虚拟货币闪兑钱包开发,搭建钱包应用app系统

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钱包是币圈的重要投资领域之一,近些年钱包的市场变化多端,由于主流币行情的波动,也使得一些钱包app的玩法成为用户偏爱的方向。

而钱包的核心就是便捷、快速。便捷可以对接市面上各种底层的虚拟货币进入钱包中统一管理;快速则可以进行闪兑快速买卖虚拟货币;当然也可以加入一些理财、游戏等其他玩法。搭建钱包应用app 系统加汪先生:xnbwang(我的微)。

源中瑞开发的钱包app系统还有哪些功能呢:

1.多种注册方式。中心化钱包支持邮箱注册、手机号注册、帐号注册等;去中心化钱包则是可以导入导出私钥,拥有助记词注册。

2.社交功能。可以支持发布信息、讨论、建群等等,根据具体项目来定。

3.交易所。支持钱包中加入币币、合约、场外、杠杆等多种交易玩法,用户在屯币的同时,可以直接参与交易,方便快捷。虚拟货币钱包系统开发

4.理财。理财是一个统称,其中可以有持币生息、锁仓、量化......,等玩法,这些都是按照项目方的实际项目情况可以具体化。

5.跟单。跟单是今年非常火热的玩法之一,可以加入钱包中,引入交易员,对接进入交易所中,或者自带交易所内嵌跟单功能,这样吸引用户的同时,也能增加交易手续费。

6.区块链应用接入。比如类似imtoken这种去中心化钱包中会接入许多区块链游戏、Dapp等都是可以的。

更多功能可以依据项目的情况进行增加和删减,目前源中瑞拥有全行业成熟系统。当然不管是钱包还是其他系统安全才是核心,对于自主研发系统的源中瑞来说可以给项目方提供更好的技术支持。

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联系地址:深圳市龙华区智慧谷创新园。

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势 摘要:随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持,在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词:人工智能,技术,模式识别,前景 Abstract:In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一,引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二,现状 以地图模式识别为例,地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下,

模式识别的应用

模式识别的应用 模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 文字识别——如何将文字方便、快速的输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈,也关系到计算机能否真正得到普及的应用。目前,汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大;自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说,手写体识别的难度高于印刷体识别,而在手写体识别中,脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止,除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外,汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 语音识别——语音识别技术技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来,在生物识别技术领域中,声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目,并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术,该方法在语音识别时识别速度较快,也有较高的识别率。//https://www.360docs.net/doc/8d15869918.html,/p-67030326.html 指纹识别——我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤 凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的 纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的。依靠这 种唯一性,就可以将一个人同他的指纹对应起来,通过比较 他的指纹和预先保存的指纹进行比较,便可以验证他的真实

身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类,进行检索。指纹识别基本上可分成:预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 遥感——遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 医学诊断——在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面,模式识别已取得了成效。

模式识别与智能系统

模式识别与智能系统 (081104) 一、培养目标 培养热爱祖国,拥护中国共产党的领导,拥护社会主义制度,遵纪守法,品德良好,具有服务国家、服务人民的社会责任感,掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识,具有创新精神、创新能力和从事科学研究、教学、管理等工作能力的高层次学术型专门人才。 模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现,以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合,具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。 本学科培养德智体全面发展,具有坚实和系统的模式识别与智能系统理论知识和实践技能,了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态,能够适应我国经济、科技、教育发展需要,面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育的高层次人才。学位获得者业务上应具有具备从事在本学科及相关学科领域独立开发研究工作的能力,注意理论联系实际,能够分析和解决现代经济建设和交叉学科中涌现出的新课题;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;较为熟练地掌握一门外国语;具有健康的体格。 二、研究方向 (一)智能机器人系统 主要进行智能机器人控制与决策系统的研究与开发,包括自主移动机器人、特种机器人、服务机器人、工业机器人等内容。机器人的自主定位、导航、避障与多机器人协调控制为主要研究方向。 (二)系统仿真技术与应用 主要研究方向为控制系统仿真与计算机辅助设计、半实物仿真与实时控制、分数阶与网络控制系统仿真、系统建模校验与验证及仿真算法和高层体系结构理论与应用技术、工业过程建模仿真和提高控制效果与系统性能的方法研究。 (三)图像处理与计算机视觉 研究图像信息获取、处理、分析、理解与识别分类等理论与技术,研究图像处理技术在医学影像处理、动态目标识别与跟踪、智能交通系统、军事等领域的工程应用问题。 (四)建筑智能化技术 本方向以建筑智能化技术为背景,主要研究智能建筑系统集成理论与技术、

模式识别与智能系统硕士点_研究生入学复试大纲pris_test

模式识别与智能系统硕士点 研究生入学复试大纲 复试笔试满分为150分,包括基本能力测试(45分)和专业基础知识测试(105分)两部分。采取闭卷考试,考试时间一般为2至3小时。 有关专业基础知识测试的说明 专业基础知识测试(105分)由21道题目组成,参加笔试同学可从中任意选择7道完成,每题15分。专业知识点包括以下七个方面: 一.图象处理(共3题) 考试知识点:数字图象直方图、基于直方图均衡化的图象增强、边缘检测算子、梯度大小/方向计算、频域滤波基础、频域滤波操作的基本步骤。 辅导材料:冈萨雷斯等,《数字图象处理》,第二版,电子工业出版社, 2003.3, ISBN 7-5053-8236-5。认真阅读该书的3.3, 4.2, 10.1。 二.信息安全(共2题) 考试知识点:信息熵的计算、信源编码。 辅导材料:《信息与编码理论基础》,万旺根,上海大学出版社。 三.人工智能(共2题) 考试知识点:人工智能的基本概念。 辅导材料:廉师友,人工智能技术导论(第二版)廉师友西安电子科技大学出版社, 2002.7, ISBN 7-5606-0811-6。认真阅读该书的第一章。 四.微型计算机原理(共5题) 考试知识点:80x86指令寻址模式及汇编指令的书写格式;不同进制数之间的转换;汇编程序的阅读;计数器模块8253及其编程;可编程中断控制器8259模块及其编程。 注:相关硬件模块控制字格式不需记忆。(提供)

辅导材料:微型计算机技术及应用(第3版),戴梅萼等,清华大学出版社,2003 五.多媒体信息处理(共4题) 考试知识点:1.多媒体基本概念 多媒体技术,多媒体系统的层次结构,多媒体系统的组成 2.多媒体数据压缩: 数据压缩算法概念及分类,统计编码,预测编码,变换编码,分形编码 静态图像压缩标准JPEG,运动图像压缩标准MPEG,音频压缩标准 3.音频信息处理 声音数字化,音频文件格式,声卡的组成与设计(含声卡的工作原理、硬件设计、软件结构、编程接口等) 4.视频信息处理 视频信号数字化,视频的文件格式,视频压缩卡的设计 辅导材料:多媒体技术基础及应用,钟玉琢等,北京:清华大学出版社,2006.2 六.生物特征识别(共2题) 考试知识点:生物信息学序列联配(双序列比对,多序列比对)。 辅导材料:David W. Mount,《生物信息学:序列与基因组分析(影印)》,Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Harbor Lab(CSHL) Press。认真阅读sequence alignment 的相关内容。 七.射频识别(共3题) 考试知识点:电子标签的基本概念。 辅导材料:纪震,李慧慧等,《电子标签原理与应用》,西安电子科技大学出版社, 2005.12, ISBN 705606-1599-6。认真阅读该书的第一章。

模式识别与智能系统

模式识别与智能系统 Pattern Recognition & Intelligent System (专业代码:081104) 一、学科概况 本校模式识别与智能系统学科为国务院1993年批准的博士学位授予权学科,2001年经国务院学位委员会批准为国家级重点学科(二级学科);本学科所在的控制科学与工程学科具有一级学科博士学位授予权,同时拥有一级学科博士后流动站。本学科主要从事模式识别与智能系统的理论与应用研究,为本校“211工程”重点建设学科。经过多年的建设,现有博士生导师七名,百余名的博士生研究队伍,和先进的教学与科研硬设备环境。多年来,一批科研成果达到国际与国内先进水平。 二、培养目标 本学科培养的模式识别与智能系统的硕士研究生应具有较宽广的基础理论及较深入的专业知识,能解决国家经济建设与国防中在本领域内的工程技术的应用课题,具有较好的理论联系实际的能力。 三、学制和学分 全日制硕士研究生实行以两年半制为主的弹性学制,原则上不超过5年。 总学分33学分,其中必修课程不少于14学分。

四、硕士课程设置 五、科研能力与水平 1. 掌握本学科的基础理论和专业知识,对所研究的课题有新的见解,取得新的成果。对于学术型学位的硕士研究生,还应熟悉国内外相关的学术研究动态。 2. 工作认真踏实,能独立进行科研工作并圆满完成科研任务。 3. 对于应用型、复合型学位的硕士研究生,能发现实践中与本学科相关的需求,能提出工程解决方案;对于学术型学位的硕士研究生,能提出和界定科学问题。

4. 硕士研究生在校期间应积极发表学术论文,参与学术交流。 六、开题报告 为确保学位论文的质量,指导教师应针对每个硕士研究生的类型和层次,确定选题范围。硕士研究生在导师的指导下,通过阅读文献、收集资料和调查研究后确定研究课题,提交开题报告。开题报告的主要内容包括: (1)课题来源及研究的目的和意义; (2)国内外在该方向的研究现状及分析; (3)主要研究内容; (4)研究方案及进度安排,预期达到的目标; (5)预计研究过程中可能遇到的困难和问题以及解决的措施; (6)主要参考文献。 提交开题报告的时间一般为第四小学期,开题报告字数应在5000字以上。开题报告的评议结果为通过或不通过。硕士研究生学位论文选题、开题的要求详见《南京理工大学硕士学位论文选题、开题及撰写的有关规定 七、学位论文 学位论文工作是研究生培养的重要组成部分,是对研究生进行科学研究或承担专业技术工作的全面训练,是培养研究生创新能力、综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题能力的重要环节。 硕士学位论文要求概念清楚、立论正确、分析严谨、计算正确、数据可靠、文句简练、图表清晰、层次分明,能体现硕士研究生具有宽广的理论基础,较强的独立工作能力和优良的学风。在阐明论文的目的、意义和成果时,应有实事求是的科学态度。 硕士研究生的论文工作必须在导师指导下,由研究生独立完成。完成后应按照《中华人民共和国学位条理暂行实施办法》和《南京理工大学博士、硕士学位授予细则》的规定,组织论文评审和答辩。获准参加答辩的前提条件是:必须修满规定的学分,外语通过学位英语考试或通过国家英语六级考试,其余学科基础课程成绩不得低于70分并完成教学实践、科研实习。

人工智能的模式识别与机器视觉

人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支,它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而,已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明,人类接受外界信息的80%以上来自视觉,10%左右来自听觉,其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面,只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是,视觉是一种感知,机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程,例如,一个可见的景物由传感器编码输入,表示成一个灰度数值矩阵;图像的灰度数值由图像检测器进行处理,检测器检测出图像的主要成分,如组成景物的线段、简单曲线和角度等;这些成分又校处理,以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息;最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息,把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次,低层视觉主要是对视觉团像执行预处理,例如,边缘检测、运动目标检测、纹理分析等,另外还有立体造型、曲面色彩等,其目的是使对象凸现出来,这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象,显然,实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括:实时图像的并行处理,实时图像的压缩、传输与复原,三绍景物的建模识别,动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程,知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能,能模拟人类的智能行为,就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中,这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述,或者说是一组约定,是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构,对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式,知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知

模式识别及应用--教学大纲

《模式识别及应用》课程教学大 纲 ( 06、07级) 编号:40021340 英文名称:Pattern Recognition and Its Applications 适用专业:电子信息工程 责任教学单位:电子工程系电子信息 教研室 总学时:32 学分:2 考核形式:考查 课程类别:专业课 修读方式:必修 教学目的:模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习,学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法,并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法,通过课外上机练习,学会编写模式识别的算法程序,达到理论和实践相结合的目的,使学生了解模式识别的应用领域,为将来从事这一方面的研究打下初步基础。 主要教学内容及要求:由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术,因此在学习内容上侧重基本概念的讲解,辅以必要的数学推导,使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念,以及最基本的处理问题方法。 本课程安排了一些习题,以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识,学习了本课程后,大部分学生能处理一些简单模式识别问题,如设计获取信息的手段,选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。 第一章概论 1.掌握模式识别的概念 2.熟悉模式识别系统 3.熟悉模式识别的应用 第二章统计模式识别——概率分类法 1. 掌握概率分类的判别标准 (1)Bayes法则 (2)Bayes风险 (3)基于Bayes法则的分类器 (4)最小最大决策 (5)Neyman-pearson决策 2. 熟悉正态密度及其判别函数 (1)正态密度函数 (2)正态分布样品的判别函数 3.了解密度函数的估计 第三章聚类分析 1. 掌握基于试探的聚类算法 (1)基于最近邻规则的试探法 (2)最大最小距离法 2.熟悉层次聚类算法 3.熟悉动态聚类法 (1)K均值算法 (2)迭代自组织的数据分析算法4.了解合取聚类法、最小张树分类法 第四章模糊模式识别 1.掌握模糊信息处理的基本概念 2.熟悉模糊识别信息地获取 3.熟悉模糊综合评判 4.熟悉基于识别算法的模糊模式识别 5.熟悉模糊聚类分析 第五章神经网络识别理论及模型 1.掌握人工神经网络基本模型 2.熟悉神经网络分类器 3.熟悉模糊神经网络系统 4.熟悉神经网络识别模型及相关技术 第六章特征提取与选择 1.掌握类别可分性判据 2.掌握基于可分性判据进行变换的特征提取与选择 3.掌握最佳鉴别矢量的提取 4.熟悉离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用 5.熟悉基于决策界的特征提取 6.熟悉特征选择中的直接挑选法 本课程与其他课程的联系与分工:本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。它与数字图像处理课可并开。所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中,并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。

图像校正与分割处理软件设计与实现模式识别与智能系统方案

图像校正及分割处理软件设计与实现《图像分析与模式识别》课程期末大作业报告 课程名称:图像分析与模式识别

目录 图像校正及分割处理软件设计与实现 (1) 1 软件需求 (1) 1.1 操作界面需求分析 (1) 1.2 图像几何校正需求分析 (1) 1.2 ISODATA聚类算法的图像分割需求分析 (2) 2 算法原理及流程图 (2) 2.1 Hough变换 (2) 2.1.1 Hough变换原理 (2) 2.1.2 图像几何校正流程 (3) 2.2 ISODATA算法原理 (3) 2.2.1 ISODATA算法原理步骤 (3) 2.2.1 ISODATA算法流程图 (5) 3 程序设计框图 (6) 4 实验结果及分析 (7) 4.1 图像几何 (7) 4.1.1 支票图像几何校正结果 (7) 4.1.1 支票图像几何校正结果分析 (8) 4.2 图像分割 (8) 4.2.1图像分割结果 (8) 4.2.1图像分割结果分析 (10) 附录: (11) 附录一:图像几何校正代码 (11) 附录一:ISODATA聚类算法图像分割代码 (11) 附录一:MATLAB的GUI操作界面代码 (17)

图像校正及分割处理软件设计与实现 摘要:设计一种图像几何校正及图像分割处理软件,实现对倾斜支票图像校正为水平,及对已给的图像进行分割。图像几何校正主要通过边缘检测、Hough 变换、求倾斜角、图像旋转等算法实现;图像分割采用ISODATA聚类算法实现。实验结果表明,实现了对倾斜支票图像几何校正和对图像的分割功能。 关键词:边沿检测;Hough变换、图像旋转、ISODATA算法;图像分割; 1 软件需求 需求分析是指对要解决的问题进行详细的分析,弄清楚问题的要求,包括整个系统所要实现的功能。 根据题目,设计需要编写带有操作界面的图像处理软件,功能包含图像几何校和基于ISODATA聚类算法的图像分割。开发工具使用MATLAB。根据MATLAB的特点及需要实现的软件功能,软件需求分析如下: 1.1 操作界面需求分析 软件实现的功能是图像处理,因此操作界面中需要一个按钮,用于选择待处理的图像,称为“图像选择”按钮;选择的原始图像需要在操作界面中显示,因此需要一个用于显示原始图像的坐标控件;由于软件需要实现多功能,需要一个下拉框实现功能的选择;一个开始功能处理的按钮,称为“开始处理”按钮;一个用于显示图像处理结果的坐标控件。最后需要一个退出操作界面的按钮,称为“退出”按钮。 1.2 图像几何校正需求分析 原始图像在拍照时出现了倾斜,需要将图像校正,消除倾斜。通过对图像的观察,图像是一支票,支票上存在表格。因此想法是通过检测支票表格边框线的倾斜角,就是整图像的倾斜程度,然后根据这个倾斜角旋转,便可得到校正的水平图像。要检测支票图像表格边框直线。需要对图像的边缘进行检测,图像的边缘检测方法很多,如:sobel算子边缘检测,prewitt算子边缘检测,roberts 算子边缘检测,log算子边缘检测,canny算子边缘检测等,由于原图的噪声并不是很严重,因此上面这些边缘检测办法都能胜任,这里使用log算子进行边缘检测,为了适应其它边缘检测方法,本设计需要尽量在改变边缘检测方法时尽可能少地修改代码。边缘检测后,采用Hough变换提取直线,然后在提取的直线上找两个点,计算出直线的倾斜角度。最后根据这个倾斜角度对图像进行旋转。

模式识别及其在图像处理中的应用

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题,并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结,最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法

模式识别诞生于20世纪20年代,随着计算机的出现和人工智能的发展,模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域,目前广泛应用的文字识别( MNO)就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架 模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为,模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息,模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类,其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地(或者人为进行少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。 根据有无标准样本,模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器,通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1,标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器,分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器,得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法,例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。

模式识别应用Word版

1.模式识别的基本概念 模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息,模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类,其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动的(或人为进行少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。 图1 模式识别的基本过程 模式识别的研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家的研 究内容,属于认知科学的范畴;后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年的努力,已经取得了系统的研究成果。 2.模式识别的应用 经过多年的研究和发展,模式识别技术已广泛应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域,如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等。 2.1 细胞识别 细胞识别是最近在识别技术中比较热门的一个话题。以前,对疾病的诊断仅仅通过表面现象,经验在诊断中起到了主导作用,错判率始终占有一定的比例;而今,通过对显微细胞图像的研究和分析来诊断疾病,不仅可以了解疾病的病因、研究医疗方案,还可以观测医疗疗效。如果通过人工辨识显微细胞诊断疾病也得不偿失,费力费时不说,还容易耽误治疗。基于图像区域特征,利用计算机技术对显微细胞图像进行自动识别愈来愈受到大家的关注,并且现在也获得了不错的效果。但实际中,细胞的组成是复杂的,应该选择更多的特征,建立更为完善的判别函数,可能会进一步提高分类精度。最近我们有一个项目中就是关于细胞识别的。

模式识别学习心得体会

模式识别学习心得体会 篇一:最新模式识别与智能系统专业毕业自我总结 最模式识别与智能系统专业大学生 毕业自我总结优秀范文 个人原创欢迎下载 模式识别与智能系统专业毕业论文答辩完成之际,四年大学生活也即将划上一个句号,而我的人生却仅仅是个逗号,我即将开始人生的又一次征程。作为×××大学(改成自己模式识别与智能系统专业所在的大学)毕业生的我即将告别大学生活,告别亲爱的模式识别与智能系统专业的同学和敬爱的老师,告别我的母校——×××大学。 回顾在×××大学模式识别与智能系统专业的求学生涯,感慨颇多,有酸甜苦辣,有欢笑和泪水,有成功和挫折!大学——是我由幼稚走向成熟的地方,在此,我们认真学习模式识别与智能系统专业知识,拓展自己的知识面,培养自己的模式识别与智能系统实践活动能力。 在思想道德上,×××大学(改成自己就读模式识别与智能系统专业所在的大学)学习期间我系统全面地学习了思政课程的重要思想,不断用先进的理论武装自己的头脑,热爱祖国,热爱人民,坚持四项基本原则,树立了正确的人生观、价值观、世界观,使自己成为思想上过硬的模式识别与智能系统专业合格毕业生。

在模式识别与智能系统专业学习上,我严格要求自己,刻苦钻研 篇二:最新模式识别与智能系统专业毕业自我个人小结优秀范文原创 最模式识别与智能系统专业大学生 毕业个人总结优秀范文 个人原创欢迎下载 在×××(改成自己模式识别与智能系统就读的大学)模式识别与智能系统专业就读四年青春年华时光,匆匆而过。四年的时间足以证明了,我爱上了×××(改成自己模式识别与智能系统就读的大学)的一草一木,一人一事。回想四年里有过多少酸甜苦辣、曾经模式识别与智能系统班级里的欢声笑语,曾经期末考试备战中的辛勤汗水……所有的一切都历历在目。在模式识别与智能系统专业各位老师的启发教导下,我在德智体方面全面发展,逐渐从幼稚走向成熟。 在思想政治上,我有坚定信念和正确的立场,热爱祖国,热爱党,认真学习、与时俱进。平时本人踊跃参加模式识别与智能系统专业组织的各项社会公益活动,主动投入模式识别与智能系统班级捐款救灾等活动行列,用微薄的力量,表达自己的爱心,争做合格有为青年。 学习方面,我努力认真地学好每一门模式识别与智能系统专业课,基本掌握了模式识别与智能系统理论方面的一些

2017考研专业:模式识别与智能系统

2017考研专业:模式识别与智能系统 一、专业介绍 1、学科简介 模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合,具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科下的二级学科硕士点。模式识别与智能系统是在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现,以提高系统性能。 2、培养目标: 该学科的硕士毕业生应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识;对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力,并取得有意义的成果;较为熟练地掌握一门外国语。 各招生单位研究方向和考试科目等不尽相同,在此以江苏大学为例: 3、研究方向 1.模式识别及图像处理 2.智能控制与机器人 3.图像处理及图像数据库系统 4.数据挖掘与决策支持系统 4、硕士研究生入学考试科目: ①101政治理论 ②201英语 ③301数学一 ④833自动控制理论(含经典与现代部分)、851数据结构、852通信系统原理选一 二、就业方向 该学科培养的研究生毕业后,可到大、中、小型企业,科技部门,高等院校,金融、电讯单位,政府机关等各行业从事自动化和系统工程相关的科研、开发、设计、研制、生产与管理等工作。 三、职业规划 计算机技术的应用在我国各个领域发展迅速,为了适应知识经济和信息产业发展的需要,操作和应用计算机已成为人们必须掌握的一种基本技能。该专业用到的计算机技术相对较多,可以通过全国计算机等级考试(National Computer Rank Examination,简称NCRE)来获得自己相应水平实力的等级证书。 NCRE是经原国家教育委员会(现教育部)批准,由教育部考试中心主办,面向社会,用于考查应试人员计算机应用知识与能力的全国性计算机水平考试体系。 NCRE每年开考两次,上半年开考一、二、三级,下半年开考一、二、三、四级。上半年考试时间为4月第一个星期六上午(笔试),下半年考试时间为9月倒数第二个星期六上午(笔试),上机考试从笔试的当天下午开始。上机考试期限为五天,由考点根据考生数量和设备情况具体安排。 四、推荐院校

模式识别及其在图像处理中的应用修订稿

模式识别及其在图像处 理中的应用 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

武汉理工大学 模式识别及其在图像处理中的应用 学院(系):自动化学院 课程名称:模式识别原理 专业班级:控制科学与工程1603班 任课教师:张素文 学生姓名:王红刚 2017年1月3日

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题, 并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结, 最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法 Pattern Recognition and Its Application in Image Processing Abstract:With the development of computer and artificial intelli-gence , pattern recognition is w idely used in the image processing in-creasingly .T he feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing , w hich include statistical deci-sion, structural method , fuzzy method , artificial neural netw ork he support vector and bionic pattern recognition w hich are the new developments of the pattern recognition are also analyzed .At last, the problems to be solved and development trends are discussed. Key words:pattern recognition ;image processing ;feature extrac-tion;recognition methods

模式识别与智能系统学科简介

模式识别与智能系统学科简介 专业介绍 模式识别与智能系统专业是一个新兴的交叉学科,是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视,被称为面向二十一世纪的控制科学。本学科以各种传感器为信息源,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现,以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合,具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。本学科的研究方向包括:图像处理与模式识别、微智能执行器与自主系统、运载器综合健康管理、UCAV协同任务规划、生物特征识别技术。 业务培养要求 本学位点主要培养具有人工智能和模式识别理论、微智能执行器及智能控制系统等专业知识、能够熟练应用相关知识解决实际系统问题能力的高级专门人才。硕士研究生需掌握坚实的基础理论和系统的专业知识,掌握科学研究的基本方法和技能,具有独立分析和解决问题的能力,具有一定的创新能力。具备查阅文献资料,了解学科现状和动向,归纳总结的能力。具备独立进行实验方案设计、实验数据处理以及对实验结果概括处理的能力。具备一定的科技文献写作能力,能够完成学术论文以及学位论文的写作。熟练地阅读本学科领域内的外文资料,具备较好的外文论文写作能力。具备一定的教学实践(课程辅导、辅导实验)、科研实践(指导课程设计或毕业论文等)、参加工程项目的实践或社会实践能力。在人工智能和模式识别、智能微系统及飞行控制系统等领域内,掌握坚实的理论基础和系统深入的学科知识,具有良好的科研和实际应用能力,具有较强的从事高校教学、科研或独立担负专门技术工作的能力。 主干课程

天津大学模式识别与智能系统考研真题

天津大学模式识别与智能系统考研真题-考研资料-笔记讲义 在天津大学模式识别与智能系统考研复习中,资料、真题及讲义是必不可少的。很多同学,特别是跨专业考生,在复习中没办法掌握重点,所以走了很多弯路。而考研资料和讲义就可以让考生们在复习中迅速找到重点范围,掌握复习技巧。另外、真题可以让考生掌握近几年的出题方向,测试自己的复习结果。针对同学的复习情况,天津考研网独家推出了天津大学模式识别与智能系统考研复习资料,以下为资料相关介绍。 天津大学模式识别与智能系统考研真题等资料由天津考研网签约的天津大学计算机科学与技术学院高分考研学生历时近一月所作,该考生在考研中取得了专业课129分的好成绩并在复试中更胜一筹,该资料包含该优秀本校考生的考研经验、考研试题解题思路分析、复试流程经验介绍以及针对官方指定参考书的重难要点并根据天津大学本科授课重点整理等,从漫漫初试长路到紧张复试亮剑为各位研友提供全程考研指导攻关。 特别说明:此科目天津大学模式识别与智能系统专业的考研专业课科目是数据结构和程序设计,此科目在06年以前科目名称为数据结构;从06年到08年科目名称改为计算机基础(包含数据结构、程序设计、计算机原理);自09年开始全国统考后,科目名称为计算机学科专业基础综合;自2013年开始由学校自主命题,科目名称改为901数据结构与程序设计。 第一部分由天津考研网提供的核心复习资料: 天津大学模式识别与智能系统资料编者序言:本文的重点在于C++,数据结构的复习和复试基本情况介绍。C++、数据结构又分别从复习规划,复习用书,重点知识点结合历年考题这四个方面来展开的。复习规划大家务必看一下,然后根据自己的实际情况在制定自己的复习时间,因为内容很多,大多数同学都在考试之前复习不完,在心理因素上就落了一节。重点知识点一定要看了,这些知识点几乎每年都会有题了。另外我还给了历年试题的答案供大家参考。有的答案是自己做的答案,可能会有疏忽的地方。望大家提出宝贵的意见和建议。复试的东西现在了解一下即可,等到进复试了,还是有足够的时间看的。另外我还给了些自己复习心得。考完后感慨很多,回顾了这多半年来自己的成败得失。希望大家从一开始就沿着比较高效的方向前进,减少不必要时间的浪费。本资料格式为A4纸打印版,总量达到了130页共计50000余字,清晰易复习,已于编写者签订资料保真转让协议,各位研友可放心使用参考!特别提示:天津考研网尽力保证资料的有用性,但由于个人复习态度进度不同,故请酌情参考本资料! 天津大学模式识别与智能系统考研真题等资料目录 一、学院专业综述 二、近年来的录取情况及分数线 三、05、06年专业课试题的变化及其今后的趋势 四、复习策略和复习时间的统筹安排及所需要的辅助资料 五、C++和数据结构复习规划及复习侧重点(特别是05,06年的变化) 5七、复习经验与教训(学习生活心理诸方面) 八、关于数学和政治复习的小小的建议 九、计算机复试 十、附言

模式识别概述及其应用_赵志宇

2010年10月刊 人工智能与识别技术 信息与电脑 China Computer&Communication 1. 引言 人们在观察事物或现象的时候,常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处,并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。例如字母‘A ’、‘B ’、‘a ’、‘b ’,如果从大小写上来分,会将‘A ’、‘B ’ 划分为一类,‘a ’、‘b ’划分为另一类;但是如果从英文字母发音上来分,则又将‘A ’、‘a ’划分为一类,而‘B ’、‘b ’则为另一类。人们也可以正确地区分出它们,并根据需要将它们进行准确归类,当然, 前提条件是人们需要对‘A ’、‘B ’、‘a ’、‘b ’一般的书写格式、发音方式等有所了解。人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。那么,什么是模式?什么是模式识别呢? 2. 模式和模式识别 从以上的例子可以看出,对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。当人们看到某物或现象时,人们首先会收集该物体或现象的所有信息,然后将其行为特征与头脑中已有的相关信息相比较,如果找到一个相同或相似的匹配,人们就可以将该物体或现象识别出来。因此,某物体或现象的相关信息,如空间信息、时间信息等,就构成了该物体或现象的模式。Watanabe 定义模式“与混沌相对立,是一个可以命名的模糊定义的实体”。比如,一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或相似,都可以称之为模式;狭义地说,模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息;把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。模式识别则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。计算机模式识别就是是指利用计算机等装置对物体、图像、图形、语音、字形等信息进行自动识别。 模式识别的研究主要集中在两方面,一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容,属于认知科学的范畴;后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。 3. 模式识别的方法 现在有两种基本的模式识别方法,即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法。统计模式识别是对模式的统计分类方法,即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术,又称为决策理论识别方法。利用模式与子模式分层结构的树状信息所完成的模式识别工作,就是结构模式识别或句法模式识别。 4. 模式识别的应用 经过多年的研究和发展,模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域,如语 音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等。模式识别技术的快速发展和应用大大促进了国民经济建设和国防科技现代化建设。 4.1 字符识别 字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家、各民族的文字( 如: 汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。 4.2 语音识别 语音识别技术技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来,在生物识别技术领域中,声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目,并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安全验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术。该方法在语音识别时识别速度较快,也有较高的识别率。 4.3 指纹识别 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的。依靠这种唯一性,就可以将一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,便可以验证他的真实身份。一般的指纹5个大的类别:左旋型(leftloop ),右旋型(right loop ),双旋型(twinloop ),螺旋型(whorl ),弓型(arch )和帐型(tented arch ),这样就可以将每个人的指纹分别归类,进行检索。指纹实现的方法有很多,大致可以分为4 类:基于神经网络的方法、基于奇异点的方法、语法分析的方法和其他的方法。 4.4细胞识别 细胞识别是最近在识别技术中比较热门的一个话题。以前,对疾病的诊断仅仅通过表面现象,经验在诊断中起到了主导作用,错判率始终占有一定的比例;而今,通过对显微细胞图像的研究和分析来诊断疾病,不仅可以了解疾病的病因、研究医疗方案,还可以观测医疗疗效。如果通过人工辨识显微细胞诊断疾病也得不偿失,费力费时不说,还容易耽误治疗。基于图像区域特征,利用计算机技术对显微细胞图像进行自动识别愈来愈受到大家的关注,并且现在也获得了不错的效果。但实际中,细胞的组成是复杂的,应该选择更多的特征,建立更为完善的判别函数,可能会进一步提高分类精度。 参考文献: [1] 边肇祺,张学工等编著. 《模式识别》(第二版). 北京:清华大学出版社,2000. [2] 王碧泉,陈祖荫. 《模式识别理论、方法和应用》. 北京:地震出版社,1989. [3] 熊超.《模式识别理论及其应用综述》.中国科技信息2006年第6期[4] 严红平.《模式识别简述》. 自动化博览2006年2月刊 模式识别概述及其应用 赵志宇 常 健 河南省林业学校,河南洛阳 471002 摘要:本文对什么是模式及其模式识别做出了解释,并说明了模式识别的方法,同时还列举了在现阶段模式识别在我们生活中的应用。 关键词:模式;模式识别;模式识别的应用 中图分类号:TP39 文献标识码:A 文章编号:1003-9767(2010)10-0027-01

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