基于KL距离和双密度小波变换的纹理图像检索

为了进一步提纹理图像的检索性能，提出了一种基于双密度小波的算法。该算法根据双密度小波分解的特点。从系数角度出发首先进行子带组合，然后提取子带小波系数直方图分布特性作为纹理特征。利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来．采用KL距离进行度量．与单小波和双密度小波方法比较．该算法具有时移不变性、特证数少等特点。理论分析和纹理图像检索的对比实验数据说明了组合双密度小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波和双密度小波。检索率分别提高了。     

领域术语自动抽取及其在文本分类中的应用

本文提出了一种基于信息熵的领域术语抽取方法,在给定领域分类语料的前提下,该方法既考虑了领域术语在不同领域类别间分布的不均匀性,又考虑了其在特定领域类别内分布的均匀性,并针对语料的不平衡性进行了正规化.人工评测显示该方法能更准确有效地抽取领域术语.本文还将该算法应用于文本分类,用于代替传统特征选择算法,实验表明,该算法能够显著提高文本分类的精度.     

基于改进小波包分析的导航设备故障诊断的特征提取

针对故障诊断信号特征提取问题,提出了小波包分析的改进算法,该算法通过对小波包分解系数的重新排序,解决了小波包分析的频带混叠问题,给出了应用改进小波包分析进行故障诊断特征提取的算法,并在此基础上提出了基于改进小波包分析预处理的神经网络故障字典法．通过仿真比较,该方法剔除了样本信号的冗余成分,大幅度地减少了神经网络的规模,加快了网络的收敛速度,为导航设备故障诊断的特征提取提供了行之有效的手段。     

装甲车辆红外辐射特性分析

综述了影响装甲车辆与背景红外辐射特性的因素,论述了对装甲车辆红外辐射特性的模型建立及数学描述,最后对控制装甲车辆红外辐射技术进行了分析。     

一种图像的感兴趣区域提取方法

感兴趣区域(Region of interests,ROI)是图像中可能引起人眼视觉关注的区域。根据视觉注意机制的经典模型Itti模型来提取图像的低层特征,利用局部迭代的特征合并策略并在此基础上综合自动阈值分割和种子点的区域生长方法得到感兴趣区域的提取方法。实验结果表明该方法符合生物的视觉注意机制,具有良好的鲁棒性。     

基于核方法的探地雷达目标特征提取方法

把核方法引入探地雷达目标特征提取中,先对雷达特征数据进行基于核的非线性变换投影到高维空间;然后在高维空间应用传统的探地雷达目标特征提取方法（LDA方法和PCA方法）提取雷达数据特征。对PCA、LDA、基于核方法的PCA和基于核方法的LDA四种探地雷达目标特征提取方法进行对比研究,对实测数据处理的结果表明：无监督的学习方法不适合探地雷达目标特征提取,所提基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法效果最好。并详细阐述了基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法。     

一种基于网络的实时限速牌识别算法

针对现有关于车载限速牌识别算法所存在的检测速度慢、准确率低、无法应用于嵌入式系统等问题,提出了一种基于网络的实时限速牌识别算法。该算法基于SSD_MobileNet_v1网络框架进行改进,对原来的网络进行架构裁剪以去除冗余结构;同时引入了特征金字塔网络结构,并使用focal loss作为网络训练的分类损失。实验表明,提出的识别算法准确率可达88.11%,虽然略低于目前主流目标检测算法的检测精度,但是网络的每秒帧率(Frame per Second,FPS)可以达到35.13,拥有较快的检测速度,而权重文件只有24 MB 。因此,与其他算法相比,该算法不仅适合小型的嵌入式人工智能（Artifical Intelligence,AI）设备,而且更贴近真实车载场景下的识别。     

多分类器融合的指纹全局特征协同识别

指纹识别是生物特征识别中的热点,指纹全局特征识别具有明显的优势,但是单一分类器一般不能取得满意的识别效果。本文采用贝叶斯理论分析了常见的积、和、中值以及投票多分类器融合方法,并根据实际的选举情形,对投票法进行了2种改进。然后对3种指纹全局特征协同识别分类器:灰度值、主分量以及方向场分类器进行决策层融合,并采用了一种崭新而高效的协同模式识别方法。对FVC2002指纹库的实验表明:该方法具有较好的分类性能,预处理与特征提取简单、计算复杂度低、识别速度快、对污损指纹具有可靠的识别率、鲁棒性强,而且应用于身份认证中也取得了较好的认证效果。     

特征选择算法在故障检测中的应用研究

将基于决策树的特征选择方法应用于卫星故障检测中,在卫星故障检测应用研究中,综合分析了问题的特征,指出了基于决策树的特征选择方法,并且给出了在该方法下,特征选择算法的正确率和在卫星故障检测中的应用效果。     

雷达目标识别技术综述

针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的4类目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的4种模式识别技术：统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。