基于细节特征点的掌纹比对算法及GPU加速

针对当前公安机关在掌纹识别应用中存在的掌纹库容量大和现场掌纹质量差等问题,首先对掌纹特征点匹配算法的计算复杂度进行分析,根据分析结果提出特征点的三级比对算法;然后详细介绍三级比对算法的工作流程;对算法进行GPU并行化改造;最后给出测试结果.首次将GPU计算技术应用于掌纹识别之中.文中掌纹特征比对方法相比现有同类掌纹识别速度提高3倍左右,经过GPU加速后可进一步提升比对速度15倍以上.     

乡镇土地利用规划专题地图概括技术探讨

本文主要从数量特征和质量特征方面探讨第二次土地调查基础数据库中专题地图的概括方法,以ArcGIS9.3为平台,结合其缩编工具,进行土地规划专题地图概括,以达到各乡镇在专题地图中的概括批处理,包括对土地利用要素进行简化或夸大,轮廓的平滑处理,以及地图符号的选取等。将该区域的土地利用的规律性和典型特征表现出来,作为规划修编的辅助资源。     

基于稀疏激光采样点的建筑物提取

利用三维成像仪对所获取的稀疏激光采样点信息进行了城市人工建筑物提取的研究.首先根据激光点的高度相似性和距离相邻性可以分割出属于同一建筑物上的激光采样点,然后基于预测方向的方位角从同一建筑物上的激光点中分离出最靠近建筑物轮廓边缘上的激光采样点.对分离出的激光边界点依据建筑物的特点进行了边缘规格化处理.同时依据边缘点连线方向角的变化进行边界点的分组,再依据分组的边界点计算出建筑物的主方向.通过主方向对边界点组进行边缘规格化,最后得到建筑物最外侧边缘的轮廓     

复射影空间中的极小曲面的几何

计算了法数量曲率,得到高斯曲率、 Kähler角、第二基本形式长度的平方和法数量曲率之间的基本关系,还给出共形极小球面有常数Kähler角的条件.     

散货作业区人形识别的二级分类方法

鉴于目前散货码头运用智能视频监控系统时,由于不同方向人形的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征存在较大的变化,使得用传统方法训练获得的少量特异性特征不足以支撑人形的有效分类,因此提出一种基于Ada Boost的针对不同姿势HOG特征的二级分类方法.首先将样本快速分为正(背)面人形和侧面人形,组成第一级分类;然后通过分别为两类样本训练子分类器组成第二级分类;第二级分类对人形进行识别,并对结果进行融合.以天津港干散货码头无人作业区为背景,完成一组人形识别实验.实验结果表明,相较于传统方法,该方法对正(背)面人形具有更高的识别率.二级分类方法整体上提高了人形识别的识别率.     

一种基于特征整合理论的物体识别模型

基于认知科学的研究提出一个新颖的计算模型用于物体识别.特征整合理论为计算模型提供了总体路线.基于最大熵原理构建学习过程,获得必要的先验知识构成认知网络.利用认知网络,将底层的图像特征和高层知识捆绑起来.利用条件随机场的基本概念和原理建模捆绑过程.将计算模型应用于现实世界的物体识别,在标准图像库上进行评估,取得了很好的效果.     

基于2D-3D泛轮廓点对应的三维刚体目标的迭代姿态估计

以单目观测下三维刚体目标的姿态估计为研究对象,针对现有迭代估计方法存在的收敛半径小和收敛速度慢的问题,提出一种新的基于2D-3D泛轮廓点对应的迭代姿态估计方法.与现有的基于数值优化的方法不同,本方法从输入图像的2D泛轮廓点出发,着眼于显性地建立输入图像到目标三维模型的2D-3D特征投影对应关系,进而以此显性投影对应关系对目标的三维姿态参数进行估计.实验结果表明,该方法在算法复杂性、收敛半径和收敛速度上均有明显改进.     

基于点圆理论的2D/3D点包含高效判定

针对2D/3D点包含判定方法的复杂和低效问题,提出基于点圆理论的方法：分类描述奇异情形在点圆中的投影、叠加特征及判定方法,将3D点包含测试转换为与2D点包含测试一致的算法（除子平面方程系数计算外）。筛选和累加与射线相交的射线以上或以下的线段,据此奇偶性判定3D或2D点包含;解析2D射线与多边形相交连续线段内节点的几何特征,即y坐标要么都大于、要么都小于测试点,构建高效2D点包含增量筛选射线法。实验结果表明所建2D/3D点包含方法高效、稳定,可用于处理任意奇异性,适合于任意多面体（流形、非流形、表面为平面或曲面等）或多边形。     

一种有效的非连通域轮廓跟踪算法

本文将T.pavlidis发展的连通域轮廓跟踪算法与图形分割算法相结合,发展了一种对任何复杂图形均有效的非连通域轮廓跟踪算法,并用于文字识别的预处理。文中还指出了T.pavlidis算法存在的缺陷,同时作了若干改进。     

基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法

针对目前船舶典型轨迹的挖掘多以轨迹段作为基本单元,导致聚类对象较为复杂且聚类参数难以确定的问题,本文提出一种基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法。算法以轨迹点作为聚类对象,分析船舶的航速、航向特征并对轨迹点进行压缩;将分段均方根误差引入K中心点聚类算法,实现聚类参数的自适应选择;提取其中的聚类中心点作为轨迹特征点,得到不同类别船舶的典型轨迹。以天津港主航道船舶自动识别系统（automatic identification system, AIS）数据为例,基于地理信息系统平台ArcGIS实现聚类结果的可视化展示。实验结果表明,运用该算法得到的船舶典型轨迹与实际相符,自适应程度较高。研究结果对于辅助船舶轨迹异常检测及挖掘海上交通特征具有重要意义。     

巧用体操棒

一、用体操棒组成各种教学练习的图形 1、列队形、将体操棒均匀地插成前、后、左、右间隔3米的距离3—4列,用于准备活动、蛇形跑练习、足球分组曲线运球的练习。 2、圆形:插成2米间隔的半圆形,作为弯道跑的练习场地。     

人脸识别技术在门禁系统中的研究与应用

近年来,人脸识别技术作为生物特征识别技术中的关键技术之一,凭借其独特的发展优势,成为人工智能和模式识别领域的一个研究热点,受到越来越多研究学者和机构的关注.由于其具有直接、友好和方便等特点,因此具有广泛的应用领域和发展前景.本文在人脸识别技术的研究基础上,将该技术应用于门禁系统,并给出了一种设计方案.该系统的工作流程主要包括人脸图像采集和人脸检测、预处理、特征提取和分类识别.为了提高系统的识别效率,我们在系统设计中采用了与传统的门禁系统不同的特征提取算法,即利用2DLDA算法来提取人脸特征.最后利用最近邻分类器进行分类识别.通过在DRL人脸数据库上的实验来验证算法的有效性和系统的可行性.     

刑侦领域高分辨率掌纹识别技术及快速匹配方法

针对公安机关特别是刑侦领域的掌纹自动识别技术需求,讨论基于高分辨率的掌纹细节特征点识别方法必要性.将细节特征点匹配方法作为重点,以Cafis指掌纹系统为例,分析掌纹细节特征点匹配算法的瓶颈,并与传统硬件并行和最新的GPU并行等提高掌纹比对速度的技术方法进行对比.     

2021年世界交通运输大会水运学部会议 基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法

针对目前船舶典型轨迹的挖掘多以轨迹段作为基本单元,导致聚类对象较为复杂且聚类参数难以确定的问题,本文提出一种基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法。算法以轨迹点作为聚类对象,分析船舶的航速、航向特征并对轨迹点进行压缩;将分段均方根误差引入K中心点聚类算法,实现聚类参数的自适应选择;提取其中的聚类中心点作为轨迹特征点,得到不同类别船舶的典型轨迹。以天津港主航道船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据为例,基于地理信息系统平台ArcGIS实现聚类结果的可视化展示。实验结果表明,运用该算法得到的船舶典型轨迹与实际相符,自适应程度较高。研究结果对于辅助船舶轨迹异常检测及挖掘海上交通特征具有重要意义。     

相干态光场与运动二能级原子系统光场压缩效应

采用求解Schrodinger方程和数值计算方法.研究了相干态光场与运动二能级原子相互作用过程中的光场压缩效应.结果表明:通过适当选择系统参数,可使光场产生完全压缩效应;随系统参数的变化,光场呈现完全压缩、不完全压缩和不压缩周期性变化.     

基于改进ORB算法的遥感图像匹配

针对遥感图像匹配中存在的误匹配率高、匹配速度慢等问题,结合相似图像局部结构一致的思想,提出一种将ORB特征提取算子与BRISK特征描述算子相结合的遥感图像匹配算法。首先使用ORB算法的特征点提取算子对特征点进行检测,再使用BRISK算法的特征点描述算子对检测到的特征点建立特征描述符,然后基于汉明距离使用暴力匹配完成特征点匹配,最后使用LPM算法剔除错误匹配点。实验结果表明：本文算法提取的特征点数量、匹配精确度和运行速度都满足遥感图像匹配的要求;相较于ORB、BRISK算法,做到了速度和精度的较好平衡,展现出了良好的匹配性能。     

基于余弦测度下K-means的网络空间终端设备识别

针对传统Web指纹识别方法中识别对象局限于主流Web服务器软件的问题,提出一种基于余弦测度下K-means的网络空间终端设备识别模型。首先,设计识别模型和确定验证方法。其次,选取返回的HTTP数据包头部字段和状态码作为终端设备特征,对特征进行提取和向量化后转化为32维特征向量。再次,选取余弦距离函数作为K-means聚类算法中的相似性度量函数。最后,根据识别模型设计实验算法流程,对网络空间中的无标记样本和标记样本进行识别实验。实验结果表明,该模型能够识别无线路由器、网络摄像头和智能交换机等终端设备,并具有较高的识别准确率和较低的识别遗漏率。     

基于多维度特征和MLP的岩体点云植被滤波方法

岩体点云滤波是岩体三维重建的关键环节。针对岩体点云环境,提出一种基于多维度特征和多层神经网络的植被滤波方法。该方法首先计算点云中每一点的多维度特征作为特征输入;然后利用多层神经网络构建分类器实现对岩体点云数据的植被滤波过程。分析多维度特征的可用性,并通过不同的实验过程筛选最优网络模型参数。与其他分类器相比,本算法精度较高,能够更好地应用于岩体点云植被滤波领域。     

最优预售机票策略的可视化实验开发

系统地研究了飞机票预订策略问题的数学模型,在Visual J++6.0环境下利用Java Applet嵌入网页技术,实现该问题的网上可视化.用户通过可视化界面,输入相应的参数,经系统计算后,就可输出最优机票预订数量,并以二维图形的方式显示计算结果,为学习者提供了具有可视化和交互性功能的学习平台.     

论手语的基本要素——语形

手语是聋人重要的交际工具,它作为一种语言,已逐渐为人们所接受。作为聋校教育教学重要手段的手语,其作用是有声语言无法替代的,为了让聋生更好地学习掌握手语,对手语基本要素——语形研究和分析显得尤其必要。手语中的语形相当于有声语言中的语音,构成它的基本要素是手形、位置、动作、方向等。本文以《中国手语》为研究蓝本,对手语的基本要素语形进行了分析,以期推动中国手语工作的研究进程。