计算机视觉检测技术在吻合器检测中的应用研究

提出了一种利用计算视觉检测带手柄吻合器漏针新方法。通过采用正面光源投照的检测装置,综合运用图像处理和识别方法对利用CMOS相机采集的吻合器图像进行数学形态学,图像增强等方法处理,并提出模糊局部阈值分割算法实现吻合器漏针的自动识别,并根据面积特征判别漏针数。实验表明：该方法能够对多种型号颜色的吻合器进行稳定、准确的快速检测,检测正确率可达95.6％,平均每次检测时间为2.385s,本方法实用性强,适合现代化生产的要求。     

短期负荷预测Volterra滤波器模型

讨论依据相空间邻近轨道演化相似性的特点构造训练模式,建立短期负荷预测Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波器模型的问题．以距离相似度和趋势相似度来衡量电力负荷吸引子轨道的相似度,提出了电力负荷吸引子邻近轨道判别的新方法．从模型训练充分性的角度出发,探讨了模型训练集规模的选择依据．仿真结果表明该模型是有效的．     

一种基于模糊密度动态调节的融合目标识别方法

针对工程应用的需要,给出一种根据实时动态数据确定模糊密度调节系数的方法,并建立了基于模糊密度动态调节的融合目标识别算法.最后通过仿真实验给出了各种模糊积分用于目标融合识别时的识别结果,验证了所提出方法的有效性.     

基于谱相关和RBFNN的调制识别算法

根据谱相关函数理论,对常用通信信号的谱相关函数和谱相关平面图的分析,提取4个可用于调制信号识别的谱相关特征参数.分类器算法采用改进的RBF神经网络.利用提出的联合特征参数和分类器算法能动态识别信号的调制方式.仿真结果表明,该算法在不增加算法复杂度的前提下,在低信噪比下能够取得较高的正确识别率.     

一种基于改进弹性束图匹配的人脸识别

针对基于弹性束图匹配（EBGM）算法的正面人脸识别,提出了一种新的优化理论。在EBGM算法中,在抽取脸部图像特征之前,需要首先预设好Gabor小波的波长。为了对EBGM算法进行优化,提出了采用遗传算法（GA）对Gabor小波波长进行最佳选择。为了对改进的算法进行评估,实验对300个FERET人脸数据库类进行了测试。在训练阶段,每个类中只取出一幅图像用来训练。经过优化后的EBGM算法匹配运算大幅度减少,识别率大约为90％,运行速度提高至原EBGM算法的115倍。     

人脸识别中应用小波变换的三个关键问题

由于小渡分解在空域和频域上都能提供良好的局部信息,尤其是在小渡分解后可以减少图像的分辨率,进而相应地减少计算复杂度,因此小波变换经常用于图像处理和图像分析中.本文讨论小波变换用于人脸识别的三个关键问题:小波基的选择、分解层数和小波子图的确定,通过实验分析和比较研究得出相应的答案和指导原则,并提出了一种新的人脸识别方法.     

基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法

为了快速有效地进行步态识别,针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点,提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法.该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓;然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期,再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成;最后运用行列相结合的2维主成分分析((2D)~2PCA)方法与加权的2维主成分分析(W(2D)~2PCA)方法提取特征主向量,并采用最近邻分类器进行分类.实验结果表明,该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库巾多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果.     

一种自适应车牌图像定位新方法

针对不同尺寸车牌图像的定位问题,提出了一种新的自适应车牌定位方法.该方法首先根据车牌区域的共性来提取图像的纵向边缘;然后由车牌区纵向纹理和边缘密度等特征,采用一系列步骤自适应去除干扰边缘来保留类车牌特征区域;最后通过横向形态学运箅使类车牌区闭合,以有效地克服以往形态学结构元素难以随车牌尺寸变化自适应选取的问题;同时提出了根据场景实际情况,选用灰度调整和颜色来判别模块的观点.通过实际场景中大量车牌样本的验证结果表明,该算法不仅准确率较高,而且自适应性良好,具有实用价值.     

基于贝叶斯模型的相机间人群目标识别

准确获取相互遮挡粘连目标的位置特征,是在视野有重叠区域条件下进行相机间目标识别的关键。提出首先构造人体模型,利用贝叶斯模型将粘连目标的分割问题转换为求解最大后验概率问题,然后依据获得的目标轴线特征,在不同的相机间按照最小距离原则进行相同目标的匹配识别。结果表明,利用人体模型进行人群分割的抗干扰能力强,目标识别的准确率较高。     

一种用于指纹方向场估计的网格插值模型

指纹方向场的估计是指纹识别预处理算法中的重要环节,对算法识别效率起到关键作用。本文提出了一种网格插值模型,该模型以指纹奇异点为中心,将指纹平面做网格划分,利用插值算法建立了方向场与指纹奇异点之间的非线性关系。模型中利用了指纹的全局信息来调整网格点的值,使得它与传统的基于局部信息的方向场算法有本质的区别。在FVC2002 和FVC2004 指纹数据库上的实验结果表明,该模型比传统算法具有更高的准确性和鲁棒性,同时对于低质量的指纹图像,仍然能够给出很好的方向场估计。