目标识别中Hu矩、Zernike矩和小波矩的比较

在图像识别中利用矩特征是一种重要的方法。综述了前人使用Hu矩、 Zernike矩和小波矩进行目标识别的研究工作,并比较了它们在具体应用中的特点, 为图像识别算法中目标矩特征的选择提供了一定的依据。     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

军用红外目标图像识别跟踪系统的现状与研究

红外目标图像识别跟踪系统在军事上具有重要而广泛的用途。针对其关键组成：红外探测器、信号处理、目标识别与跟踪,文章阐述了红外探测器（焦平面阵列）技术的发展现状,探讨了信号处理对系统作用距离的影响,综合分析了红外目标图像预处理、识别、跟踪算法,以及红外隐身目标探测与识别的技术途径,并进行了简要的硬件实现分析。     

图像识别技术在射线探伤中的应用

针对焊缝射线探伤中的缺陷评片问题,利用数字成像及图像识别技术,对射线探伤底片进行了计算机自动识剐技术的研究,并以此为基础,对典型缺陷进行了识别.结果显示,利用此技术能够提高和改进评片的质量及效率.     

一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法

通过对自动目标识别系统研究与分析,将DSmT引入到飞机序列图像识别中,构建基本置信指派及分类规则,提出了一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法,在分析权值选择特点的基础上,根据特征信息的置信指派组合有效权值,并且给出了基于加权DSmT融合规则的序列图像目标识别的流程,仿真结果表明,该方法提高了序列图像目标识别的准确性.     

融合图嵌入的Smooth-PCANet图像识别算法

主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

基于图像欧式距离的KPCA SAR图像目标识别算法

针对传统KPCA方法识别SAR图像时需首先对图像进行拉直处理问题进行研究,借助于图像欧式距离,提出了一种基于图像欧式距离的核函数构建方法,给出了3种基于图像欧式距离的核函数,并将其应用SAR图像识别中.以实测MSTAR数据为例,给出了识别结果和仿真分析,结果证明了该算法能够有效克服传统KPCA方法的局限性,是一种可行的方法.     

图像识别关键技术

图像自动识别是模式识别领域中的一项综合性研究。本文就图像识别过程的三个主要阶段讨论了图像识别系统的关键技术,对它们的优缺点进行了评价,并展望了图像识别理论的发展趋势。     

基于增强CNN模型的手写字体图像识别

为了提高汉字的识别率,提出了一种改进的图像识别算法,根据偏微分方程理论,提出一种增强CNN模型识别汉字,将原有的图像用高阶差分法进行增强处理,然后在原始的LeNet-5网络结构的基础上,将前两层的激活函数改为ReLu函数,并且去掉C5层以及F6层,通过增加输出层的神经元数来增加汉字的识别率。研究结果表明:经过图像增强和增加输出神经元数的改进,对汉字进行识别,识别率达到了98.44%,相比较于其他汉字识别算法提高了3%～9%,从而证明了算法的可行性。     

基于双模式识别技术的车辆管理系统

实现一种"RFID识别+图像识别"的自动车辆识别系统。该系统的实施既能实现对内部车辆的调度和出入控制管理,提高识别率,又能实现对外部车辆的有效监控,包括对外部车辆信息的采集和记录、存储,以达到车辆管理更科学、高效、安全的目的。     

红外图像人脸识别方法

红外成像具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装、防欺诈等优点,这使得红外图像人脸识别可在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足,是今后人脸识别研究的一个重要方向。在深入分析红外人脸图像特性的基础上,研究了红外图像人脸识别的特点,并提出了一种新的红外图像统计人脸识别方法。实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,具有良好的识别能力。     

目标识别跟踪系统的图像收集处理软件流程设计

详细介绍了目标识别跟踪系统中图像收集处理软件的设计流程。首先介绍了目标识别跟踪系统,然后从视频图像显示到目标图像获取和发送的整个流程进行详细阐述,并针对流程节点中获取目标图像的两种方式加以深入研究。     

一种数控火炮拉线机床的设计与实现

针对现行工厂使用的拉线机床操作不便、可视性差的弱点,提出一种采用单片机及光电编码技术对火炮加工中的膛线加工机床进行数字化控制的方案,使膛线加工精度、质量和效益均可得到提高,是实现各种复杂膛线加工的一种实用、可行的方法。     

基于拼接算法的炮膛疵病自动识别技术

针对当前采用目测识别方法进行炮膛疵病检测时存在的识别速度慢、精度低、人为影响因素大等缺点,提出了一种基于拼接算法的炮膛疵病检测方法。该方法采用Harris角点检测算法进行特征点提取,采用归一化互相关法进行特征点初匹配,采用马氏距离提纯算法消除误匹配,采用改进的8参数透视变换优化估计算法和基于边界保持的函数加权平滑融合算法进行炮膛图像融合,并选取图像面积、短长径之比为特征参数完成疵病的自动识别。实验结果表明：该算法对炮膛图像能较好地进行拼接,而且数值化的疵病识别方法相比传统目测识别方法也更加快速、准确,可为部队和相关工程人员进行身管检测提供有益参考。     

隐身榴弹表面吸波材料的抗压强度分析

在火炮发射隐身榴弹过程中,由于隐身榴弹的静不平衡、动不平衡,造成隐身榴弹在膛内运动过程中碰撞膛线,其表面涂敷的吸波材料将承受较大的接触力.发射过程中应保证不损伤吸波材料表面,确保吸波材料具有良好的吸波性能、不增加隐身榴弹的雷达散射截面.从理论上计算了隐身榴弹与膛线之间的接触力,为研制隐身榴弹用的抗压吸波材料提供了设计指标.     

基于流水线图像处理结构的多层模板相关神经元网络

在自主地面车辆中,视觉系统的重要作用之一是根据路标来定位。本文提出了一种便于流水线图像处理结构实现的多层模板相关神经元网络（ＭＴＣＮＮ）。文中给出了ＭＴＣＮＮ的基本结构及训练算法,并且将其与经典的多层前馈神经元网络（ＭＬＦＮＮ）进行了比较。仿真结果表明,本文提出的算法结构在多层前馈神经元网络的分类能力与采用通用图像处理硬件的可实现性之间,取得了良好的折衷。     

基于图像识别引导的AGV运行仿真研究

在自动化立体库中,为较好地分析AGV图像识别引导技术,验证该技术的可行性,进行了AGV运行仿真研究。首先,分析了AGV运行环境情况,利用3dsMax进行了场景建模。然后,将模型文件读入OpenGL,编写程序实现AGV运动和运行视点的变换。通过采集AGV车身与路径轴线的偏差,计算其平均绝对误差并与实际要求比较,结果满足实际要求,从而验证了该技术的可行性。