本课题将包括图像的摄入和保存、平滑、直方图、锐化、边缘提取、分析 与描述、频域变化等一系列基本处理过程。为了理论联系实际，本课题还对指 纹，文字等线条纹图像的识别进行了初步的探讨，其目的是构造自动处理某些 信息的机器系统，以代替人类完成分类和辨识的任务，尤其是指纹识别对于安 全保障，公安破案方面有很大的帮助。为了使计算机识别时能很快的提取关键 特征，提高准确度，减少时空耗费，本课题在分析了多种传统的条件细化、模 板细化、形态数学上的细化等多种细化方法的原理和优缺点后，提出

支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory