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学位论文；运动物体跟踪方法主要包括卡尔曼滤波，Mean-shift，Camshifi算法，粒子滤波器，Snake模型等；应用卡尔曼滤波方法设计了一套煤矿矿工出入自动监测系统；提出了一种新的基于高斯混合模型的颜色特征提取方法，该方法克服了现有的Camshift算法Continuousl y Adaptive eanshift中跟踪目标特征提取精确度低和计算复杂度高的缺陷-Dissertation moving object tracking methods include Kalman filt
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This paper proposes a new method of extracting and tracking
a nonrigid object moving while allowing camera movement. For object
extraction we first detect an object using watershed segmentation
technique and then extract its contour points by a
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This paper identifies a novel feature space to
address the problem of human face recognition from
still images. This based on the PCA space of the
features extracted by a new multiresolution analysis
tool called Fast Discrete Curvelet Transfo
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人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在法律、商业等领域有
着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成：定位与检测模块，特征提
取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论，通过实验仿真了一个基于静态图像
的人脸识别系统。为提高系统的识别率，本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深
入研究。
针对复杂多变人脸检测和定位问题，实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该
算法首先基于肽色特征提取出人脸区域，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛
可
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本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
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本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
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将高阶时频表示引入机械故障诊断领域。介绍了Wigner 高阶矩谱(WHOS)的概念、定义。针对多分量信号Wigner 高阶矩谱的交叉项会产生“虚假信号”,结合局域波法, 提出了一种抑制WHOS交叉项的新方法。首先对复杂信号进行预处理, 利用局域波分解方法把其分解成有限个具有单分量特性的基本模式分量,然后对每个基本模式分量计算WHOS。该方法能有效抑制WHOS时频分布的交叉项。通过仿真实验和转子的故障实验,以Wigner 双谱为例, 验证了该方法的实用性,为故障诊断的特征提取提供了新的工具-Hig
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本文提出了一种新的脑电信号特征提取方法。结合JR和SP。并与AR进行对比。-This paper has developed a new method of motor imagery data feature extraction.
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A novel fault feature extraction method based on the local mean decomposition technology
and multi-scale entropy is proposed in this paper. When fault occurs in roller bearings, the
vibration signals picked up would exactly display non-stationary
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针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题， 提出将双树复小波变换和独立分量分析( ICA) 结合的故障诊断方
法 该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量 由于各个分量存在一定的频率混叠， 对
故障信号特征提取有很大的干扰， 进而引入 ICA 对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离， 从而尽可能消除频率混叠 最后
对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调， 即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别-Aiming at the diff
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