基于3G的计算机动态跟踪系统设计

从车载计算机系统的需求和结构出发 ,得出系统的关键技术是动态信息的获得。系统设计采用有线传输模式和无限传输模式结合的方法。并在此基础上利用 DDBMS数据库技术作为支持。采用 VC6 .0及其 MSComm控件 ,并结合GPS和 GIS的相关控件与接口对系统进行开发。从而给出基于 3G技术的计算机动态跟踪系统设计的通用思路和方法。

基于EDA虚拟实验室中心值法的研究

提出了一种基于几何学的EDA虚拟实验室最优中心值优化算法。将一般的最大化问题转化为确定的最优中心值设计问题,同时结合宏观建模有效地解决了最优中心值设计中存在的模拟过程高代价和参数优化的低维局限性问题。

单片机在舰载声纳中的应用研究与实现

研究了单片机在舰载声纳设备中的应用 ,针对当前设备中存在自动化程度不高、操作复杂及战术应用缺乏等问题 ,分析了如何利用单片机技术解决该问题 ,并着重探讨了他的应用实现思路。

基于形状的图像检索的关键技术研究

将小波变换的多尺度技术应用到图像检索中的形状特征的边缘检测 ,利用不变矩的仿射不变性进行形状特征提取 ,并以图像特征向量的欧氏距离进行图像的相似度匹配。试验结果表明 ,使用该算法可以提高基于内容的图像检索的准确率与检索速度。

Web数据挖掘系统的设计及实现研究

在全球信息化进程中,信息超载已经成为一个大问题。Web上信息虽多,但想找到需要的信息却很困难。人们通过点击和搜索引擎与Web进行交互,但是都不能从中准确快捷地获取需要的信息,Web数据挖掘技术就是解决此问题的好方法。讲述了Web数据挖掘的基本理论,根据挖掘对象的不同将其划分为Web内容挖掘、Web链接结构挖掘和Web访问信息挖掘;利用HTML网页的特殊结构性质,提出了一种Web数据挖掘系统的通用框架,并讨论了一些实现的具体技术。

Java 2D立即图象处理模式及其实现技术研究

介绍了的立即图象处理模式和较为通用的图象编程方案并在此基础上详细说明了图象处理的常用算法及其实JDK1.2Java 2D,Java2D现技术。

基于统计特征和小波分解方法的人脸识别研究

计算机的自动人脸识别是当今研究的热点和难点,并且在安全系统和商贸系统等领域有着广泛的应用。论文介绍了用于人脸识别的基于统计特征的方法和基于小波分解的方法,并对每种识别方法进行分析与比较,总结了影响人脸识别技术应用的关键因素。

线程池技术的研究

服务器程序利用线程技术响应客户请求已经司空见惯 ,但不同的实现方式可能会对服务器的效率产生很大影响。使用线程池技术可以显著地改善服务器应用程序的性能。文章介绍了线程池技术的设计模型、基本原理及优化方法 。

数据挖掘在智能答疑模型中的应用

数据挖掘技术是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的全新信息技术。在分析智能答疑系统设计中存在的主要的技术问题后,我们利用数据挖掘的相应知识,提出一种基于关联规则挖掘和知识树规则合并与删除机制的智能答疑模型。

基于空域中的图像融合算法研究

多媒体技术中图像融合是颇为关键的技术之一,在其越来越成为焦点内容的同时,提出一种基于空域的图像融合算法,探讨了图像融合过程中图像的完整结合和自然过度,使合成的图像美观、流畅。

动态窗口算法研究及其实现

简要介绍了二维几何变换和仿射变换原理,并以实现一个在屏幕上滚动放大(缩小)的矩形为例,研究了一个利用二维仿射变换生成动态窗口的算法。稍加变化,该算法还可以实现其它多种动态窗口效果。将这些效果应用于程序窗口创建和关闭过程中,可以使应用软件界面变得更加动感活泼。

多媒体相册中照片修补算法的研究与实现

照片的破损和丢失是照片数字化后常见的现象。用以AR模型为基础的预示算子进行修复时,边缘连续性差,最小最大函数插补法可以克服这一问题。论文介绍了一种利用最小最大函数插补法,并引入了共轭梯度法的照片修补算法,达到了较好的效果。

一种新的图像融合算法的研究与实现

图像融合是图像处理技术发展的一个重要内容。文章提出一种新的图像融合算法,讨论了图像融合过程中剪贴图边界的平滑过渡及剪贴图与背景图的“无缝”融合算法,实验表明采用该算法后,使融合的图像更完整、更自然。

基于小波分析的人脸特征提取方法

人脸识别是目前生物识别的热门研究领域 ,具有广泛的应用前景。人脸具有唯一性 ,相对稳定 ,所以机器自动识别人脸是可行的。

基于三维模型的多姿态人脸识别

利用正面、侧面照片建立起三维虚拟人脸模型,对待识别照片进行角度估计,把人脸三维模型进行投影,将多姿态识别转换成同一角度下两张照片的识别,从而解决了人脸的多姿态识别问题.提出了一种完整的解决人脸多姿态识别的方案,并提出了一种新的计算待识别照片旋转角度的算法.

加权DTW距离的自动步态识别

为了满足智能监控系统自动、准确、实时识别行人的要求,提出了一种表示方法简单、计算复杂度低的步态识别算法。首先建立环境的高斯背景模型,从步态视频序列中提取轮廓图像,计算质心以及轮廓线上的点到质心的欧氏距离。再将轮廓线以最高点为起点顺时针展开,将2维轮廓线特征转换为1维距离特征并标准化,建立标准步态模型。然后计算训练序列与标准步态模型之间的动态时间规整距离,确定阈值。最后,输入测试序列,计算动态时间规整距离并与阈值比较,识别人体的步态。与常用步态识别方法相比,该方法兼顾了计算复杂度和识别率,符合智能监控系统的性能要求。

挖掘关联规则中对Apriori算法的一个改进

文章针对关联规则中的Apriori算法进行了深入研究,提出了Apriori-I算法。由于这个算法只需要对交易数据库进行一次搜索,能大量减少所需的I/O次数,且内存开销适中,因此同其他关联规则算法相比具有快速的优点,适用于大型交易数据库。使用合成数据作试验表明这个算法尤其对大型数据库的性能优于先前已有的一些关联规则算法。

基于FP_tree的频繁项目集增量式更新算法

对频繁项目集的更新问题进行研究,提出一种基于频繁模式树的频繁项目集增量式更新算法。充分利用已有挖掘结果,有效解决最小支持度和事务数据库同时发生变化时相应频繁项目集的更新问题。在事务数据库变化同时包括增加和减少的情况下,对算法性能进行分析与测试,结果证明该算法高效可行。

3D模型的多姿态人脸识别

多姿态人脸识别是当前人脸识别中的难点 ,识别率普遍不是很高。本文提出了一种利用正面、侧面照片建立起三维虚拟人脸模型 ,然后对待识别照片进行角度估计 ,把模型库中的每一个 3D模型在该角度附近进行多次投影 ,搜索出与待识别照片相似度最高的照片。这种方法可以有效的提高人脸识别率 。

基于正交视图的多姿态人脸识别算法

针对传统基于多视图的多姿态人脸识别方法的缺陷,即需要对每个人脸拍摄多个视图为前提条件,提出了基于正交视图的多姿态人脸识别技术,首先根据特定人的正交视图建立出特定人的3D模型,然后将3D模型进行任意角度的投影产生出多姿态人脸图像,然后基于该正交视图和生成的多姿态图像进行多姿态人脸识别。实验结果表明该算法识别的正确率远高于基于单前视图的算法。