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Ｆｕｚｙ（模糊）模式识别是模式识别的一个新分支。本文以Ｆｕｚｙ集理论及模式识别理论为基础，根据专家提供并用语言变量描述的ＣＴ征象，通过对数字化图象进行边检、分割和特征提取，识别出了小肺癌分叶、毛刺、空泡、星芒、瘤体密度均匀性等特征并描述了识别结果。
CT图象特征的Fuzzy识别方法
【摘 要】
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Ｆｕｚｙ（模糊）模式识别是模式识别的一个新分支。本文以Ｆｕｚｙ集理论及模式识别理论为基础，根据专家提供并用语言变量描述的ＣＴ征象，通过对数字化图象进行边检、分割和特征提取，识别出了小肺癌分叶、毛刺、空泡、星芒、瘤体密度均匀性等特征并描述了识别结果。
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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0年JSGG806.012期
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文中提出了一种适合于二值图象分割的快速聚类算法．它具有五个特点：①图象扫描过程与聚类过程一体化；②执行速度快；③总的类数动态生成；④节省存储空间；⑤便于后续处理．该方法可应用到目标检测、多目标跟踪和噪声去除等领域
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文中介绍一种通过动态压缩途径来压缩静态图象的方法．该方法首先使用排列变换将静态图象分解成动态图象序列，然后再利用现有的ＭＰＥＧ压缩程序对该图象序列进行压缩．文中还讨论了各种扫描曲线对于所生成的图象序列中相关性的影响，肯定了希尔伯特曲线的良好的局部相关性．最后使用标准测试图象Ｌｅｎａ进行了实验，结果，在压缩比同为６６：１的情况下，本方法的峰值信噪比（ＰＳＮＲ）要比ＪＰＥＧ高出０．６ｄＢ左右．
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ＨＭＭ技术在语音识别中得到较为成功的应用，然而ＶＱ／ＨＭＭ对大词表的识别速度及识别率仍不理想．文中根据系统实现中的实时性和识别率的要求，提出了初始码本均匀法，对参加训练的各音先对其求平均，然后用各音的平均值组成初始矢量空间．并采用码本快速迭代法以及标号直方图法与ＨＭＭ识别相结合的二级识别方法，提高了系统的识别率和识别速度．此方法简单，易于实时化．
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提出采用光学高通滤波器和直角三棱镜组成实时指纹输入装置，对Ｆ．Ｔ．Ｇａｍｂｌｅ等人提出的实时指纹输入装置作出了重大改进，大大增强了实时指纹输入图像的对比度。实验结果表明，采用该装置组成的实时指纹识别系统，具有识别速度快、精度高和装置比较简单等优点，有较高的实用价值。
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DCT是数据压缩的主要技术之一 ,它能将图象的主要能量集中在很少的几个 DCT系数上 .可是 ,DCT对于含有较多边缘的图象块并不十分有效 ,因为 DCT变换作用于这样的图象块后不能导致有效的能量集中 .文中提出了一种自适应 DPCM/ DCT混和编码方法用于解决这一问题 .对于每一个图象块 ,边缘检测器自动判断该块是否含有较强的边缘 ,如果含有较强的边缘 ,则使用DPCM编码器 ;如果不含有较强
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本文讨论了用矢量量化／隐马尔可夫模型（ＶＱ／ＨＭＭ）法实现的语音识别系统，重点阐述了如何利用ＨＭＭ对多训练序列的迭代公式使系统具有自学习功能。经实测证明，该系统基本达到了预期性能。
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本文论述的基于部件特征描述和汉字特征点相结合的汉字识别方法。该方法采用汉字的四周轮廓加权值为汉字的特征描述［１］，并利用ＩＤ３分类算法［２］自动建立该加权值的最佳ＩＤ３分类树。该算法具有自动增加特征，查询速度快，分类精度高的特点。采用轮廓加权值方法可以使部件有序，进而提高搜索的速度。汉字特征点及背景点的选取用于部件的细分类。汉字的机内表示为部件、部件在汉字中的位置的有序二位元组序列。
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图象压缩编码以及传输的结果，是由图象质量测度来评价的。由于人眼通常是最终的信息接受者，基于视觉特性的客观测度更符合主观评价。近年来，电子成象和编码的技术的飞速发展与应用，使这种质量评价标准成为活跃的研究区域，本文对其研究现状作了综述。
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