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文檔簡介
1、 本文的主要工作是在討論模式識別理論方法的基礎上,對其在一些多維信號領域的應用進行了分析和測試。本文在總結當前一些應用算法的基礎上,根據(jù)每個領域自身的特點,設計了一些有效的識別方案。本文討論的一維信號主要是指化學溶液的2.5次微分示波極譜圖。該部分的工作包括:利用小波神經網(wǎng)絡提取化學濃度信號的特征,然后構造基于BP神經網(wǎng)絡分類器,將利用前面提取的特征進行訓練,待到分類器的參數(shù)穩(wěn)定之后,進行溶液濃度的預測。本文討論的二維信號主要
2、是指圖像信號。該部分的工作包括:人臉定位識別,其中人臉定位是利用膚色在HIS和HSV空間中的分布情況,尋找膚色區(qū)域,然后利用人臉的特點,將刪除錯誤識別的人臉候選區(qū)域,在另一種定位方案中,本文采用SVM確立最佳膚色分類界面來識別膚色區(qū)域;人臉身份識別,是利用人臉投影特征定位人臉五官位置,并通過提取五官的區(qū)域特征達到識別人臉身份的目的;衛(wèi)星圖片中特定目標的定位,采用創(chuàng)建目標模板操作的方法,在衛(wèi)星圖片中尋找特定的目標。在機器人視覺中的mark
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