关于单体模糊神经网络感知机收敛定理的讨论

考虑单体模糊神经网络模型,讨论了单体模糊神经网络的感知机收敛定理与传统神经网络感知机收敛定理的关系,指出了在证明单体模糊神经网络的感知机收敛定理时存在的问题,提出了两种修改方案,即给出了两个改进的感知机收敛定理,并给出相应的证明和说明.     

基于Kinect骨骼跟踪技术的人机交互

基于Kinect提供的深度信息和骨骼跟踪技术进行手势识别,利用手势代替鼠标实现人机交互.首先,引入以人体为参考系的人体坐标系统,将手势位置通过坐标系变换映射到计算机屏幕,实现计算机屏幕上光标的位置显示和跟踪.其次,研究计算机操作系统响应鼠标事件的工作模式,设计固定的手势静态及动态工作模式,通过一定的映射关系将特定的一组手势与计算机系统基本操作指令进行对应.并定义状态机,根据手势状态触发系统操作事件,从而达到对计算机系统的体感控制.实验表明,该人机交互系统自然、合理、有效.     

校园网分布式计算环境的建立

以ＰＶＭ系统为网络进行计算平台,选择合适的机群上的操作系统,建立了校园网分布式计算环境,介绍了ＰＶＭ的计算模型、ＰＶＭ系统在校园网上的实现过程及ＰＶＭ应用程序的编制和编译链接方法等,从而解决了网络上并行计算的问题,利用局域网建立分布式计算环境,是我国科研和教育部门进行并进计算一的条有效的途径。     

缩放延迟系统数值解稳定性

研究变延迟缩放微分方程初值问题数值解稳定性，考察了求解此类问题的线性θ－方法稳定性，给出了θ－方法渐近稳定的充分条件为。     

KLT织物疵点检测算法研究及FPGA实现

提出了一种基于FPGA的织物疵点检测系统的实现方案,设计在充分利用FPGA的并行体系架构和丰富的块存储资源的情况下引入KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）特征点检测算法对织物疵点进行实时检测,以灵活的硬件可编程来满足KLT检测算法的调整以适应不同的检测要求。经验证,系统可以在实际的应用中准确地检测出织物上的疵点,且检测灵活方便。     

过程神经网络的训练及其应用

研究过程神经网络的学习算法及其在过程模式识别中的应用。针对权值基展开的过程神经网络讨论了权值基的选取规则和对采样曲线的标准化处理问题,给出了含一个隐层的过程神经网络的误差反传播学习算法。以聚合化学反应和渗流实验两个具体实例验证了算法的有效性,也说明了过程神经网络的广泛应用前景。     

基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法*

针对含有周期变化图案的纺织品瑕疵检测,提出基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法.首先确定图案的周期模板大小,然后利用等价类划分方法,针对按照周期大小分块的图像进行区块间的聚类,完成瑕疵区块的定位.将区块之间的相似关系转化为等价关系,并提出阈值分割策略.在此基础上,加入基于邻域信息的瑕疵检测方法完成检测流程.实验表明,文中方法明显提高检测效率,同时检测过程简便,容易实现.     

一种新的局部分水岭模型在图像分割中的应用

为了提高图像分割算法对图像显著区域的抓取能力及效率,将超像素思想与分水岭算法相结合,并且在模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-means,FCM）的基础上进行改进,提出了一种基于网格化局部分水岭的模糊聚类算法。该方法先根据区域方差将图像进行不均匀网格化,再对每个网格使用局部最优阈值的分水岭算法,减少了全局分水岭带来的局部信息遗失,获得各个网格内的显著性聚水盆,再实施区域融合,将每个标记区域的灰度均值化,最后使用考虑区域面积的FCM进行聚类,得到最终的分割图像。实验结果表明,该算法对噪声的鲁棒性强,能够有效剔除干扰区域,分割出图像中的显著区域,同时也具有较低的时间复杂度。     

一种动态窗口PCA运动方向估计算法

首先针对个人航位推算系统中计步算法的阈值设定问题,提出了一种基于有限状态机的阈值自学习算法.通过该算法可以在较短的时间内(10s)获得自适应阈值,提高计步算法的准确性.然后在利用该阈值进行计步的同时,对连续步态进行分割,并以分割结果作为动态窗口进行主成分分析,可以获取目标运动的方向.此外,通过利用运动步态模型中加速度变化的规律可以有效解决180°模糊问题.实验分析结果表明,相比于固定窗口的 PCA 分析方法,基于动态窗口的 PCA 在数据处理量降低61.2%的情况下,其准确度提高了11.1%.     

基于三维矫正和相似性学习的无约束人脸验证

针对无约束条件下的人脸图像样本少、面部姿态变化大、被遮挡以及背景复杂等问题,提出一种结合三维人脸矫正与相似性学习相结合的人脸验证算法（sub-SL）。首先,通过三维人脸矫正方法对人脸图像进行姿态矫正,将图像中的人脸矫正为标准正面脸;其次,裁剪该正面脸的脸部相关区域,去除复杂的图像背景;最后,利用基于个体子空间的相似性学习方法对图像对之间的相似度进行度量,完成人脸验证。实验采用了几个以LFW（Labeled Faces in the Wild）数据库为基础的经过预处理操作（例如人脸矫正、裁剪等）后建立起来的数据库。在基于局部三值模式（LTP）的特征提取方法并且训练图像对数为625的实验中,sub-SL算法的识别率比利用马氏距离进行度量学习的算法sub-ML以及结合了马氏距离与相似性学习的度量学习算法sub-SML分别高出了15.6%和8.4%。实验结果表明,sub-SL算法能够有效提高无约束条件下人脸识别的准确率。