基于非对称打包和FSVM的图像检索

在图像检索的相关反馈中,引入支持向量机分类方法虽可以提升图像的检索性能,但是传统的支持向量机存在正样本数少、样本非对称、过学习和弱实时性的局限。针对上述问题,提出了一种基于非对称打包的FSVM算法。该算法首先对负样本进行非对称打包处理,最后结合模糊理论与SVM实现图像检索。Corel图片集上的实验表明,当正样本数较小时,该新算法的平均查准率-查全率要优于已有算法。     

数字激光散斑图像的极值位移测量法

通过对数字激光散斑特性的研究,提出了一种利用激光散斑图像的极值点进行二维位移测量的极值位移测量法。该方法采集发生位移前后的两幅数字激光散斑图像,分别寻找它们的极值点,利用极值点之间的相互关系以及极值点对出现概率较高的特点,测量出散斑图像的位移。改进后,该算法能够测量亚像素级的位移,且运算速度较快。     

一种基于HMM模型的弱小点目标的检测算法

讨论复杂背景、强干扰条件下移动平台下弱小目标的检测，提出一种基于隐Markov模型的快速检测算法，该算法通过计算摄像机视场的运动，消除背景的干扰，通过计算模型中的目标转移概率和似然函数，确定点目标的运动轨迹，实验表明了该算法的有效性。     

基于Windows CE的远程图像采集与控制系统开发

该文基于传统的TCP/IP和GPRS,提出一种以ARM9为核心的嵌入式图像远程控制采集系统,并且引入Windows CE 5.0嵌入式操作系统,以满足用户易操作、成本低的要求。实验结果表明,本系统具有高实时性、多任务以及良好的人机界面和快速的开发周期等特点。通过Internet和GPRS,使得系统的适用性和控制范围大大增加,可以应用于物联网和智能家居等领域,具有较强的实用价值。     

复杂背景下弱小点目标的检测算法

本文讨论复杂背景、强干扰条件下，对于移动平台下弱小目标的检测，提出一种基于隐Markov模型的快速检测算法，该算法通过计算摄像机视场的运动，消除背景的干扰，通过计算模型中的目标转移概率和似然函数，确定点目标的运动轨迹，实验表明了该算法的有效性。     

嵌入式实验平台的μC／OS与μC／GUI移植

本文介绍以爱普生公司S1C33处理器为核心的嵌入式系统教学实验开发平台AEDK-C33 EMB的结构与原理,该教学实验平台含有液晶显示和触摸屏、串口、时钟、按键以及A/D电路等硬件资源.通过在实验开发平台上实现一个μC/OS与μC/GUI的移植,表明嵌入式系统的教学实验环节对嵌入式系统教学实验水平的提高具有重要的意义.     

基于去降Mallat离散小波变换的彩色图像分割

该文针对Mallat快速离散小波变换,提出了一种利用变换平移不变性的离散小波变换的彩色图像分割方法。首先对原始图像进行平移不变性的小波变换,然后提取颜色和纹理特征,并采用k均值算法进行分割。实验表明该方法对纹理图像和彩色自然图像都具有较好的分割效果。     

一种基于显著点和SVM相关反馈的图像检索方法

针对传统基于全局特征的图像检索方法存在的不足,提出一种基于显著点特征和SVM(support vector machine)相关反馈相结合的图像检索方法.显著点提取方法是对图像进行小波分解,选择粗分辨率下绝对值较大的小波系数,它们对应原图像中变化较大的区域,然后在细分辨率下跟踪这些小波系数,提取原图像中的能代表这些变化的点,即显著点;然后利用显著点的空间分布信息,提取显著点周围局部区域的特征进行检索,并对检索结果进行SVM相关反馈.实验结果表明,引入反馈的方法可有效地检索更多的相关图像,明显提高了检索的准确性.     

基于Gabor小波变换的无监督纹理图像分割

本文提出了一种基于Ｇａｂｏｒ小波变换的无监督纹理分割方法,该方法首先对纹理图像进行Ｇａｂｏｒ小波变换,再经过一组Ｇａｕｓｓ波波器滤波,然后将得到的纹理特征送入由Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络构成的无监督分类器,最后得到纹理分割结果。实验和分析表明,该方法对于不同的纹理图像都具有良好的分割效果。     

改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法

提出一种基于改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法.利用HMM对两类训练签名数据进行有区分性的特征变换及数据压缩.HMM的多雏概率输出作为SVM模型的输入矢量.SVM的输出通过Sigmoid函数转化为后验概率以进一步提高认证效果.使用SVC2004数据库中的签名数据对该方法进行验证和分析,结果表明,相对于HMM模型和SVM方法以及HMM-SUM混合模型,该方法可以有效降低等错误率EER,获得了比较好的效果.