基于兴趣区检测的地面目标识别方法研究

提出了一种基于兴趣区检测的地面目标识别方法。根据目标模型的有关几何形状和热辐射知识,采用自上而下的计算模型,计算所提取的基元特征的显著性,并根据基元特征的显著性的大小确定出注视点及相应的兴趣区,然后对兴趣区中的图像进行分割,并利用模型知识对分割图像进行识别。该方法对已有的红外目标图像系列取得了很好的识别效果,提高了识别精度和弱小目标检测识别的能力。

具有学习功能的自动人脸识别

人脸识别是模式识别领域中一个相当困难而又有理论意义和实际价值的研究课题。传统的基于K L变换的自动人脸识别方法 ,不用过多地考虑人脸的局部特征 ,利用特征脸方法进行识别 ,取得了一定的进展。但是 ,人脸作为一个特殊的场景 ,脸像会受年龄、心情、拍摄角度、光照条件、发饰等因素影响 ,所成图像存在差异。传统的基于K L变换的自动人脸识别方法不能很好地克服这些畸变的影响。文中将主成分分析方法引入人脸识别 ,模拟人脸脸像的各种变化 ,事先对脸像做相应的变化 ,产生一系列变形脸。然后对变形脸进行主成分分析 ,提取它们的主成分。最后应用遗传算法选择最优特征向量构造子空间 ,提出一种能抗御一定脸像变化的人脸识别方法 ,并运用该方法进行了实验。

Zernike矩不变性分析及其改进(英文)

在分析了Zernike矩不变性后,提出了一种基于图像整个区域形状描述算子的改进Zernike矩。改进的Zernike矩不仅具有旋转不变性,而且还具有改进前不具有的比例不变性。试验结果证明,和改进前的Zernike矩相比,改进后的Zernike矩具有更好的不变特征,可用作基于区域的形状描述算子。

一种混沌多相伪随机序列

提出了一种混沌多相伪随机序列生成方法 ,推导出通过 L ogistic映射产生独立同分布多相序列的充分条件 ,即根据混沌轨迹的概率密度分布把混沌吸引子划分为 2 n 个区域 ,对混沌轨迹进行采样间隔为 n的采样 ,对照轨道点所处位置与相应的序列元素之间的映射关系 ,可以得到独立、均匀分布的 2 n 相伪随机序列 .数值统计分析支持以上研究结果并表明该序列具有较高的复杂度 .此外文中给出了该序列生成的快速算法和一般表达式 .该序列可用于信息安全、扩频通信等众多领域 .

基于顺序形态滤波的运动点目标检测

为解决低信噪比快速运动点目标的检测问题 ,文中提出了一种基于顺序形态滤波的点目标检测算法。首先采用百分位 p =1的顺序形态滤波提取目标的广义内边缘 ,找出少量候选运动目标点 ,然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程 ,根据目标像素在图像序列中运动的连续性和轨迹的一致性原则 ,在多帧连续图像中检测出真实的目标运动轨迹。实验结果证明 ,该方法能够快速、可靠检测信噪比小于

一种主动防御的网络传输系统

本文在注重提高服务安全性的同时,也兼顾了满足区分服务的一般要求,提出一种基于主动防御的自适应端系统模型,在此基础上通过基于自相似序列理论的网络预测、模糊C 均值算法实时地对传输服务器状态进行聚类,根据聚类结果和对用户请求的分级,给出了一种随机混排的自适应负载调度方法.该方法优化系统资源分配,保证了数据传输的安全性和可靠性.此外,该模型不依赖原操作系统的实现,具有可移植和可扩展的特点.

一种新型2-D模板卷积结构的FPGA实现

在实时图像处理过程中,2-D模板卷积是一种重要的操作,FPGA以其特有的全并行处理机制使得这种操作在硬件设计中得以较好的实现。本文提出了一种基于FPGA的模板卷积运算的新方案,相比传统方案,这种方案在结构上能以较少的硬件资源达到相同的流水深度。为了满足系统对实时性的要求,针对某些特定类型的模板,给出了一种简化的卷积器结构,同时,介绍了一种模板归一化除法运算的硬件实现方法。