基于DEM的渭河大流域特征分块提取方法

受流域面积、DEM数据尺度、数据量和计算机性能的影响,无法直接整块提取大流域特征。对此,以渭河流域为研究区,基于DEM数据,依据坡面流模拟方法,使用ArcGIS软件中的水文分析工具,分块提取流域特征,再对提取的信息进行合并,衔接断裂河流和破碎的集水区,并通过拓扑处理,生成完整的流域数据。对比发现,提取的河网与实际河网较吻合,提取的流域面积精度较高,从而验证了该提取方法的可行性。

基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别

在三维人脸表情识别中,基于局部二值模式(LBP)算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、冗余信息大的缺点.本文提出一种通过对整幅图像进行多尺度分块提取CBP特征的CBP算法,能够更有效的提取分类特征.再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别.经实验结果表明,与传统LBP算法和SVM分类识别算法对比,文中算法用于人脸表情的识别的识别率得到大幅度提高.

一种基于分块个体子空间的人脸识别方法

针对传统PCA算法的局限性,本文提出了一种基于个体子空间和分块特征提取的人脸识别方法。该方法不同于传统的PCA算法,它为每一个体人脸对象建立一个该个体对象所独有的人脸子空间,并且运用分块特征提取,加强了对样本局部特征信息的提取。在识别过程中,将待测人脸图像对不同个体人脸子空间进行投影后,再运用最近距离分类原则进行分类识别。该方法相对于传统的PCA算法能够更好地描述不同个体人脸之间的差异性,克服各类噪声。本文的实验结果表明,该方法的识别率相对于传统PCA特征脸算法具有一定的提高,能够较好地克服光照、表情和姿态变化的影响。

基于混合色彩空间的分块颜色特征提取算法

颜色特征能够有效地表征图像的颜色分布。但是,现有的颜色特征提取算法基于单一色彩空间,颜色矩作为最常用的全局颜色特征向量,往往会因为忽略图像的空间特征导致检索错误。针对上述不足,提出了一种基于混合色彩空间分块颜色特征提取算法,并将所提取的颜色特征与纹理特征相结合,用于图像的分类识别中。实验结果证明:无论是国画还是普通图像,分类识别过程中,本文算法相比普通的单一色彩空间颜色特征提取算法,其查准率和查全率均得到明显提高,并且图像分块之后,其查准率和查全率还能进一步提高。

智能视觉检测与定位系统

近年来，基于机器视觉的自动检测与定位技术已成为国内外研究的热点。传统的人工视觉检测法、电学参数检测法存在检测效率低、主观偏差因素大、检测范围受限等缺点，已不能满足生产自动化和高质量的要求。因此，本文研究和开发了一个集光、机、电、自动化为一体的精密机器视觉检测设备，以替代人工解决传统电视生产线中屏幕来料检测及整机检测所存在的检测效率低等问题。文章主要实现了四维可调取像技术、多相机三维运动技术、图像有效区域分快提取技术、图像自适应去燥技术以及基于特征值和经验数据库的缺陷类型识别技术,关键技术的实现提高了设备的检测精度、工作效率以及产品质量的一致性和标准化程度。

可交互式地图注记动态更新技术研究

针对传统瓦片地图无法实时快速更新地图注记的情况,文章介绍了一种基于可交互式电子地图注记的动态更新技术,该技术运用于“天地图·江苏”平台,提高了“天地图”电子地图的可交互性,证明了可交互式地图注记动态更新技术能够实时便捷地进行在线地图注记的更新工作,为其他省市公共服务平台的相关应用提供了一种新方法。

木材节子缺陷检测与定位方法

表面缺陷检测在木材的选择和利用中具有重要作用。提出了一种基于木材表面图像的灰度和纹理特征的木材节子缺陷检测与定位方法。首先,将图像分成相同大小的子图,计算每个子块图像的灰度直方图,以灰度最大熵作为判断依据对各子块图像进行初步识别;然后利用局部二值模式算法提取初步识别结果中各子块图像的纹理特征,并使用支持向量机分类算法进行节子图像的精确识别;最后将识别为节子图像的各子块图像拼接起来,得到最终识别结果。实验结果表明,所提方法能够得到较好的识别结果。采用混淆矩阵作为评价标准时,识别准确率可达到95%。