机器人头部的视觉跟踪系统研究

对运动目标进行识别和跟踪是机器人视觉的一项关键技术。提出了一种可以快速跟踪运动目标的系统设计方案,采用了双计算机处理和Memolink通信方式的机器人控制结构,以图像处理为基础,在图像经过校正之后,通过区域分割和目标识别两个步骤来确定目标的位置,并控制机器人对目标进行跟踪。实验表明,该方法具有较高的速度和准确性。     

基于组织协同进化分类算法的遥感图像目标识别

针对遥感图像目标识别问题,提出了一种基于组织协同进化分类算法的识别方法。它没有复杂的运算,训练和识别速度都很快。对实测遥感图像的实验表明,本文方法性能稳定,优于文献[3]和[4]中基于支撑矢量机的方法,识别率均达到了95％以上,且训练时间非常短,不到1秒钟。     

A New Method for Target Recognition

1　Introduction　SinceZadeh[1] establishedfuzzysettheoryin 196 5 ,fuzzysetmakesgreatachievementintheoryandapplica tion[2～ 5] .Becausethereexistintrinsicfuzzinessinpat ternrecognition ,usingfuzzysettopatternrecognitionacquiregreatsuccess.Toexplainthedifferentandrela tionbetweenfuzzysetandprobabilitytheory ,Zadeh[6 ]introducedpossibilitytheoryin 1978.Possibilitytheoryhadbeenusedinfuzzyreason ,fuzzycontrolandexpertsystem[7～ 9] .Applingpossibilitytheoryto patternrecognitionisattemptedbyHalland…     

基于极化不变量的飞机目标识别

基于宽带毫米波极化雷达体制背影，通过极化不变量之一的去极化系数，研究了飞机目标的极化散射特性，并提取了极化特征，设计了飞机目标的分类或识别器结构，它能对五种飞机目标进行有效的分类或识别。     

A New Method for Rotation and Brightness Invariant Pattern Recognition Based on Modified Multiple Circular Harmonic Expansions

A new method for rotation and brightness invariant pattern recognition was proposed by applying multiple circular harmonic expansions to the joint transform correlator. The amplitudes of the multiple orders of circular harmonic expansions made from a detecting image were synthetically modified to respond to the same auto-correlation peaks. These modified circular harmonic expansions were arranged in the input plane as reference patterns together with an arbitrary target pattern, and the correlation signals between them were calculated in the subtracted joint transform correlator. The fraction of the correlation-peak intensities between the target and the references were extracted as a new discrimination parameter. This new parameter performs pattern recognition under rotation and brightness invariance with good discriminability. Its high discriminability has been proved in computer simulations using the face image patterns of many individuals.     

双功率谱干涉实现图像识别

提出一种新的图像识别方法 ,直接利用输入图像和参考图像的联合变换相关功率谱进行双功率谱干涉 ,不需要特殊的光学元件 ,也不需要对功率谱进行调制和改造。实验表明 ,相同图像的双功率谱干涉出现明显的条纹 ,而不同图像则几乎不出现干涉条纹。     

一个基于相关存储的模式识别方法

应用相关的存储技术实现模式识别可缩减存储大小,但由此带来的饱和问题严重影响系统正常工作,为解决此问题,本文在分析现有系统的基础上给出了基于一系列逻辑操作的识别技术.该技术的实质是用一形式化的方法增加输入模式间的线性无关性.通过论证与实例验证,该方法是有效而实用的.     

检测骨架图形特征点的新方法

端点、折点、歧点和交点是骨架图形的重要特点是，提出用快速查表法检测侯选特征点，再进行侯选特征点聚集，用局部结构分析，去除假特征点，判别真特征点的类型，并对折点给以大致的定量描述。实验结果表明，该方法能快速有效地找出骨架图形的特征点，在目标识别、字符识别等应用中起着关键作用。     

改进形态学相关算法以识别高相似度灰度图像

从形态学角度定义了灰度联合图像相似度，提出两种基于位表示法形态学相关算法的改进算法，通过提取位表示法的图像片边缘特征或二元化位表示法的图像片功率谱，以提高位表示法形态学相关算法对高相似度灰度图像的识别能力。