八叉树搜索算法在计算机辅助手术中的应用

讨论基于八叉树的空间搜索与求交算法,包括基于八叉树的单元格分配及求交运算2个步骤。该算法可有效应用于计算机辅助手术,实现解剖标志点的空间定位、距离测量、骨厚测量、三维模型间的干涉与距离检测等。其运算效率较高,具有良好的通用性和扩展性,适用于各类计算机辅助手术规划与手术导航软件。     

基于极坐标Log Gabor小波的纹理分析方法

提出一种基于极坐标Log Gabor小波的纹理分析方法,该方法突破了Gabor小波的带宽限制,仅采用较少的极坐标Log Gabor滤波器,即实现了准确地纹理分割.实验表明,在频谱覆盖相同的情况下,极坐标Log Gabor小波具有较Gabor小波更好的性能和更高的效率;此外,实验中针对多通道滤波方法对最小距离判别方法的改进,也取得了较好的效果,这为基于小波分解的分类问题提供了一个新的思路.     

指纹图像增强和纹线提取算法

研究并实现了指纹图像增强和纹线提取算法。改进了指纹脊线距离求取算法和基于脊线方向的纹线提取算法。实践表明,改进算法工作稳定,效果良好,鲁棒性强,对低质量图像具有显著的增强效果。     

一种多分类器集成的手写体汉字识别方法

多分类器集成是手写体汉字识别领域的新方向。本文提出的多分类器集成方法通过改进的欧氏距离分类器将待识别汉字分类到某个粗分结果集中,然后根据粗分结果集选择1-N(one-against-rest)的SVM分类器对待识别汉字进行细分,最后用贝叶斯集成两级分类器。实验对国标一级汉字中的1034个手写汉字进行识别,证明了方案的有效性。     

图像欧氏距离在人脸识别中的应用研究

图像欧氏距离可以嵌入到许多传统的图像分类识别算法中,该嵌入是通过对原始图像的线性变换来实现的,给出了一种基于数据场的图像线性变换方法,将其应用到图像欧氏距离中.实验结果表明,基于数据场的线性变换方法是一种可行的图像线性变换方法,该方法可以完成大尺度图像的线性变换,方便地将图像欧氏距离嵌入到传统人脸识别算法中.     

基于有效载荷的异常入侵检测技术研究

分析了目前入侵检测存在的问题,提出了一种基于有效载荷的异常入侵检测技术.该技术选取网络数据包有效载荷的位分布作为系统特征值,采用统计学中的马哈拉诺比斯距离作为区分合法访问与非法入侵的算法,降低了误报率,提高了检测精度.实验结果表明,该检测技术是有效的,具备一定的识别未知入侵的能力,可以实现实时高效的异常入侵检测.     

基于权值的骨架修剪算法

针对传统骨架提取算法中出现影响骨架识别的毛刺问题,特别是其中对物体形状的描述会产生很大影响的绷带骨架,在骨架的权值的基础上提出了一种新的骨架修剪算法.算法的核心是通过距离变换获取骨架权值并在骨架修剪过程中把表征骨架重要性的权值作为骨架分支是否被去除的依据.实验结果表明,作为目标骨架表示和识别的预处理手段,基于权值的骨架修剪算法能使骨架更能准确的反应目标物体的稳定结构.     

基于证据距离和矛盾因子的加权证据合成法

针对Dempster-shafer (DS)理论直接对高冲突证据合成时会有融合结果不合理的问题,本文提出了一种加权证据合成法.在多个证据融合时,该方法综合利用证据距离和矛盾因子表示证据冲突.并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,基于此又分别采用两种适用于不同情况的方法对证据基本置信指派函数修正,然后用DS规则合成.算例实验表明了本文方法对高冲突证据融合的有效性,并且其融合结果还具有良好的收敛性.     

初始聚类中心优化选取的核C-均值聚类算法

在通常的核C-均值聚类算法中,聚类结果对初始聚类中心敏感,随机选取初始聚类中心时,会使得迭代次数较多、分类结果不稳定.针对该问题提出一种优化选取仞始聚类中心的算法.该方法采用一种改进的最大最小距离算法对原始空间中的数据进行粗分类,将粗分类结果中每类类心作为初始聚类中心,再运用核C-均值聚类算法进行分类.仿真实验结果表明方法能有效减少迭代次数,使分类结果更加稳定,分类识别率也有一定程度的提高.     

一种基于鲁棒Hausdorff距离的目标匹配算法

在传统的基于边缘位置的Hausdorff距离匹配的基础上,将边缘的梯度信息引入到距离度量当中,构造了一种新的三维距离函数。在此基础上,提出了一种鲁棒的三维Hausdorff距离及其目标匹配算法,采用粗匹配与精匹配相结合的两步匹配策略有效解决了由距离度量维数增加所导致的算法复杂性增大的问题。实验表明,该算法相对于传统的基于边缘位置的Hausdorff距离目标匹配算法在鲁棒性上有很大的提高。