产程图简述 产程图绘制 产程图分析 异常产程的识别 异常产程图的识别

通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率

对人耳识别中若干关键问题进行了研究.介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比.在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别.在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果

通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程

实验1 作物生长分析法 实验2 种子净度及发芽率的测定 实验3 玉米植株形态观察及类型识别 实验4 冬小麦苗期形态识别及越冬前苗情诊断 实验5 高粱形态识别及类型观察 实验6 大豆、绿豆的形态特征及类型 实验7 棉花的形态特征及栽培种的识别 实验8 谷子、黍子、荞麦形态观察与类型识别 实验9 花生、芝麻、向日葵形态观察与类型识别 实验10 马铃薯、甘薯形态观察与类型识别 实验11 小麦成熟期田间产量测定 实验12 玉米田间测产与室内考种 实验13 大豆、棉花田间测产与室内考种 实验14 作物标本园综合观察

3.4.1 图像分析引言 3.4.2 图像分析系统的组成 3.4.3 模式与模式类 3.4.4 决策论法 3.4.5 结构法

机器感知与模式识别：采用独立分量分析Zernike矩的遥感图像飞机目标识别

⚫ 学习内容 – 风险识别 – 风险分析 – 风险对策 ⚫ 学习目标 – 能够识别常见风险 – 能够进行风险分析 – 能够制订风险计划

【机器感知与模式识别】分层结构的双人交互行为识别方法编辑部