基于形态学与神经网络的骨髓细胞识别研究

针对骨髓细胞图像的特点，采用数学形态学的方法对图像进行了处理，获得了不同类型细胞核的准确边缘。对于获得的边缘图像，采用两级神经网络，利用基于神经网络的PCA算法获得图象的3个主分量，然后采用模拟退火算法和BP算法进行细胞的分类识别，获得了较好的识别效果。     

基于深度图像的非接触式呼吸检测算法研究

呼吸是人的基本生命活动,监测呼吸可以得知呼吸道和胸廓运动的生理、病理学状态,对某些呼吸系统疾病的诊断有重要的参考价值;提出了一种非接触式呼吸监测方法:对红外视频流中的每帧胸腹部区域数据进行降维,计算所有胸腹部区域数据的方差,将一定时间段内的方差序列进行低通滤波;最后根据方差序列可以获得该段时间内的呼吸频率和呼吸暂停时间;提出的非接触式呼吸检测算法在不影响被监测者正常睡眠活动的情况下,可以准确获取呼吸频率与其他相关参数,为健康监测和相关疾病的诊断提供了数据支持;日常家居场景的实验中,检测到的呼吸次数与实际完全一致,并且与实际胸腹部起伏变化基本同步,较好的保证了结果的准确性。     

使用人眼几何特征的视线追踪方法

目的 视线追踪是人机交互的辅助系统,针对传统的虹膜定位方法误判率高且耗时较长的问题,本文提出了一种基于人眼几何特征的视线追踪方法,以提高在2维环境下视线追踪的准确率。方法 首先通过人脸定位算法定位人脸位置,使用人脸特征点检测的特征点定位眼角点位置,通过眼角点计算出人眼的位置。直接使用虹膜中心定位算法的耗时较长,为了使虹膜中心定位的速度加快,先利用虹膜图片建立虹膜模板,然后利用虹膜模板检测出虹膜区域的位置,通过虹膜中心精定位算法定位虹膜中心的位置,最后提取出眼角点、虹膜中心点等信息,对点中包含的角度信息、距离信息进行提取,组合成眼动向量特征。使用神经网络模型进行分类,建立注视点映射关系,实现视线的追踪。通过图像的预处理对图像进行增强,之后提取到了相对的虹膜中心。提取到需要的特征点,建立相对稳定的几何特征代表眼动特征。结果 在普通的实验光照环境中,头部姿态固定的情况下,识别率最高达到98.9%,平均识别率达到95.74%。而当头部姿态在限制区域内发生变化时,仍能保持较高的识别率,平均识别率达到了90%以上。通过实验分析发现,在头部变化的限制区域内,本文方法具有良好的鲁棒性。结论 本文提出使用模板匹配与虹膜精定位相结合的方法来快速定位虹膜中心,利用神经网络来对视线落点进行映射,计算视线落点区域,实验证明本文方法具有较高的精度。     

钛及钛合金管材轧制工艺研究现状

钛及钛合金管材具有优异的性能而广泛应用于各个领域。钛合金管材分为无缝管和有缝管,无缝管的加工方法有拉伸、斜轧、挤压、轧制或拉伸—轧制等。钛合金管材冷轧是先进的管材生产方法。如何制定轧制工艺参数对轧制出合格的管材尤为重要。文章阐述了钛及钛合金冷轧管材生产现状,叙述了钛合金管材轧制的特点及生产过程中的影响因素,对钛合金轧制工艺研究及发展方向进行了展望。     

一种基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法

本文设计了一种基于熵的遗传聚类分割算法。该方法以像素的灰度值为特征向量进行编码,利用直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对细胞图像进行遗传聚类分割,获得了较好的分割效果。     

骨髓细胞分割与识别方法的研究

针对骨髓细胞图像的特点,采用数学形态学的方法对图像进行了处理,获得了不同类型细胞核的准确的边缘。对于获得的边缘图像,采用两级神经网络,利用基于神经网络的PCA算法获得图像的3个主分量,然后采用模拟退火算法和BP算法进行细胞的分类识别,获得了较好的识别效果。     

基于模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法

针对周期性纺织品存在的拉伸变形问题,提出结合模板校正与低秩分解的纺织品瑕疵检测方法.首先对原图像进行模板校正,减少图像拉伸变形对检测结果的影响.然后提出低秩校正分解模型,包含低秩项、稀疏项和校正项,通过交替方向法优化求解,生成低秩矩阵和稀疏矩阵.最后利用最优阈值分割算法,分割由稀疏矩阵产生的显著图,完成瑕疵检测.在标准数据库上的实验表明,文中方法的查全率有所提高.     

鲁棒的二维Renyi嫡图像闭值分割快速算法

二维Renyi熵阈值分割算法是经典的图像阈值分割方法,但其性能对椒盐噪声较敏感。针对此不足,引入图像滤波中对椒盐噪声有较好鲁棒性的中值滤波技术,提出了新的二维直方图构造方法。为了进一步提高算法效率,分析了阈值分割目标函数的特点,使用惯性权重递增的粒子群算法对其进行优化。通过实验与原方法比较说明了此方法的优越性。     

基于CDIO的程序设计课程体系建设探索

社会经济的发展要求高校要积极吸收国外先进的工程教育理念,以期培养出具有扎实的基础理论知识和良好的工程实践技能的应用型人才。在深入学习与借鉴国外工程教育理念CDIO的基础上,针对目前程序设计类课程在教学实践中出现的一些问题,从课程间的合理分工与衔接、工程实践内容的集成、项目的组织、学生创新意识的培养以及考核方式等方面,探讨建立科学规范的高级程序设计类课程体系。     

多聚点子空间下的时空信息融合及其在行为识别中的应用

基于深度序列的人体行为识别, 一般通过提取特征图来提高识别精度, 但这类特征图通常存在时序信息缺失的问题. 针对上述问题, 本文提出了一种新的深度图序列表示方式, 即深度时空图(Depth space time maps, DSTM). DSTM降低了特征图的冗余度, 弥补了时序信息缺失的问题. 本文通过融合空间信息占优的深度运动图(Depth motion maps, DMM) 与时序信息占优的DSTM, 进行高精度的人体行为研究, 并提出了多聚点子空间学习(Multi-center subspace learning, MCSL)的多模态数据融合算法. 该算法为各类数据构建多个投影聚点, 以此增大样本的类间距离, 降低了投影目标区域维度. 本文在MSR-Action3D数据集和UTD-MHAD数据集上进行人体行为识别. 最后实验结果表明, 本文方法相较于现有人体行为识别方法有着较高的识别率.