一种基于极半径矩的图形对称性的识别方法

研究对称性在农业生产中的应用,能够更加系统、深入的研究对称性的本质和利用价值,为今后农业结构调整、农作物种植、农业产业结构调整做出现实的选择。文章提出了一种基于极半径矩的图形对称性的识别方法,该方法对图形对称性的识别不是基于图形整体,而是对图形进行相应的分隔。分隔的原理基于对对称图形的分类:轴对称、中心对称与旋转对称图形。对分隔图形进行基于极半径矩的对称性识别,进而判定图形的对称性。另外,不变矩具有的平移、旋转和尺度变换的不变性也适用于基于极半径矩的图形对称性的识别方法,该方法较之以前的对称图形判定方法,依据更加严格,有效性更高。

三维极半径矩及其在三维模型检索中的应用

提出一种用于三维数据模型检索的三维极半径矩.证明这种矩具有平移、缩放和旋转的不变性.给出18个不变矩表达式,可用于三维模型的比较和识别.实验验证特征向量的不变性.并且,基于这种三维极半径矩的识别算法具有较好的识别率.

用于模式识别的极半径不变矩

提出了用于目标物识别和分类的极半径不变矩 .对目标物进行分割后 ,先求出目标物的形心 ,进而求出极半径矩、归一化矩和归一化的中心矩 .在此基础上 ,给出了 5个具有平移、旋转和尺度变换不变性的特征量用于物体形状的识别 .文中给出了这些不变矩的特性 ,并给出了极半径不变矩和边界序列矩以及Hu提出的不变矩的实验比较结果 .该文提出的极半径不变矩 ,既可用于区域目标的识别 ,也可用于边界形状的识别 .

基于极半径曲面矩和HMM的三维模型分类与检索算法

在计算机辅助设计(computeraideddesign,CAD)中,对机械零件的三维模型进行分类和检索有利于设计人员重用设计信息,从而缩短产品的开发周期,以快速响应市场需求。针对三维模型的分类与检索,提出了一种基于极半径曲面矩和隐马尔科夫模型(hiddenMarkovmodel,HMM)的分类与检索算法。首先,计算三维模型的极半径曲面矩并组成特征向量,经排序编码后,将其作为HMM的观测序列;然后,取一部分人工标注过的三维模型作为训练样本,采用添加比例因子的多观测序列B-W(Baum-Welch)算法对HMM进行训练;最后,利用训练好的HMM对三维模型进行分类与检索。实验结果显示,与现有的2种分类与检索算法相比,所提出的算法具有更高的识别率和检索效率。该算法的特点是:极半径曲面矩计算快,不用将三维模型体素化;HMM训练快,分类能力强,且不需要大量训练样本就有一定的分类能力。研究表明,所提出的算法能较好地解决三维模型的分类与检索问题,具有一定的实用价值。

混沌振子识别轴承早期故障的极半径不变矩判据

现有的基于混沌振子检测轴承故障的方法的关键步骤是混沌振子相态转变判别,目前大多采用李雅普诺夫指数等特征值进行判断,针对其计算过程复杂,耗费时间长的缺点,基于图像识别技术,提出了一种以极半径不变矩参数作为相态转变的识别方法。通过构造Duffing混沌振子,分析了其相态转变与周期策动力的变化关系,证明其用于轴承早期故障识别的可行性;给出了极半径不变矩的定义,并证明在混沌振子相图由混沌运动态向大尺度周期态转变的过程中,随着周期摄动力不断增加,极半径不变矩表现出单调递增的特性;与HU氏不变矩及二维近似熵判别方法进行对比,讨论了极半径不变矩的抗噪声干扰能力;最终,将该方法用于实际搭建的钻机动力头轴承早期故障诊断的试验中。试验结果表明:极半径不变矩可以识别混沌振子相态过程转变,最低检测信噪比达到-36.99dB,且识别准确率也较另外两种方法提高了4%~7%。证明该方法可以用于轴承早期故障识别,具有识别准确率高,抗噪声干扰能力强,计算简便的优点。

基于极半径不变矩的平面单足足迹识别

采用极半径不变矩作为描绘子对平面单足足迹进行粗匹配实验。设计了"距离排序法"作为粗匹配的分类器。使用极半径不变矩的5维特征值作为描绘子识别实验结果为在排除83%前嫌人员的条件下,识别准确率为86%。实验的结果表明使用极半径不变矩作为描绘子进行的粗匹配比使用足长与足宽的粗匹配的识别准确率和前嫌人员排除率都更高。

不变矩方法研究

不变矩方法是一种比较经典的特征提取方法。自1962年Hu提出代数不变矩以来,已被成功应用于很多领域。首先介绍了不变矩的基本理论以及Hu提出的七个不变矩,并对不变矩的物理含义进行了分析。利用Matlab编程后,对给定目标图像旋转、缩放后图像的不变矩进行了计算,给出了计算结果,并与原图像的不变矩进行了比较,分析了不变矩方法的特点。最后介绍了一种适用范围更广的极半径不变矩,与Hu不变矩进行了比较。

一种组合的脱机数字识别方法

提出了一种利用组合知识识别数字的方法。首先归一化的数字大小,自动阈值分割,细化处理,然后引入一般矩以及极半径不变矩并对它们加以修正,统计其值并依据各数字的长度及结构信息,提出基于一般2,3阶矩的平均,各二阶不变矩,以及长度等5个主要参量的数字识别方法,试验结果显示,该方法在识别率以及运算速度方面都比较令人满意。

基于三维特征检索的数控工艺模板匹配算法

针对如何为新零件设定合适的数控工艺模板的问题,提出一种基于三维特征检索的模板匹配算法,利用改进的三维极半径曲面矩和三维包络信息描述新零件的三维特征,以欧几里得距离作为度量标准,在企业数控工艺历史库中检索与新零件三维特征相似的实例零件,以实例零件的加工方案作为新零件的数控工艺模板。利用NX/Open API在UG NX10.0平台上开发了基于该方法的原型系统,在由数万个注射模电极零件构成的数控工艺历史库中,对随机选取的近百个新零件进行验证,结果表明90%以上的试验零件可以通过该方法匹配到合适的数控工艺模板,提高了数控工艺复用程度和数控工艺编制效率。

基于模型检索的玻璃瓶模具组件设计方法与实现

在分析玻璃瓶罐产品结构与企业模具设计标准的基础上,在NX环境下提出基于模型检索的玻璃瓶模具组件设计方法。采用极半径不变矩的图像识别算法进行特征识别,以瓶罐产品信息作为侧向索引,构建了包含玻璃瓶模型特征以其对应模具组件方案的实例库。在实例库中对相似模型进行检索与匹配,再以系统知识库中的专家知识与经验对匹配成功的相关组件进行设计。以400 ml广口瓶的初型模和成型模设计案例验证了该设计方法的可行性。

基于BP神经网络的工艺球缺陷检测

对羽毛球工艺球图像经过预处理,得到缺陷形状信息图像.提取图像的5个极半径不变矩特征、圆心度、球体外圆和球头圆心偏差总共7个特征参数构成图像特征向量组,建立三层结构的BP神经网络,以这7个不变量特征值组成的特征向量归一化后作为神经网络的输入,根据神经网络的输出进行缺陷检测,实验结果证明了该方法能有效地用于羽毛球工艺球的缺陷检测.

Calculations of electric quadrupole moments and charge radii for high-K isomers

Configuration-constrained potential-energy-surface calculations are performed to investigate high-K isomers in97Y,130Ba,176Yb,177Lu,and178Hf that were observed to have increased electric quadrupole moments but decreased charge radii relative to the states on which they are built.Taking into account the efects of deformation change and unpaired protons,our calculations can reproduce the enhancement of electric quadrupole moments for the isomers in97Y,130Ba,176Yb,177Lu and the Kπ=8 isomer in178Hf,and can reproduce the reduction of charge radii for the Kπ=27/2 isomer in97Y and the Kπ=16+isomer in178Hf.