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空间鉴别是利用点源目标和大面积背景之间尺寸方面的特性差别,从复杂背景中鉴别出所需要的目标的一种方法。本文提出综合利用空间鉴别的几种方法,改进现有的红外探测跟踪系统,提高背景滤除能力,增加系统探测跟踪能力,改善图象质量,因而具有广泛的用途。
空间鉴别原理
【摘 要】
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空间鉴别是利用点源目标和大面积背景之间尺寸方面的特性差别,从复杂背景中鉴别出所需要的目标的一种方法。本文提出综合利用空间鉴别的几种方法,改进现有的红外探测跟踪系统,提高背景滤除能力,增加系统探测跟踪能力,改善图象质量,因而具有广泛的用途。
【出 处】
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吉林大学自然科学学报
【发表日期】
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1979年01期
其他文献
一 绪言 随着电子计算机利用形态的高度发展,已有必要不只进行通常的数值计算,而要求输入文字和图形,更进一步能处理“日语文章信息”。日语的特点是用汉字假名混合文书写,至于将来汉字全部废除的事,也还没有考虑。因而,可能的话,我们期望将汉字假名混合文原封不动地输入计算机和从计算机输出。
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在印刷领域引入电子计算机是从电子计算照相排字机开始的。初期的电子计算照相排字机,就其印字部分来说,完全是沿袭着以往的照相排字机的原理,它是把字母以底片的形式存储起来,使应该排字的位置(按着组版规则用电子计算机计算)和文字同时暴光。因此,这种型式的机器不经过数字系统的图象处理。所谓把字母以底片的形式存储,毕竟还是受到机器上能够使用的字数的限制。在印刷厂,通常是主顾亲自照料自己所计划的出版物或印刷品,
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本文介绍一种识别手写体汉字的分析综合法。该识别法的基础在于下述事实:汉字可以写成几种基本笔划的序列,而手写体汉字每一笔划又可按书写时笔点运动的相当简单的模型来描述。 该识别方法的作用过程如下:首先,体现笔点运动模型的形成过程,从输入文字图形中抽取笔划序列;然后,从笔划字典中查找所抽取的笔划序列来识别汉字。 该识别方法已经就点数为1000的手写体汉字进行了计算机模拟实验,正确识别率是82.4％。
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1.引言 本文主要根据文献的轮廓跟踪识别系统结合对该系统的实践,讨论这种跟踪方式的优缺点,并将它同其他识别方式作了简单对比。这里着重在于介绍轮廓跟踪系统识别手写体数字的设计原则和途径,而不多涉及其具体技术实现问题。 在统计学图象识别方法中,比较常见的有两种类型:其一是,以建立各种判别函数为准则,将决策空间划为若干区域;将待识的未知图象的数据与各已知图象相比较,最后看未知图象落在那个决策区域,就识为
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目前,从国外文献上看,声音识别研究课题最有希望的和最吸引入的也许有下述四项: (一)音响分析精密化 人语声的波形表现出典型的非定常过程,但至今为止多是假定其在局部上是定常的,因而以较长的片段(20～30毫秒)为单位进行分析。但如清爆破音的音头等就要求对单位时间内的过渡的波形进行更妥切的波形分析。这就要对需要分析的部分进行精细的控制,确定在过渡波形中的哪些部分应做为特征分离出来。
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识别问题,特别是那些要依靠人的听觉、视觉、触觉才能识别的文字,图形、物体(的性状和大小)、人的声音等对象的识别问题,无疑是极为吸引人的课题。二十年前,英美等国就已制造出一些磁性的或光学的读识器,前者能够识别具有特定形体的用磁墨印出的阿拉伯数字和符号,并被用于读出印在银行支票底边的信息,包括账号、交易号码和款项,也被用来处理公司账单存根,杂志货单等,这类装置只能配合特殊的高质量的磁墨印刷器使用;后者
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§1 手的识别功能 从人的手到机械的手,都不要忽视识别功能。动物和人的触觉之所以能够存在和发展,是由它们的视觉与听觉的不完备性决定的。比如,物体的软硬冷暖,除了触觉是无法感知的;另外,在黑暗的地方或者在背景混乱使人眼光缭乱的地方,或者因为眼病而看不清的时候,我们总是免不了用手去摸一下才弄清怎么回事。所以,不要忽视手的作用——在识别物体中的作用。类似的,机器人或者有些人说的罗伯特(Robot的音译)
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氢酶在许多微生物能量代谢中起着重要作用。Schubert和Evans提出了一些具有氢酶的菌株,在共生固氮时,通过由固氮酶所产生的氢再循环,使其更有效地利用光合产物。Schubert和Evans所采用的程序,也为其他作者用来测定氢酶活性,包括测量用根瘤分离的各个菌株或假菌体接种的完整根瘤对氢的吸收。这种程序既冗长,又耗费时间,还需要利用氨酶使H_2产生还原力。最近,O’Gara和Shanmugam报
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从有史以前就有几个表明注重指纹的史例。没有两个人有同样指纹的情况,只要指纹不被破坏,一辈子也不改变。这两大特点,早在一百多年前就被证实了。 代替图章按手印、重视于犯罪现场遗留下来的指纹以及在几个国家实行的身份证卡等,可以说正因为指纹含有这两大特点才具有一定意义。
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早在三十年代,就有人开始研究声音识别,并提出声音合成器。到了五十年代,随着图象识别的发展,对声音识别感兴趣的人也多了起来。在六十年代中期,Bobrow D.G.提出了问答系统研究报告。1969年,Coles L.S.提出“用英语和机器人谈话”的研究报告。1974年Colby K.M.等提出“自然语言识别图
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