机器视觉中角点检测算法研究

角点检测是运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等必不可少的关键步骤,角点检测的准确性直接影响实验结果;为了更好地了解角点检测技术的发展现状,根据3种现有的角点检测方法分类对角点检测方法及相关改进进行了总结分析,并选择了FAST、SUSAN、SIFT、Shi-Tomas这几种较为典型的角点检测算法进行了实验对比,并给出了实验结果;不同的实际应用对角点检测的要求不同,不同的角点检测算法也可以相互结合,通过对现有角点检测技术的总结分析为在实际应用中对角点检测技术的选择和改进方向提供了借鉴和参考。

基于多任务学习和身份约束的生成对抗网络人脸校正识别方法

针对DR-GAN(Disentangled Representation learning-Generative Adversarial Network)方法在将大偏转角度侧脸图像生成其正脸图像的整个生成过程中,没有考虑身份类别信息,从而导致在身份和姿态的解耦中存在真实的侧脸图像与其生成的正脸图像身份一致性较弱的问题,本文提出了一种基于多任务学习和身份约束的生成对抗网络人脸校正识别方法.该方法通过借鉴多任务学习机制,在生成网络的编码器与解码器之间构建了角度姿态分类模块和身份约束识别模块.这两个模块不但在生成过程中实现了人脸身份和姿态的解耦,更重要的是在由侧脸生成正脸的过程中加入了人脸身份监督信息.在训练过程中,该方法将身份和姿态类别直接作为身份编码特征和姿态编码特征的监督信息,并通过设计身份特征损失函数来约束侧脸的身份编码特征逼近其正脸的身份编码特征,实现了侧脸编码特征中身份信息和姿态信息的有效解耦,使解码器能更准确地生成与原侧脸图像保持身份一致的正脸图像.在M2FPA数据集上,对不同角度的侧脸图像使用所提方法生成的正脸图像进行识别,达到了更高的人脸识别准确率.实验结果表明,即使在偏转角度较大时,所提方法仍然能够较好地生成保持身份一致的正脸图像,显著提升了较大偏转角下人脸识别准确率.

基于知识图谱的项目文档智能管理与应用系统

针对企业现有招投标文档价值信息挖掘不足、文档知识难以应用等问题,设计一种基于知识图谱的招标项目文档智能管理系统。系统核心功能模块包括项目管理、模板管理、知识图谱和统计查询。项目管理和模板管理模块分别对项目文档进行分类管理和提供知识抽取模板。知识图谱模块实现文档知识抽取,并将抽取的知识与元数据构建知识图谱,实现文档的语义互联。对于文档知识抽取分别提出预训练模型结合规则配置的文字知识抽取模型和图片分类与光学字符识别融合的图片知识提取模型。统计查询模块基于构建的文档知识图谱实现多维统计分析、语义检索与智能问答等应用。该文档管理系统以智能化技术支持文档知识深度挖掘和反馈,能够实现文档价值充分利用。

中药二维信息指纹图谱模式识别

目的 用二维信息数据表征中药指纹图谱样本 ,并对其进行模式识别。方法 对一维信息数据和二维信息数据表征的中药指纹图谱进行聚类分析 ,并对分析结果进行比较。结果 与一维信息数据相比 ,采用二维信息数据表征指纹图谱 ,各种聚类方法所得总体类别差异小 ,样本归属比较稳定。对未知样本的类别判定聚类分析和神经网络预测结果一致。结论 二维信息数据较一维信息数据更能全面。

油气水层的地球化学识别方法

测井解释是油气层识别最常用方法，它是依据储层流体物理性质差异解释油气水层。由于测井解释受储层岩石成分、地层水矿化度及泥浆侵入等多种因素的影响，因此在解释一些低阻油气层及气层和凝析气层时，常常出现偏差，油气水界面也难以确定。地球化学方法主要是根据储层残留烃的化学性质识别油、气水层，它不受储层岩石成分及储层流体物理性质等因素的影响，只与储层流体的化学性质有关，可弥补测井解释方法的不足，为油气水层的识别提供一种新方法。文章详细研究油层、凝析气层及水层的地球化学特征，结果表明，油层、气层和水层的抽提物含量、荧光强度与荧光分布以及储层烃的碳数分布完全不同，可用来识别油气水层。

核磁共振技术结合化学计量学方法用于蜂蜜的掺假鉴别

采用核磁共振技术(NMR)结合化学计量学分析手段研究了真蜂蜜和掺假蜂蜜的指纹图谱变化情况。采用无监督的主成分分析(PCA)和有监督的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等多元统计分析方法从核磁信号中提取各组的分类信息。结果表明:建立的OPLS-DA模型能够区分真假蜂蜜,所建模型对蜂蜜真假判别的解释能力为90.5%,对未知样本的预测能力为75.5%、识别率为89.7%。置换测试验证表明,化学计量学模型具有很好的稳定性和预测性,可信赖性强,且模型稳健。通过OPLS-DA模型的载荷图和相关系数分析找到了对区分掺假蜂蜜有显著作用的标志物。结合相关系数分析,建立了辨别真假蜂蜜的多元线性回归方程。该方法可简单、快速地用于未知蜂蜜的掺假鉴别,为规范蜂蜜市场提供有利的依据。

二维投影非负矩阵分解算法及其在人脸识别中的应用

建立在最小化非负矩阵分解损失函数上的人脸识别算法需同时计算基矩阵和系数矩阵,导致求解这类问题十分耗时.本文把非负属性引入二维主成分分析(2-dimensional principal component analysis,2DPCA)中,提出了一种新的二维投影非负矩阵分解(2-dimensional projective non-negative matrix factorization,2DPNMF)人脸识别算法.该算法在保持人脸图像的局部结构情况下,突破了最小化非负矩阵分解损失函数的约束,仅需计算投影矩阵(基矩阵),从而降低了计算复杂度.本文从理论上证明了所提出算法的收敛性,同时,使用了YALE、FERET和AR三个人脸库进行实验,结果表明2DPNMF不仅识别率高,而且速度优于非负矩阵分解和二维主成分分析.

基于灰关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法

针对现有水果识别方法需大量水果样本学习或仅对单一特征进行识别而导致的识别率较低的问题,提出一种基于水果图像处理的水果颜色和形状特征参数的提取方法、基于灰色关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法。该方法通过提取水果图像关注区域(region of interest,ROI)的颜色和形状特征,建立参比水果的颜色特征参比数据库和形状特征隶属度函数,计算待识别水果与参比水果颜色特征的灰色加权关联度,求取待识别水果对于参比水果形状特征参数的模糊隶属度,按各特征量等权的原则合成待识别水果对参比水果的总匹配度,并根据总匹配度的大小实现待识别水果种类的判别。大量实验结果表明:该方法简单、有效,不需要大样本量水果的学习和训练,平均识别正确率达到99%以上。

低分辨率人脸图像的迭代标签传播识别算法

针对监控视频下低分辨率人脸识别中存在的特征表示能力不强及判别开集人脸图像身份不够准确的问题,文中提出低分辨率人脸图像的迭代标签传播识别算法.采用视觉几何组(VGG)提取人脸图像特征,依据特征的相似度获得高、低分辨率图像的映射关系.对已标记样本和未标记样本进行迭代标签传播,在每次迭代过程中,通过统计每个类别的置信度直方图,估计识别精确率逼近100%的自适应置信度阈值.根据阈值将确认的未标记样本更新至已标记样本集,提高算法召回率.在公共数据集上的实验表明,文中算法在精确率逼近100%的基础上,召回率取得较高值.

融合功能性副语言的语音情感识别新方法

针对声音突发特征(笑声、哭声、叹息声等,称之为功能性副语言)携带大量情感信息,而包含这类突发特征的语句由于特征突发性的干扰整体情感识别率不高的问题,提出了融合功能性副语言的语音情感识别方法。该方法首先对待识别语句进行功能性副语言自动检测,根据检测结果将功能性副语言从语句中分离,从而得到较为纯净的两类信号:功能性副语言信号和传统语音信号,最后将两类信号的情感信息使用自适应权重融合方法进行融合,从而达到提高待识别语句情感识别率和系统鲁棒性的目的。在包含6种功能性副语言和6种典型情感的情感语料库上的实验表明:该方法在与人无关的情况下得到的情感平均识别率为67.41%,比线性加权融合、Dempster-Shafer(DS)证据理论、贝叶斯融合方法分别提高了4.2%、2.8%和2.4%,比融合前平均识别率提高了8.08%,该方法针对非特定人语音情感识别具有较好的鲁棒性及识别准确率。

基于多重核的稀疏表示分类

稀疏表示分类(SRC)及核方法在模式识别的很多问题中都得到了成功的运用.为了提高其分类精度,提出多重核稀疏表示及其分类(MKSRC)方法.提出一种快速求解稀疏系数的优化迭代方法并给出了其收敛到全局最优解的证明.对于多重核的权重给出了两种自动更新方式并进行了分析与比较.在不同的人脸图像库上的分类实验显示了所提出的多重核稀疏表示分类的优越性.

地震剖面数据恢复中的波形搜索策略

地震剖面数据恢复 (或称图像矢量化 )的目的是利用图形识别等方法从旧地震剖面的扫描图像中拾取并复原地震道数据。波形搜索过程中 ,针对波形断点及地震道交叉等问题的处理策略进行了一些探讨 ,通过一种基于规则的控制模式 ,利用地震波形本身所具有的一些结构特点以及相邻地震道之间的纹理属性特征 ,引导波形搜索过程 ,使波形的拾取效果有了较大幅度的提高。

一种新型模糊PID调节器的设计

ＰＩＤ控制以其算法简单、实用性强而广泛用于工业过程控制。但是，由于被控对象的复杂性使得ＰＩＤ的控制精度和鲁棒性较差。为了提高ＰＩＤ控制的在线自投用率，本文结合在线辨识和模糊推理，提出一种新型模糊ＰＩＤ自适应调节器。

基于BP神经网络的指纹模板分类器分类算法

指纹识别是计算机模式识别领域中一个比较活跃的课题,有着十分广泛的应用前景。对于庞大的指纹信息,人们越来越关心的是如何对其分类与储存。文章提出了一种基于BP神经网络的指纹模板分类算法,在简介指纹图像的预处理和模板建立过程的基础上,着重阐述基于黄金分割法的自适应变步长算法。仿真表明它比传统的固定步长算法有更好的收敛速度与精度。

利用模式识别技术提高燃烧激励响应信号信噪比

针对实测缸盖表面振动信号中的耦合低频干扰信号,提出了在内燃机曲轴转角域建立往复惯性力激励响应信号模型的方法,利用模式识别技术辨识模型参数,剔除往复惯性力激励的影响,以提高燃烧激励响应信号的信噪比,并利用195型单缸柴油机的测试结果对所提出的方法进行验证.结果表明:选用压缩过程初期的数据进行模型参数辨识、采用4阶模型描述往复惯性力激励响应信号可以获得较为理想的效果;而瞬时转速波动对模型参数辨识的影响不显著;采用模式识别技术剔除往复惯性力激励响应信号后,实测的振动速度信号与压力升高率信号在峰值压力前后角度域内的相关性明显提高,从而验证了所提出方法的有效性.

汽轮发电机次同步阻尼在线监测装置的研发

针对汽轮发电机次同步振荡监测尚不能对系统阻尼进行连续在线监测的问题,提出了一种便于计算机实现的次同步振荡扰动提取判别方法、基于扰动的次同步模态阻尼衰减率和模态阻尼的计算算法,通过模态衰减率的在线计算得到模态阻尼的实时计算值。应用结果表明,该装置可实时定量系统阻尼和评估次同步抑制装置的抑制效果,同时可为次同步仿真研究提供更为精细化的模型参数和基础数据。

基于泛化理论的集成神经网络优化算法

多分类器集成方法往往能够获得比单个分类器更好的泛化精度,为了解决Bagging和Boosting等集成算法中分类器选择的盲目性和随机性,提出了一种新的神经网络集成方法。在分析神经网络集成泛化误差公式的基础上,利用粒子群算法进行特征选择并保存特征选择的最优解和次优解,引入差异度思想进行基分类器的选择性集成,从而尽量减小集成个体的泛化误差和增大集成的差异度。经计算机仿真研究证明,与Bagging和Boosting集成算法相比,新算法在分类识别中具有较好的泛化性能。

无效语音过滤技术在医院超声业务的应用研究

通过调查超声科业务流程和需求,根据其工作特点,设计和实现了超声检查的语音录入和语音命令等功能.详细分析了超声业务工作中无效语音的问题,研究无效语音在超声科应用的主要根源,从而在传统语音识别方法上设计无效语音过滤技术的应用.在采用无效语音过滤技术后,语音识别准确率显著提高,无效语音过滤技术有效地解决了语音识别技术在医院超声业务的应用难点,对于推广至其他检查科室具有一定参考价值,并拓展了语音识别技术在医疗业务中应用的深度和广度.

单取代对叔丁基杯[6]芳烃Schiff碱的合成及对金属离子的识别性能

以对叔丁基杯[6]芳烃为母体单元超声震荡,在K2CO3/KI/CH3CN的体系中,与氯乙酸乙酯反应合成出单取代对叔丁基杯[6]芳烃氧代乙酸乙酯衍生物,与水合肼反应,得到单取代对叔丁基杯[6]芳烃酰肼衍生物,继续和水杨醛或2-羟基-1-萘醛反应,得到目标化合物,其结构用IR,1HNMR进行了表征。利用紫外可见吸收光谱,详细研究了化合物5,11,17,23,29,35-六叔丁基-37-[(水杨醛亚胺基酰胺基)甲氧基]-38,39,40,41,42-五羟基六叔丁基杯[6]对金属离子的识别性能。结果发现,其对Ni2+的识别效果最好,形成1∶1的配合物,键合常数为8.2×104L/mol。

多指指纹自动分割算法

针对目前国内外尚缺乏多指指纹分割方法可借鉴,结合工程应用需要,提出了一种新的多指指纹自动分割算法。该算法根据边缘图像的X与Y方向投影分布和投影分割,获取每一手指的主轴方向,利用方向旋转和X与Y方向投影分割,获取每个手指的指纹区域,实现多指指纹的自动分割。利用该算法测试了600幅不同手势姿态、背景光照等影响下的多指指纹图像,获得良好的实验效果,可满足工程应用的需要。