检索结果-内蒙古大学图书馆

基于不同能量值特征优选的水声目标识别

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指挥控制与仿真 2016年第2期38卷 60-65页

作者：常国勇袁富宇崔杰江苏自动化研究所江苏连云港222061

采用Bartlet平均周期图、小波变换和经验模态分解方法分别提取信号的频段能量值特征、IMF能量值特征,重点对IMF能量值特征进行特征优选。通过设计bp神经网络分类器,对实测的四类舰船目标的辐射噪声信号进行测试,取得了较好的识别效果。

关键词：小波变换经验模态分解特征优选 bp神经网络分类器

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一种应用于超大数据库的人脸识别方法

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指挥控制与仿真 2016年第6期38卷 118-124页

作者：刘一平袁富宇江苏自动化研究所江苏连云港222061

针对数据库中待识别人脸数目巨大,计算困难的问题,提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换,然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征,将特征送入bp神经网络进行训练、识别。... 详细信息

针对数据库中待识别人脸数目巨大,计算困难的问题,提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换,然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征,将特征送入bp神经网络进行训练、识别。经过对比实验,结果表明:该方法可以在保证较高识别率的前提下,大大降低数据维数,从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。

关键词：人脸识别超大数据库小波分解主成分分析 bp神经网络分类器

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基于计算机图像处理的板形识别系统设计

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电子设计工程 2016年第21期24卷 177-179,183页

作者：杨全海陕西职业技术学院计算机科学系陕西西安710100

针对现阶段基于图像检测的板形识别在缺陷的检出率普遍较低以及检测速度慢等问题,文中提出了一种基于计算机图像处理的板形识别系统,其通过直方图均衡化与高帽变换对初始图像进行处理,并通过边缘检测算法提取轮廓,然后利用bp神经网络分... 详细信息

针对现阶段基于图像检测的板形识别在缺陷的检出率普遍较低以及检测速度慢等问题,文中提出了一种基于计算机图像处理的板形识别系统,其通过直方图均衡化与高帽变换对初始图像进行处理,并通过边缘检测算法提取轮廓,然后利用bp神经网络分类器进行缺陷识别与分类。其在实验及实际工业生产中,均具有较高的识别率,可达到约90%,且还具有较好的板形识别效果。

关键词：计算机图像处理板形识别边缘检测 bp神经网络分类器

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面向老年人监护的异常步态识别技术研究

面向老年人监护的异常步态识别技术研究

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作者：高美霞东北大学

学位级别：硕士

随着我国人口考龄化问题的愈加严重,愈来愈多的老年人需要得到监护和照顾。因此,老年人监护则成为众多专家学者的研究热点,而步态识别作为老年人监护的一个重要方向,具有重要的理论意义和研究价值。本文介绍了面向老年人监护的异常步态... 详细信息

随着我国人口考龄化问题的愈加严重,愈来愈多的老年人需要得到监护和照顾。因此,老年人监护则成为众多专家学者的研究热点,而步态识别作为老年人监护的一个重要方向,具有重要的理论意义和研究价值。本文介绍了面向老年人监护的异常步态识别的研究现状,系统地分析了基于传感器网络的步态识别技术、常用步态识别算法及算法性能评价指标。以此为基础,提出了基于bp神经网络的异常步态识别算法和基于特征降维的异常步态识别算法。针对传统的步态识别中使用单个或单一类型的传感器,导致识别步态的种类较少与精度不高的问题,本文提出基于bp神经网络的异常步态识别算法。对采集到的步态数据进行二次特征提取,取其左右脚压力均值、方差以及三轴加速度的均值、方差等19维特征向量,然后对所提取的19维特征向量进行数据归一化。进而构建了基于bp神经网络的步态识别分类器,实现了异构数据的融合,提高了步态识别率。二次特征提取的19维特征向量包含冗余信息,具有较大相关性。针对该问题,本文首先引入了主成分分析降维法,其次,综合步态特征与相关矩阵,优选特征向量,提出了基于步态特征和相关矩阵的降维法。最后给出了基于特征降维的异常步态识别算法,提高了步态识别分类器速度。为验证上述算法的有效性,搭建了基于异构传感器网络的异常步态识别系统,采集了 8个志愿者的5种步态:跛行、踮脚、慌张、蹒跚和正常步态,每种步态采集500组数据。实验结果表明,基于异构传感器网络的步态识别率远远高于同构传感器网络的识别率;上述两种降维方法均能提高步态识别分类器的速度,但基于步态特征和相关矩阵的降维法的步态识别率高于主成分分析法的步态识别率。

关键词：老年人监护步态识别异构传感器网络 bp神经网络分类器特征降维

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基于Gabor小波纹理和颜色熵的渤海区域浮游生物自动识别分类研究

基于Gabor小波纹理和颜色熵的渤海区域浮游生物自动识别分类研究

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作者：李淑芳陈伟张利辉张华帅贾勤郭慧玲代伟蒋年德中国环境管理干部学院

该项目针对渤海区域赤潮现象,通过对数学形态学、小波理论、神经网络等方面的研究,给出浮游生物自动识别分类方法,为海水环境监测提供依据。基于图像颜色信息熵的图像特征描述方法可以避免对空间信息不敏感、特征向量维数比较大等问题,... 详细信息

标准号: 1500350337

该项目针对渤海区域赤潮现象,通过对数学形态学、小波理论、神经网络等方面的研究,给出浮游生物自动识别分类方法,为海水环境监测提供依据。基于图像颜色信息熵的图像特征描述方法可以避免对空间信息不敏感、特征向量维数比较大等问题,从而提高算法的性能与效率。针对浮游生物图像对象,建立浮游生物图像的图像描述方法。Gabor小波变换具有在多尺度中描述纹理信息的能力,并且符合人类视觉机理。该部分针对识别对象是浮游生物图像,根据其自身的形状、边缘轮廓等特点,给出对其细节特征提前的策略。人工神经网络具有自适应性,容错性等特点,利用人工神经网络将特征向量与数据库(训练集)图像进行相似度匹配。设计人工神经网络分类器来进行目标分类计数。该项成果适用于引发渤海赤潮的浮游生物识别分类领域,为海水环境监测提供依据。

关键词：渤海赤潮浮游生物 Gabor小波分解颜色信息熵 bp神经网络分类器自动识别分类

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基于机器视觉的绳团包装膜破损检测方法研究与实现

基于机器视觉的绳团包装膜破损检测方法研究与实现

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作者：张详位东华大学

学位级别：硕士

随着社会的发展,生活消费水平的提高,市场竞争越来越激烈,产品的包装和质量成为抢占市场占有率的重要组成部分。越来越多的工厂企业开始看重产品包装对企业的重要性。而如何高准确率、高效率的对包装破损进行检测依然是业界的难题。为... 详细信息

随着社会的发展,生活消费水平的提高,市场竞争越来越激烈,产品的包装和质量成为抢占市场占有率的重要组成部分。越来越多的工厂企业开始看重产品包装对企业的重要性。而如何高准确率、高效率的对包装破损进行检测依然是业界的难题。为了摆脱人工检测的高成本,以及由于工人长时间工作造成的疲劳而造成的漏检误检等问题；借助于计算机及机器视觉的快速发展；很多行业都开始采用基于机器视觉的自动化检测系统来对产品进行自动化检测。机器视觉检测系统具有高效率、高准确率、能长时间处于工作状态,且能适应复杂的工业环境等优点,使得基于机器视觉的检测方法得到越来越普及的应用。但是,由于本文研究的绳团塑料膜包装的特点,使得在算法的设计上有一定的难度。目前,在市场上,还没有一套成熟的自动化设备能对其进行检测与剔除。本文的主要研究工作是设计一个绕绳包装破损检测系统。首先我们了介绍国内外在机器视觉应用以及图像处理理论方面的研究现状。然后主要从机器视觉系统的几个典型环节,着重介绍了绳团包装膜破损图像的处理过程,主要包括图像预处理、图像分割、特征提取和图像分类与识别等。图像预处理是绳团包装膜破损检测系统的基础。本文给出了一种真彩色位图到灰度位图的转换、图像去噪、以及图像的增强的处理办法。针对我们的对象,通过分析几种不同的算法的优缺点,选择合适的图像处理算法,为后面的图像分割、特征提取、分类提供可靠的保证。图像分割与提取是对图像进行分析的基础。本文分别采用多阈值分割法,自适应阈值分割法以及区域生长分割法对图像进行分割。并对其进行比较。在分类上,我们采用bp神经网络分类器。该非线性分类器结合了多阈值分割法的优点,弥补环境变化对算法的影响,提升算法的鲁棒性。结果表明bp神经网络分类器能很好的对绳团包装膜破损区域进行检测与识别。

关键词：绳团包装膜破损检测图像预处理特征提取区域生长 bp神经网络分类器

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一种基于多种特征组合的烟雾检测方法

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计算机科学与应用 2013年第5期3卷 239-243页

作者：郑雪梅杨胜湖南大学信息科学与工程学院长沙

视频中类似烟雾的区域很大程度上增加了烟雾检测的误差,为了提高烟雾检测的准确性,利用bp神经网络分类器,一种基于小波特征、烟雾纹理特征以及Y分量均值特征相结合的烟雾检测方法被提出。首先对视频序列进行运动区域提取;然后对疑似区... 详细信息

视频中类似烟雾的区域很大程度上增加了烟雾检测的误差,为了提高烟雾检测的准确性,利用bp神经网络分类器,一种基于小波特征、烟雾纹理特征以及Y分量均值特征相结合的烟雾检测方法被提出。首先对视频序列进行运动区域提取;然后对疑似区域提取小波特征、纹理特征以及Y分量均值特征,形成一种新的多特征组合向量;最后将特征向量输入到bp神经网络分类器进行检测。实验表明,通过这种组合特征的方法,检测结果更有效。

关键词：小波特征纹理特征 bp神经网络分类器烟雾检测

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基于字符组合特征及bp神经网络的车牌汉字识别