Real time estimation of CO2 laser weld quality for automotive industry

Laser welding is one of the most precise welding processes in joining sheet metals. In laser welding, performing real time evaluation of the welding quality is very important to enhance the efficiency of the welding process. In this study, the plasma and spatter, which are generated during laser welding, are measured using UV and IR photodiodes. The factors that influence weld quality are classified into five categories; optimal heat input, slightly low heat input, low heat input, partial joining due to gap mismatch, and nozzle deviation. The data number deviated from reference signals and their standard deviations were also considered to evaluate the qualities. A system was also formulated to perform real time evaluations of the weld quality using a fuzzy multi-feature pattern recognition with the measured signals.     

基于SVM的多特征图像隐秘分析

文章通过分析研究隐秘图像和正常图像小波子带系数高频部分的统计特征,从纹理统计矩、DCT系数直方图矩和上下文块之间的相关性方面来提取特征,组成特征向量,并采用SVM方法进行分类,实现了一种从不同类型、不同角度提取多个特征的图像隐秘分析算法,解决了现有通用性隐秘分析算法特征提取不足的问题。实验结果表明,这是一种有效的、高精度的及通用性的检测方法。     

基于栈式稀疏自编码多特征融合的快速手势识别方法

针对复杂背景下手势分割提取效果不佳、图像识别率不高、识别困难等问题,研究多特征融合的快速手势识别方法.利用YCbCr颜色空间模型,构建肤色分布模型,从复杂背景中去除大部分非肤色的干扰,从而实现手势分割;接着采用5层栈式稀疏自编码网络框架,分别提取手势感兴趣区域（region of interest,ROI）的纹理图像、形状图像和显著视觉图像作为自编码网络输入,将提取到的不同类型的特征进行线性融合;最后使用基于径向基核函数（radial basis function,RBF）的支持向量机（support vector machine,SVM）分类器进行融合特征数据分类,从而实现不同类型的手势识别.实验结果表明,相比其他手势识别方法,本文方法识别率较高,提取特征更具有代表性,平均识别率可达95.05%.      

基于多特征融合的遥感图像河流目标检测算法

针对近似河流无法准确检测出来的问题,提出了一种基于多特征融合的遥感图像河流目标检测算法.首先根据提取样本图像的局部熵、纹理和角点信息特征构建了有效区分河流区域和背景区域的特征向量,利用支持向量机进行训练获得决策函数,通过决策函数判断测试图像的河流区域,完成河流区域的粗检测;然后结合粗检测的结果,应用测地线活动轮廓模型提取完整准确的河流区域.实验结果证明该算法对河流目标定位准确,获得的河流检测结果具有良好的连通性,可以准确地检测复杂背景下的河流区域.     

基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55％.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.     

基于改进的自适应提升算法的乳腺癌图像识别研究

为解决医疗资源不足、就诊量日增等问题,需设计基于计算机的乳腺癌图像识别模型,更高效地辅助病理医生的临床诊断工作.然而,现有算法多采用单类别特征完成识别,未充分发挥特征之间互补性.该文提出改进的自适应提升算法：在SIFT、Gist、HOG、VGG16特征提取基础上,改进有效区域基因选择(Effective Range Based Gene Selection,ERGS)算法,动态计算特征权重;采用自适应提升算法将弱分类器集成为强分类器,并对其输出的预估概率做ERGS加权,实现多特征融合.实验表明：1) 算法识别精准度达86.24%,较最强基线提高3.82%;2) SIFT、Gist、HOG特征之间具有较强互补性,它们有助于准确刻画乳腺癌图像;3) 阳性图像更易识别.     

基于多特征集成分类器的人脸表情识别

提出基于多特征集成分类器的人脸表情识别新算法。新算法首先对预处理后的人脸表情图像通过3种不同的特征提取方法来提取不同类型的表情特征,然后对不同特征构造不同的分类器,最后构造一个基于神经网络的集成分类器模型,对这3个分类器的输出进行决策融合,从而实现人脸表情的最终识别。在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法的识别效果优于单个特征和单一的分类器。     

基于点云数据的自然地形分类算法

提出一种自然地形分类算法以解决移动机器人导航中的环境理解问题。在单几何特征地形分类方法的基础上,提出的算法使用从点云中提取的复合特征训练分类器。复合特征向量包含一个点几何特征和颜色特征。算法首先计算点的坐标协方差矩阵和平均法向量协方差矩阵的特征值作为几何特征。然后通过标定激光雷达坐标系和相机坐标系使点得到颜色信息,把点的颜色作为颜色特征加入复合特征向量。算法使用最大期望-高斯混合模型(EM-GMM)训练一个分类器,训练数据由人工标注。实验结果表明,与单几何特征分类方法相比,复合特征分类方法在对自然地形分类时能得到更高的正确率。     

基于多特征索引和局部约束的服饰检索方法

为弥补传统BoW(Bag of Words)模型缺失的颜色信息和空间信息, 提出了基于多特征索引和局部约束的服饰检索方法。基于BoW 模型分别建立关于颜色特征和SIFT 特征的两种倒排文件索引结构, 检索相似服饰图像, 并提出了局部约束的后验证方法。实验结果表明, 该方法在不同环境采集的服饰数据库的测试中, 得到了理想的检索性能。     

一种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法

基于内容的图像检索技术可以从庞大的网络图像库中较快速地找到用户所要查询的图像,但单一视觉特征不能充分地刻画图像内容信息等问题降低了检索结果的精度.针对于此,该文提出了一种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法,首先算法对彩色图像进行Zernike分布矩提取,然后进行Contourlet变换,计算图像转化后的方差和熵,将结果作为图像的纹理特征,归一化处理并计算彩色图像纹理特征的权值.最后将计算后的纹理特征作为图像检索的依据,以此进行彩色图像的检索.仿真实验证明,这种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法能够较全面地描述图像的语义信息,更具层次地依据彩色图像的本质特征进行彩色图像检索,一定程度上提高了图像检索的查准率和查全率.