，从而大大提高了剪力墙尺寸标注的合理性。     

工程图约束特性分析与离线式图形理解方法的研究

本文系统分析了基于约束关系自组织参数化模型的表示和约束分类，并且详细讨论了结构结束和工程约束中的各项子约束问题以及约束的各种特性，最后给出了应用该方法的可行性和复杂性及主要原理。     

工程图形的自动跟踪识别算法

本文就工程图形扫描输入及模式识别的关键问题之一——矢量化处理问题作了探讨,提出了一种将二值点阵图形转换为矢量图形的自动跟踪识别算法。     

基于几何约束的图形输入系统开发的新探索

本文运用几何约束的方法，开发了一种实用，新颖的图形输入系统，文中介绍了该系统的图形模型，对基本几何因素，工程中常用的几何形体以及它们的运算，操作作了描述，该系统可自动查找的约束条件数，实现系列化图形的快速生成。     

线状图形矢量化中的行段分析与后处理

针对目前工程图纸识别中存在的几项难点技术,提出基于行程编码的矢量化方法,对小弯度直线的纠正问题、特征线段的延伸与合并算法进行了研究.同时使用图像局部形态分析的方法,直接在原图像上进行识别,保证了图像信息的完整性和可检测性.该项研究结果在建筑工程图纸的自动识别及自动计算中得到了较好的应用.     

基于实例图形的几何约束满足策略

以实例图形概念，应用稀疏矩阵三角块分技术及非线性数值迭代技术，提出了有效的包括几何约束表达、有效性检验、约束分解及求解的约束满足策略。该策略还支持不完备几何约束的约束满足。     

基于实例图形的几何约束满足策略

以实例图形概念，应用稀疏矩阵三角块分技术及非线性数值迭代技术，提出了有效的包括几何约束表达、有效性检验、约束分解及求解的约束满足策略。该策略还支持不完备几何约束的约束满足。     

基于约束的并行工程产品开发过程规划

本文分析了并行工程产品开发过程中约束的特点，探讨了不同类型约束对产品开发过程规划的不同影响，提出了基于设计约束的过程规划原理推理算法，开发过程活动的划分算法和信息预发布点的选取准则；从整个产品生命周期角度，给出了基于约束的产品开发过程规划的方法和步骤。     

基于神经网络的肺癌细胞识别方法的研究

细胞识别是图像处理和模式识别领域的一个研究热点,有着十分广泛的应用前景。本文提出了基于神经网络算法FTART2的肺癌细胞识别方法,讨论了FTART2的网络结构、输入矢量的标准化及分类算法。用513个样本对网络进行训练,再用716个样本组成测试集进行测试,实验结果表明:本文提出的基于FTART2的肺癌细胞分类器与基于标准BP的分类器相比,具有学习速度快、分类精度高的特点。     

基于几何不变量的图像特征识别

图像的特征识别是图像处理和识别中的一个重要问题,几何不变量作为特征的特征值在很多领域已经得到了广泛的应用。实际中,普遍采用在仿射变换及射影变换下保持不变的仿射、射影不变量作为特征值。本文根据具体图像的特点,利用4类仿射和射影不变量构成特征的特征值空间,依据4步识别策略来识别图像中的特征点,从而完成识别任务。实验表明,这4类不变量能够较好地识别出实际图像中的特征。     

融合约束采样和面部对齐的稀疏表示人脸识别

针对传统的稀疏表示分类算法中面部对齐受限而影响人脸识别率的问题,提出一种基于约束采样和面部对齐的稀疏表示分类算法。首先通过使用约束采样对训练图像进行预先标注得到固定脸特征;然后结合图像的纹理信息和形状特征进行面部对齐及特征提取;最后计算出测试样本与各个训练样本之间的相似度,利用稀疏表示分类器完成人脸的识别。在AR、CAS-PEAL及扩展YaleB人脸数据库上的实验验证了算法的有效性及鲁棒性。实验结果表明,约束采样和面部对齐的组合大大提高了人脸识别率,相比几种较为先进的鲁棒人脸识别算法,该算法取得了更好的识别效果。     

基于视觉非线性的图象分割新方法

本文分析了在感知目标与其背景时Otsu判别准则与人类视觉机理间的不一致性,并根据视觉的非线性和适应性原理提出了新的目标图象分割计算模型和算法.实验结果表明,与传统的分割法相比,该方法具有优良的从低反差图象中抽取目标的性能.     

基于图段结构的整体识别方法的研究

工程图纸的计算机输入识别和理解是当今ＣＡＤ／ＣＡＭ领域中一个亟待解决的重要课题。本文系统分析了此类系统中常见的一些处理方法，剖析了各自的优劣之处，介绍了基于图段结构的整体识别方法的主要思想、涉及到的基本概念及核心数据结构－图段结构。在此基础上提出了几个主要算法，并分析了整体识别方法的特点，最后给出了一个实例，结果表明该方法较好地解决了其它方法所面临的一些困难，不失为一种值得进一步探索的有效手段。