基于决策树的模糊序贯最小优化分类器的人脸识别

序贯最小优化算法是一种SVM s(Support VectorM ach ines)训练算法,该算法将一个大型QP(Quadratic Programm ing)问题分解为一系列最小规模的QP子问题,从而避免了多样本情形下的数值解不稳定及耗时问题,同时也不需要大的矩阵存储空间。本文在模糊支持向量机的基础上,提出了基于决策树的模糊序贯最小优化算法并对它进行了分析和研究,在对人脸图像进行独立成分分析后,用该算法进行多类人脸识别。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,在样本类别较少的条件下,该算法可以取得较好的效果。     

The research on high speed underwater target recognition based on fuzzy logic inference

The underwater target recognition is a key technology in acoustic confrontation and underwater defence. In this article, a recognition system based on fuzzy logic inference （FLI） is set up. This system is mainly composed of three parts ： the fuzzy input module, the fuzzy logic inference module with a set of inference rules and the de-fuzzy output module. The inference result shows the recognition system is effective in most conditions.     

一种用于火灾识别的高斯函数动态神经网络分类方法

在火灾识别过程中,模式类的统计特性通常是未知的或者无法估计的,这类决策问题最好直接通过训练,生成所需的判别函数来处理.文中构建了高斯动态神经网络G-DNN结构,给出了G-DNN的理论分析和具体的算法步骤.对于网络学习的收敛速度非常重要网络参数σ,μ,ω,τ初值设定问题,充分利用参数与输入特征值、输出值和中间值分别相关的思想,引入参数预定义的方法,实验证明这种方法可以使网络学习较快收敛.     

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利用北京市道路交叉口的车牌识别数据,应用假设检验的方法研究城市快速路及主干道的旅行时间及其可靠性的分布与估计方法.首先使用四分位数据筛选法对原始数据进行了筛选,获得分析所用数据集.其次对旅行时间的分布进行了研究,提出了与旅行时间有关的分布假设并进行了相应的检验分析,随后研究了旅行时间分布与路段道路运行状况的关系.基于对北京市的数据分析可以看出,道路拥堵时旅行时间分布多接近Weibull分布,通畅时接近对数正态分布.最后,本文进一步探讨直接利用正态分布进行数据拟合以及参数估计的可行性.案例分析显示,使用正态分布估计旅行时间平均值误差较小,但对旅行时间可靠性的估计则误差较大.     

基于计算机视觉的停车位车辆存在性检测方法

为了提高停车场的车位利用率,有效地管理停车场,提出了1种基于计算机视觉的车位检测方法.与传统的视频检测方法不同,该方法在停车位上绘制了特定的辅助识别图案,图案具有各向同质性的特征,在大部分光照、阴影的影响下具备图案特征不变性,且与一般车辆上绘制的图案有显著差别,在此基础上采用图像检测算法对图案进行数学解析描述,作为检测目标,同时采用图像识别算法,逐行扫描各个像素,利用模式匹配判断停车位状态.通过选取停车场的2个车位进行实例验证,准确率为98.12%.结果表明该方法识别速度快、准确率高,具有很好的应用前景.      

基于面部识别的管制员疲劳风险评估关键技术研究

人为因素在民航事故发生原因中所占比例逐渐增加,因此,高效检测管制员的身份和疲劳状况,对保证飞行正常及安全风险的评估具有重要的意义。基于面部识别技术,采用 OpenCV 开发平台,综合图象二值化和模板匹配技术,对管制员的身份及疲劳状况进行识别,取得比较实际的检测效果,疲劳检测成功率达80%,对管制员这类工作岗位的风险管理具有一定的参考价值。      

基于属性识别的驾驶员安全特性评价

为对城市交通中驾驶员安全特性进行评价,利用属性识别原理构建驾驶员安全特性评价体系,通过建立包含道路条件、交通管理设施和驾驶员个性三方面属性的综合评价模型,对驾驶员安全特性影响指标进行分析。评价模型根据指标属性测定值与多指标综合属性测定值,对驾驶员安全特性进行属性识别分析。以安徽省某市6路公交一段线路为研究对象,对公交车驾驶员安全特性进行评价。结果表明,公交车驾驶员安全特性“一般”,为公交车驾驶员安全特性的改善提供理论依据。     

A New Approach to Evidence Combination and Its Application to Targets Recognition in Image Sequence

The classical Dempster's combination rule is the most popular rule of combinations,but it is a poor solution for the management of the evidence conflict at the normalization step.When deal with high conflict information it can even involve counter-intuitive results.Based on evidence distance,some inherent characters of evidences are extracted,and discount method to combine conflicting evidence was proposed.The discount method can be also used to fuse image sequences to recognize targets.Examples show that the proposed method can provide reasonable results with good convergence efficiency.     

Incremental Supervised Subspace Learning for Face Recognition

Subspace learning algorithms have been well studied in face recognition. Among them, linear discriminant analysis (LDA) is one of the most widely used supervised subspace learning method. Due to the difficulty of designing an incremental solution of the eigen decomposition on the product of matrices, there is little work for computing LDA incrementally. To avoid this limitation, an incremental supervised subspace learning (ISSL) algorithm was proposed, which incrementally learns an adaptive subspace by optimizing the maximum margin criterion (MMC). With the dynamically added face images, ISSL can effectively constrain the computational cost. Feasibility of the new algorithm has been successfully tested on different face data sets.     

机动车非接触识别系统的设计与实现

设计开发了一种机动车锁止系统,该系统通过非接触识别技术识别操作者的身份,从而达到机动车防盗的目的。该系统用单片机AT89C55WD控制专用集成电路HTRC110通过无线通信方式实现对H ITAGTM2密码存储器的读写操作,从而实现有效的密码控制。