基于平均模板的HRRP自动目标识别

给出了一种结合幂变换的高分辨率距离像（High Resolution Range Profile,简称HRRP）的预处理新方法，根据时域－频域能量等价性，利用功率平均形成一种频域平均模板。基于美国MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)实测数据的实验结果证明了新方法的有效性。     

雷达目标识别技术综述

针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的4类目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的4种模式识别技术：统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。     

指纹考勤管理软件的研究与实现

针对企、事业单位原有的考勤系统，如打卡钟、磁卡、IC卡等考勤方式存在代打卡、卡丢失等不足和缺陷的实际，结合指纹识别技术，建立一套考勤、薪资、人事管理于一体的软件系统。给出了系统的体系结构和功能实现，能使企业考勤管理更加简便快捷、客观公正。并提出了进一步的发展方向和展望。     

基于BP神经网络的汽车车型识别方法

将BP神经网络应用于汽车车型的自动识别,在简述车型图像预处理和特征抽取的基础上,重点讨论学习算法的选取问题,提出一种分阶段的训练方法。对三类车型的36对样本做训练和测试实验,实验结果表明,所采用的训练算法优于传统BP算法和共轭梯度法,所设计的网络能快速有效地识别汽车车型。     

基于小波和矩的图像字符特征提取方法研究

提取稳定而有代表性的特征是视频图像字符识别的核心问题之一。文章提出了一种基于小波和矩的图像字符特征向量提取方法。通过对字符图像的不同小波分解子图求取不同的矩特征，构造出字符的特征向量。该方法将小波对图像结构精细特征的把握能力强的优点与矩所具有的平移，缩放和旋转不变及抗噪性强的特性有机地结合起来，特征向量稳定、识别准确率高、算法快、抗噪性能强，且特征提取方法具有类人视觉特点。     

3D模型的多姿态人脸识别

多姿态人脸识别是当前人脸识别中的难点，识别率普遍不是很高。本文提出了一种利用正面、侧面照片建立起三堆虚拟人脸模型，然后对待识别照片进行角度估计，把模型库中的每一个3D模型在该角度附近进行多次投影，搜索出与待识别照片相似度最高的照片。这种方法可以有效的提高人脸识别率，增强人脸识别系统的鲁棒性．     

红外双波段信号处理器对目标和诱饵的识别

通过分析高空背景条件下红外图像中弱小目标与红外诱饵的辐射特性,给出利用双波段特征对小目标与红外诱饵进行识别的方法,通过仿真实验对理论分析进行了验证,建立了相应的基于FPGA和DSP的硬件处理平台,处理器通过并行流水的方式可实时处理256×256个像素的图像,完成红外诱饵识别算法的实时运行,对导弹抗干扰能力有实际意义.     

非平稳随机场模型的遥感图像分割

提出一种双随机场模型。通过结合局部的统计量，将一种因果的自回归随机场模型应用于非平稳图像纹理的描述，同时，用马尔可夫随机场给标记场建模可以取得较好的分割效果。通过对实验的分析发现，分割结果仍存在一些错误。因此，在这种模型的基础上，引入了一种新的分类特征(熵率)来改善目标分割的效果。它反映了纹理的高阶相关性，改进了随机场低阶模型的不足。所提出的算法用于遥感图像的城区提取实验。     

飞行目标3维姿态测量的新方法

针对传统光测方法通常用于测量目标的点运动轨迹,而难以获得目标的3维姿态参数的情况,提出用数字图像处理手段,对目标图像建立特征点,结合特定的算法,得出目标的俯仰角、偏航角、滚动角、漂移量等3维参数,从而获取更多的目标姿态参数的新方法。     

基于Leap Motion手语语音转换的设计与实现

文章介绍了基于Leap Motion手语语音转换的原理以及在实际中如何实现应用,其能够将手语手势翻译成所需语言,并且以语音的形式传递消息,实现为聋哑人"发声"的目的。Leap Motion手语语音转换的硬件部分采用Leap Motion体感控制器,能够实时采集人手指的坐标、加速度、方向等动态手势的运动信息。软件采用Unity 3D三维引擎,提供了开发手势识别的SDK,并给出了一些基本手的模型,在Unity 3D中完成由手势到文字,再到语音的转换。