基于神经网络的颜色检测系统的设计

针对目前在线颜色检测系统在速度和精确度上的缺陷,采用光电传感器(photo sen-sor)光电检测技术,结合基于神经网络的模数转换器和嵌入式系统,提出了一种新的检测体系结构.基于该结构设计的颜色检测装置可用于农业科学选种和精加工等行业.

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.

在线生物文献磁共振图像识别方法

为实现在线生物文献磁共振成像(MRI)图像库的构建,利用图像特征的塔式梯度方向直方图(PHOG)和塔式关键词直方图(PHOW)进行互补特征表示,使用支持向量机对MRI图像与非MRI图像以及脑部MRI与非脑部MRI图像进行自动分类。实验结果表明,空间形状信息与局部分布信息融合的特征能提高图像分类的准确率,为构建在线文献中MRI图像库的知识系统提供技术支持。

在线生物文献MRI图像识别系统的设计与实现

为构建在线生物文献核磁共振图像库,通过分析在线医学文献图像的特点,用塔式梯度方向直方图进行图像特征提取,结合图像对应的文本标注,采用基于高斯过程的分类方法设计实现了一个在线生物文献MRI图像识别系统。实验结果表明,该系统比基于单一特征的系统识别率更高,同时比基于标准的SVM和KNN的识别方法性能更好。表明该系统的设计是可行、可靠和有效的。