北京交通大学图像处理--第10章 模式识别(7)
数字图像处理学
第10章模式识别的理论和方法
（第七讲）
10.5 模式识别的几种应用
模式识别的应用较广，大致可有如下几个方面：字符识别；医学诊断；遥感图像解译；人脸和指纹鉴别；污染监测；自动检查和自动化；可靠性；
社会经济；语音识别和理解；考古等。下面介绍一些实例。
10．5．1 生物特征识别
?生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的最理想依据。生物特征包括人脸、指纹、虹膜、掌纹、DNA等。人脸包含丰富的人类思想和情感信息，利用人脸特征进行身份验证由于具有直接、方便、友好、使用者无任何心理障碍等优点，因而有着极其广泛的应用前景。
4．1 指纹识别
指纹具有两大特性:
1) 没有两个人的指纹是相同的；
2) 当指纹不受损伤时终生不变。
所以它是识别人最有力的手段之一。
指纹本身是一个无穷类问题，在应用中有不同的情况。一种情况是对指纹进行核对查找，这是一个匹配问题。当然不是匹配每根隆线，而是匹配特征。如果档案数目很大，就要进行分类，把无穷类问题变成有限类问题，以减轻匹配负担。指纹分析是标准的结构分析，分成小块后只需测量隆线的斜率，通常采用0到7，八个方向。
?首先，指纹分为七类（平斗、左箕、右箕、平弓、帐弓、左双箕、右双箕）。第一类再分为十八个小类，然后测量斜率。总的过程是分类、分层、分窗口，在这个过程中包括细化，连接断线等处理;
?尔后整个窗口用一个树代表，树的每一个分支是
窗口中的一根隆线，然后找出文法;
?最后做一树状自动机。
据有关专家说，实验中大约有10％的指纹由于噪声大而难以识别。识别一个指纹大约要50s钟，40s用于前后处理，10s钟用于结构分析。美国在1965年开始进行指纹识别自动化研究，在1972年完成了叫做FINGER的系统。北京大学模式识别国家实验室的指纹识别研究历经十几年的研究，已在公安部门及银行中得到了实际应用。
2．人脸识别
?人脸识别技术（Face Recognition）就是利用计算机分析人脸图像，从中提取有效的识别信息，用来辨认身份的一门技术，它是典型的模式识别问题。完整的人脸识别问题不仅涉及图像处理、计算机视觉、人工智能、优化理论等诸多学科的知识，同时与认知学、神经科学、生理心理学的研究领域都有密切联系。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性。人脸识别有广泛的应用前景，如：
?①在国家安全、公共安全领域有广泛用途，如：身份认证、智能门禁、智能视频监控、海关身份验证、司机驾照验证等都是典型的应用；在刑事侦察领域，参照脸像库对特定人进行跟踪识别；在民事和经济领域中，各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证，社会保险的身份验证等都具有重要的应用价值。
②网络信息安全领域：网络信息安全是随着网络技术发展出现的一个需要解决的迫切问题。而利用人脸识别技术可以进行网络安全登录控制，应用于程序安全使用、数据库安全访问、文件加密、局域网和电子商务安全控制等。
?③家庭娱乐领域：人脸识别也具有一些有趣的应用，比如能够识别主人身份的智能玩具、家政机器人，具有真实面像的虚拟游戏玩家等等。?④人机交互领域：人脸识别技术是当前“多模态”人机交互研究的主要内容之一，其目的是使人与计算机交互如同人与人之间交互一样轻松，自然。
?⑤虚拟现实领域：虚拟环境中，有效的人脸识别与跟踪研究成果可以借助人像库和三维人脸重建技术，构造更加逼真的人脸。虚拟主持人便是其应用之一。
?⑤人脸的识别、跟踪与重建也是MPEG-4标准中的重要内容，是先进的人机界面、可视电话/会议电视、计算机动画领域的关键技术。
?人脸识别系统取样方便，可以不接触目标就进行识别，具有方便性和直观性，从而开发研究的实际意义更大。与指纹图像不同的是，人脸图像受到很多因素的干扰，如：人脸表情的多样性；在成像过程中的光照、图像尺寸、旋转、姿势变化等，使得同一个人，在不同环境下拍摄所得到的人脸图像不同，给识别带来很大难度。因此人脸识别是一项具有挑战性的模式识别课题。
?人脸识别技术（Face Recognition Technology, 简称FRT）的研究可以追溯到19世纪末。英国的高尔顿爵士发明的一套机械装置，利用人的侧脸轮廓上的五个代表点及其导出的一组特征进行人脸的匹配和识别。
?此后，一直到20世纪60年代中后期，W. Bledsoe最先建立了半自动的人脸识别系统。该系统使用手工方式确定一些点，然后利用这些点建立参数进行分类器的设计。
?进入20世纪70年代，人脸识别的研究形成了第一次高潮。这些方法基本上采用人脸的一些几何特征点，进行人脸识别。这些方法对图像的约束条件较多，提取的特征数目较少，自动提取特征的准确度较低。
?从20世纪70年代到80年代末，人脸识别陷入低谷。进入20世纪90年代以来，人脸识别研究受到了前所未有的重视。其原因是多方面的：首先是来自于信息安全和商贸系统的需要，如证件核实、保安监视、身份鉴别等的需求带动了人脸识别技术研究的兴起；其次是计算机运算速度的提高，为人脸识别系统实用化提供了条件；另外，计算机网络的广泛应用，神经网络分类器的一些研究成果也推动了这一领域的发展。
?20世纪90年代前期，研究的重点在人脸分割，特征提取，基于统计或神经网络的分类器设计方面。该时期的人脸识别数据库比较小，且研究多集中在静态人脸图像上。存在的主要问题是：静态图像识别存在局限性，识别复杂场景中人脸图像比较困难，相比之下，动态视频图像序列下的识别相对容易解决。
?后来一些学者把注意力从静态图像转为动态的视频图像序列来识别人脸。但是，在将理论诸实用的过程中，人们发现单样本进行识别的重要性和困难性，单单一张照片很难反映出人脸丰富的三维信息，所以，一些研究小组把注意力放在通过多张照片构造出三维人脸图像上来。主要方法有基于代数特征的方法（Algebraic Features Based）和基于神经网络的方法（Neural Network Based）等。
（1）．人脸识别系统的基本组成参
数
人脸图像库人脸检测
定位特征提取和选择训练
图像预处理识别
特征提取和选择图像预处理人脸检测
定位待测人脸图像训练过程
识别过程
计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系
计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系 在我的理解里，要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可，相辅相成。 计算机视觉（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。 图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别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，属于认识科学的范畴,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。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。 机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。
机器视觉与图像处理方法
图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning
北交大考博辅导班：2019北京交通大学应用数学考博难度解析及经验分享
北交大考博辅导班：2019北交大应用数学考博难度解析及经验分享根据教育部学位与研究生教育发展中心最新公布的第四轮学科评估结果可知，在科教评价网版2017-2018数学与应用数学专业大学排名中，数学与应用数学专业排名第一的是复旦大学，排名第二的是北京师范大学，排名第三的是南开大学。 下面是启道考博辅导班整理的关于北京交通大学应用数学考博相关内容。 一、专业介绍 应用数学专业培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练，能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。 北京交通大学理学院的应用数学在博士招生方面，划分为1个研究方向： 070104 应用数学 研究方向：01 微分方程理论与应用 考试科目：①1101 英语②2272 代数学基础或 2290 分析学基础或 2617 概率论基础③3756 微分方程或 3762 分形与混沌及其应用或 3780 组合学或 3781 图论或 3782 随机分析与随机过程或 3783 运筹学 二、综合考核及分数 北京交通大学应用数学博士研究生招生考试分为五个阶段。其中，综合考核内容为 :（一）外国语水平考核 符合学校要求的英语考试成绩证明或在国外获得硕士或博士学位证明可免试外国语水平考核。 （二）基础水平测试 学院根据学科培养目标要求及高层次优秀人才选拔标准，制定申请考核制招生申请材料审核办法、评分标准及相关程序。学院材料审核专家组应结合考生学术研究经历、学科综述与研究设想、硕士学位论文（应届硕士毕业生论文目录、详细摘要和主要成果）、考生参与科研、发表论文、出版专著、获奖等情况及专家推荐意见按照学院制定的申请材料审核评分标准，给出对应成绩及书面评价，成绩满分100分。成绩低于60分的考生，不得录取。 （三）学科专业能力考核 学院对进入综合素质考核名单的考生进行学科专业能力考核。学科专业能力的考核形式、内容及评价标准由学院制定，成绩满分100分。主要测试考生的本学科博士研究生应具
模式识别与图像处理习题及解答
1. 判断题（在题目后面的括号中填入T或F，分别代表正确或错误）。 (1) 灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级像素的个数，其纵坐标是灰度级，横坐标是该灰度出现的频率。（ F ） (2) 中值滤波是一种线性滤波，它在实际应用中需要图像的统计特性。（F ） (3) 图像经频域变换后其特点是变换结果能量分布向高频成分方向集中，图像上的边缘、线条等信息在低频成分上得到反映。（ F ） (4) 观察直方图可以看出不适合的数字化。（T ） 2. 单选题（每题只有一个选项是正确的） (1) 锐化（高通）滤波器的作用：A A 能减弱或削除傅立叶空间的低频分量，但不影响高频分量。 B 能减弱或削除傅立叶空间的高频分量，但不影响低频分量。 C 对傅立叶空间的低、高频分量均有减弱或削除作用。 D 对傅立叶空间的低、高频分量均有增强作用。 (2) 下列说法不正确的是 C A 点运算是对一副图像的灰度级进行变换。 B 线性点运算仅能拉伸或压缩直方图，以及使之左移或右移。 C 点运算可以改变图形内的空间关系。 D 点运算以预定的方式改变一幅图像的灰度直方图。 (3) 在所有颜色模型中，最常用于彩色图像的是：D A GMY B YIQ C HSV D HSI (4) 以下说法正确的是：B A 用数学形态学处理一些图像时，膨胀运算会收缩图像，腐蚀运算会扩大图像。 B 用数学形态学处理一些图像时，开运算和闭运算都可以平滑图像的轮廓。 C 在形态算法设计中，结构元的选择非常重要，它可以在几何上比原图像复杂，且 无界。 D 在形态算法设计中，用非凸子集作为结构元也是可以的。 (5) 数字图像的灰度直方图的横坐标表示：A A 灰度级 B 出现这种灰度的概率 C 像素数 D 像素值 (6) 以下说法正确的是 C A 先膨胀后腐蚀的运算称为开运算。 B 先腐蚀后膨胀的运算称为闭运算。 C 细化是将一个曲线型物体细化为一条单像素宽的线，从而图形化的显示出其拓扑 性质。 D 消除连续区域内的小噪声点，可以通过连续多次使用开闭运算。 (7) 下列描述正确的有 D A 只有傅立叶变换才能够完成图像的频率变换。 B 图像经频域变换后，变换结果是能量分布向高频方向集中，图像上的边缘、线条
北京交通大学复试土力学试题分析
土力学试卷(必修) 一、名词解释(每题 3 分) 1 .离子交换 2 . 粘土矿物 3 . 双电层 4 . 等电pH值 5 . 比表面积 6 . 电渗、电泳 7 . 粒组 8 . 界限粒径 9 . 不均匀系数10. 曲率系数11. 缩限12. 塑限13. 液限14. 塑性指数15. 液性指数16. 土粒比重17. 含水量18. 最优含水量19. 饱和度20. 相对密度21.渗透系数22.渗透力23.渗透变形24.流土25.管涌26.临界水力坡降27.有效应力28.孔隙水应力29.有效应力原理30.静止侧压力系数31.自重应力32.附加应力33.基底净反力34.土的压缩：35.压缩系数：36.压缩指数：37.再压缩指数：38.压缩模量：39.变形模量：40.静止侧压力系数：41.前期固结应力42.超固结比：43.超固结土：44.正常固结土：45.欠固结土46.固结系数：47.固结度48.体积压缩系数49.正常固结试样50.超固结试样：51.土的抗剪强度52.快剪53.固结快剪54.慢剪55.不排水剪56.固结不排水剪57.排水剪58.剪胀性59.剪缩性60.应变软化61.应变硬化62.灵敏度63.土的蠕变 64.残余强度65.砂土液化66.静止土压力67.主动土压力68.被动土压力69.临界深度70.临塑荷载71.极限承载力72.允许承载力73.塑性开展区74.标准贯入击数 二、问答题 1 .简述粘土矿物的三种类型及其对粘性土的物理力学性质的影响。（8分） 2 .土的矿物成分类型与颗粒大小之间有何联系？（8分） 3 .孔隙比与孔隙率是否是一回事？说明理由，并导出两者之间的关系式。（8分） 4 .什么是塑性图？塑性图有什么用？（8分） 5 .试比较砂土和粘土在矿物成分和物理力学性质上的主要差别。（１0分） 6 .土坝、路堤等工程，在选择土料时至少应做哪些试验？简述击实试验的方法步骤， 并说明影响最大干密度的因素。(8分） 7 .何谓土的塑性指数？它与那些因素有关。（８分） 8 .简述土中水的类型及其对力学性质的影响。（8分） 9 .试说明饱和粘土中的电渗及电泳现象。（８分） 10.土的液性指数与塑性指数是怎样确定的？有什么用？试举例说明其用途？（8 分） 11.试述粘性土液性指数的定义以及如何根据其大小来确定粘性土所处的物理状 态？（５分） 12.试述相对密度Ｄｒ的定义，并根据Ｄｒ的大小如何确定无粘性土的松紧状（５分） 13.进行土的压实试验时，怎样才能达到最佳的压实效果？为什么？（６分） 14.的级配？可用哪些方法测定？各适用何种类型土？（６分） 15.的液性指数与塑性指数是怎样确定的？有什么用？试举例说明其用途？（8 分） 16.天然沉积土一般有哪三种组（结）构？其主要特征为何？（６分） 17.土中水有哪几种类型？各有哪些特性？（6分） 18.试以双电层的概念解释粘土颗粒表面结合水的形成。（8分） 19.土中的固相物质有哪些矿物成分？试按其颗粒大小依次列出。（７分） 20.试说明饱和粘土中的电渗及电泳现象。（８分）
2018年北京交通大学607 数学分析专业课复习参考书目、考试大纲、考研真题、考研经验-新祥旭考研
2018年北京交通大学607 数学分析 专业课复习参考书目、考试大纲、考研真题、考研经验 一、专业课代码及名称 607 数学分析 二、专业课参考书 《数学分析》上下册，高教出版社，编者：华东师大 三、考试大纲 数列极限，函数极限与连续，一元函数的导数与微分中值定理，Taylor公式，不定积分，Riemann积分、n元函数的连续与极限，n元函数的微分及其应用，n 元函数的Riemann积分，曲线积分，曲面积分，外微分形式积分与场论，无穷级数，函数项级数，幂级数，用多项式一致逼近连续函数，含参变量积分，Fourier 分析 考研政治高分秘诀 复习三阶段进行曲 基础阶段：9月之前 在基础阶段我复习的方法主要是做思维导图，把课本的知识转为属于自己的知识体系。 在形成自己的知识体系后，做肖秀荣老师的1000题，把自己1000题错的知识点都记在错题本上，在强化阶段，错题本的作用就是必不可少的了。 强化阶段(9-11月) 1.大纲出来后，对比基础阶段自己掌握的知识点着重看看大纲的变化即可。在大纲上要将自己感觉重要的地方都勾画出来，这样的话在冲刺阶段就直接重点看自己勾画的知识点，可以节约大量的时间。 2.在强化阶段，学弟学妹们一定要充分重视历年考研政治真题的作用。
3.强化阶段学弟学妹们一定要把自己做过的错题进行整理，一定要重视查漏补缺的作用，。 4.另外一定要注意既然这个阶段叫做强化阶段，肯定在这个阶段要强化我们的复习的难点，什么是难点，我个人认为考研政治的难点在于马克思主义哲学，马克思主义政治经济学方面，这两个方面在强化阶段一定要啃下，尤其是对于理科生来讲。 5.在强化阶段，高度重视选择题尤其是多选题的复习巩固，多做题非常重要。政治分数的差距不在于问答题目，而恰恰是在于选择题。 冲刺阶段(11月-考试) 1.在冲刺阶段一定要注意好当代世界政治与经济的复习，在这一阶段，需要在外面买一本关于时政的书，考研政治真题一般来讲会与热点紧密相连的，同时也要注意总结历年真题中关于世界政治与经济的答题方法。 2.在冲刺阶段必须做肖秀荣的最后四套题，个人感觉谁不做谁吃亏。 3.在冲刺阶段的复习过程中一定要注意把所总结的知识体系与思维导图联系起来，马克思哲学也告诉我们世界是联系的嘛! 4.在冲刺阶段也需要做题，除了肖秀荣老师的最后四套题，诸如蒋中挺老师的最后五套题，任汝芬老师的最后四套题，任汝芬老师的最后四套题也需要做，一方面是为了查漏补缺一方面也是为了考前的实战练习。 5.最后，在冲刺阶段也要注意好大题大题方法的总结，首先要明确题目问的是什么，具体就是三步走，先答是什么，再把相关的理论全部都阐述一遍，再结合材料具体来谈。一定要做到字迹清晰，条理也一定要清楚，要做到多多益善的原则。
上海交通大学图象处理与模式识别专业考研
上海交通大学图象处理与模式识别专业 考研 本学科创建于80年代初，是国内首批有权授予硕士学位、博士学位并设有博士后流动站的重点学科，也是国家“211工程”资助学科。1998年该学科改名为模式识别与智能系统。本学科点的创建人是我国著名图像处理和模式识别专家、美国匹兹堡大学访问学者李介谷教授。他的研究方向是模式识别和计算机视觉。 本学科依托图象处理与模式识别研究所，主要从事数字图象（图形）分析、文本信息处理、模式识别、机器视觉、自然语言理解、智能技术和系统等信息技术领域中前沿性的应用基础研究，具有基于数字信号处理器的硬件开发工具和网络环境下的工作站，个人机及专用的图象输入输出设备。包括序列图像分析，三维图像重构理论及应用，远程医疗和诊断；模式识别和计算机视觉是该学科的一个研究特色，已取得重大研究成果的项目有动态目标识别，字符和人脸识别，机器人视觉；计算机图形学和虚拟现实，多媒体技术和计算可视化；智能中文信息处理，中（英）文全文检索，基于内容的网上检索；人工智能和智能系统，主要从事人工神经网理论及应用，机器学习和推理、智能交通指挥系统等。目前正在进行的科研项目有国家高科技863项目，国家自然科学基金，国家教委博士点科研基金项目。省、部、市重大科技开发和国际合作项目。 模式识别和智能系统学科拥有设备先进的图像工程实验室。1978年恢复招收研究生来，已培养硕士、博士生216名，主要在国内外大学、科研机构和高新技术产业从事教学、科研及高新技术的开发研究工作。该学科有广泛的国际合作和交流，招收国内外访问学者和国外留学生。本学科所从事的研究项目曾多次荣获过国家科技进步一等奖、省部级的奖励，并有着广泛的国际合作和交流。 研究方向 a.数字图象处理 b.计算机模式识别 c.计算机图形学与CAD技术 d.人工智能与专家系统 e.计算机视觉 f.语音识别及机器翻译 g.人工神经网络 h.虚拟现实 i.算法理论与分析 j.网络信息处理 k.文本信息处理 l.网上三维图象重建 m.城市交通监控与管理系统 n.生物信息特征识别 o.网络信息智能处理 p.自然语言理解与人机界面 q.成像光谱技术与遥感 r.三维空间信息处理与分析 s.多媒体与网络信息智能处理 t.智能理论与系统。 本学科依托图象处理与模式识别研究所，主要从事数字图象（图形）分析、文本信息处理、模式识别、机器视觉、自然语言理解、智能技术和系统等信息技术领域中前沿性的应用基础研究，具有基于数字信号处理器的硬件开发工具和网络环境下的工作站，个人机及专用的图象输入输出设备。包括序列图像分析，三维图像重构理论及应用，远程医疗和诊断；模式识别和计算机视觉是该学科的一个研究特色，已取得重大研究成果的项目有动态目标识别，字符和人脸识别，机器人视觉；计算机图形学和虚拟现实，多媒体技术和计算可视化；
数字图像处理的就业前景
数字图像处理的就业前景收藏 最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向，似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。 就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。 下面谈谈我所知道的一些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。 医学图像方向 目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争，来头都不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们在国内都设有研发中心，simens 的在上海和深圳，GE和柯达都在上海，飞利浦的在沈阳。由于医疗市场是一个没有完全开发的市场，而一套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以在这些地方的待遇都还可以，前景也看好。国内也有一些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司在做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有一个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有一个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区，在视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道两个公司：大恒和凌云，都是以图像作为研发的主体。 视频方向 一般的高校或者研究所侧重在标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重在编码解码的硬件实现方面。一般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的还不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常在各个bbs或者各种招聘网站经常看到。 我所知道的两个公司：诺基亚和pixelworks 其实一般来说，只要涉及到成像或者图像的基本都要图像处理方面的人。比方说一个成像设备，在输出图像之前需要对原始图像进行增强或者去噪处理，存储时需要对图像进行压缩，成像之后需要对图像内容进行自动分析，这些内容都是图像处理的范畴。下面列举一些与图像有关或者招聘时明确说明需要图像处理方面人才的公司：上海豪威集成电路有限公司（https://www.360docs.net/doc/ef15643296.html,）、中芯微、摩托罗拉上海研究院、威盛（VIA）、松下、索尼、清华同方、三星。
[北京交通大学信号与系统课件]第七章连续时间信号与系统的S域分析
六拉普拉斯反变换部分分式展开法计算拉普拉斯反变换方法 1 利用复变函数中的留数定理 2 采用部分分式展开法 [例] 采用部分分式展开法求下列的反变换解 Fs为有理真分式极点为一阶极点解解 Fs为有理假分式将Fs化为有理真分式归纳 1 Fs为有理真分式m n极点为一阶极点 2 Fs为有理真分式 m n极点为r重阶极点 3 Fs为有理假分式 m n 为真分式根据极点情况按1或2展开[例] 求下列Fs的反变换解解令s2q 解 k2 k3用待定系数法求信号的复频域分析小结信号的复频域分析实质是将信号分解为复指数信号的线性组合信号的复频域分析使用的数学工具是拉普拉斯变换利用基本信号的复频谱和拉普拉斯变换的性质可对任意信号进行复频域分析复频域分析主要用于线性系统的分析连续系统响应的复频域分析微分方程描述系统的S域分析电路的S域模型微分方程描述系统的S域分析时域微分方程时域响应yt S域响应Ys 拉氏变换拉氏反变换解微分方程解代数方程 S域代数方程二阶系统响应的S域求解已知 f ty0-y 0- 求yt 1 经拉氏变换将域微分方程变换为域代数方程 2 求解s域代数方程求出Yxs Yf s 3 拉氏反变换求出响应的时域表示式求解步骤 Yxs Yfs yt a1yt a2y t 系统的微分方程为 yt5yt6yt2ft8ft 激励fte-tut初始状态y0-3 y0-2求响应yt 例1 解对微分方程取拉氏变换可得电路的s域模型时域复频域 RLC串联形式的s域模型 [例2]图示电路初始状态为vc0--E 求电容两端电压 vct 解建立电路的s域模型由s域模型写回路方程求出回路电流电容电压为系统函数Hs与系统特性系
图像处理与模式识别实验手册
图像处理与模式识别 实验手册 统计与计算科学系 2012年2月
实验一Matlab图像处理工具箱 实验目的与要求： 1. 回顾Matlab开发环境； 2. 初步熟悉Matlab图像处理工具箱函数。 作业： 在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，熟悉图像工具箱中各命令并能完成matlab的基本编程。 实验二BMP位图的读写 实验目的与要求： 1. 初步熟悉VC＋＋6.0开发环境； 2. 了解VC＋＋6.0环境下BMP图像的读写过程，进而了 解BMP图像的文件结构。 作业： 在 6.28.22:22/download/图像素材下载图像，在VC＋＋6.0中读入BMP图像，熟悉其全部过程，将上面读入的图像进行反色等常用图像处理操作后保存。 实验三图像的几何变换 实验目的与要求：
1. 熟悉Matlab图像处理工具箱中有关几何变换的函数； 2. 通过具体的应用实例进一步理解和熟悉图像的几何变换。 作业： 在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法完成图像的平移、旋转、放大和缩小，并与图像工具箱命令结果作比较。 实验四图像的频域变换 实验目的与要求： 1. 通过实例熟悉和理解图像的傅立叶变换和逆变换； 2. 通过实例熟悉和理解图像的离散余弦变换和逆变换。 作业： 在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法完成图像的Fourier变换、反变换快速、Fourier变换和其他可分离变换算法，并与图像工具箱命令结果作比较。 1237a63231126edb6f1a103a.html 实验五图像增强与平滑 实验目的与要求： 1. 熟悉图像的直方图，了解图像的直方图均衡化；
2003-2004(下)复变函数论期末试卷
冯国臣大学数学资料——复变函数与积分变换
北
京
交
通
大
学
. . . 级零点.
20032004 学年第二学期 复变函数 期末考试试卷
填空题(本题满分 20 分,每空 2 分) 1) 1+ i 的三角形式为 2) ( 3 i ) =
5
3+i
,指数形式为
1 3
, (1 i )
=
3) e
=
, Ln(3 + 3i ) =
4) f ( z ) = 5) 幂级数
( z 1) 3 ( z 2) 5 的支点为
; z = 0 是 z sin z 的 .在扩充 z 平面上,
∑n
n =1
∞
z
n p
的收敛半径为
1 的孤立奇 sin z + cos z
点为 . 判断题(本题满分 20 分,每小题 2 分)正确的在括号内打"√" ,错误的打"×" 6( ) i < 2i ; 7( 8( 9( )设 x, y 为实数,则 cos( x + y ) ≤ 1 ; )若 f (z ) 在 z 0 连续,那末 f ′( z 0 ) 存在 ;
)设 f ( z ) = u + iv 在区域 D 内是解析的,如果 u 是实常数,那末 f (z ) 在整个 D 内是 常数 ; 10( )如果 f ′( z 0 ) 存在,那末 f (z ) 在 z 0 点解析 ;
2
11( ) z = 0 是函数 f ( z ) = e z 的本性奇点 ; 12( )若幂级数 13(
∑c
n =0
∞
n
z n 在 z = 1 + 2i 处收敛,那末该级数在 z = 2 处绝对收敛;
)如果无穷远点 ∞ 是函数 f ( z ) 的可去奇点,那末 Re s[ f ( z )] = 0 ;
在 z = 0 的去心邻域内能展成罗朗级数 ; 1 sin z 1 1 2 15( ) 2 + + 1 + z + z + ...... 的收敛域是 0 < z < 1 . z z 14( ) (本题满分 24 分,每小题 8 分) 16)试证 f ( z ) = 3 z (1 z ) 在将 z 平面适当割开后,能分出三个单值解析分支,并求出在 点 z = 2 时取负值的那个分支在 z = i 的值. 17)讨论 f ( z ) = x iy 的可微性和解析性.
2
1
18)求 k 值,使 u = x + ky 为调和函数,再求 v ,使 f ( z ) = u + iv 为解析函数,且满足
2 2
f (i ) = 1 .
计算下列积分(本题满分 15 分,每小题 5 分) 19) z dz ,其中 c 自原点沿实轴至 5,再由 5 铅直向上到 5 + i
2 c
∫
第 1 页 共 2 页
模式识别及其在图像处理中的应用
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 aresummarized.T 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。
北京交通大学《复变函数和积分变换》期末试卷及其答案
北 京 交 通 大 学 2006-2007学年第二学期《复变函数和积分变换》期末试卷（B ） 学院_____________ 专业_________________ 班级____________ 学号_______________ 姓名_____________ 任课教师 一．（1） 方程()t i 1z +=（t 为实参数）给出的曲线是 ； （2） 复数3i 1+的指数形式是 ； （3） 函数 ( ) 2 2 4 z z 1z +-，z=0为 级极点，2i z ±=为 级极点； （4） 计算 （5） 若∑ == n n n 2 nz )(z f ，则其收敛半径 ； （6） 计算留数：?? ? ??0,z cosz Res 3 ； （7） 函数()()()y ,x iv y ,x u z f +=在()y ,x z =可微的充要条件 为 ； （8） 曲线y x :=C 在映射z 1)(= z f 下的像是 ；
（9） C 为以a 为圆心，r 为半径的圆周，计算() ? -C n a z dz （n 为正整数） ； （10） 判断n 1 n 25i 1∑∞ =? ?? ??+的敛散性 . 二、计算题（25分，每小题各5分） (1)、计算积分?C Rezdz 其中积分路径C 为： ①连接由原点到1+i 的直线段； ②连接由原点到点1的直线段及连接由点1到点1+i 的直线段所组成的折线. (2)、已知：()() 3 z e 1zsinz z f -= 求：]0),z (f [Re s (3)、计算()()10dz z 1ln r z <<+? =r （4）、计算()() dz i z z 9z C 2 ?+-，其中2||=z C 为正向圆周：。 （5）计算dz e 1 z z 1 2 ?=. 三、求积分()dz 1z z e 4 z 2 2 z ?=-（7分） 四、求解析函数),(),()(y x v y x u z f +=，已知()233xy x y ,x u -= ，且()i 0f =. （7分） 五、验证()()0x x y a r c t g y ,x v >=在右半z 平面内满足Laplace 方程，即
中国50年的图像处理和模式识别发展
中国50年的图像处理和模式识别发展我们感知的信息超过80％来自于我们的视野。随着需求和信息可用性的日益增加，执行图像分析和理解也就更为紧迫。因此，图像识别，已演变成人工智能的一个重要分支。它涉及分析、描述、认识和解释模式，对象或嵌入图像中的行为。在中国，图像识别研究开始在20世纪60年代（一个图像识别的历史一般概述，请参见侧栏的“一个图像识别的历史概述”）。在其早期阶段，在美国普渡大学教授国王孙富，在他的资助下发展很大。20世纪80年代，中国著名学者，如蔡资兴、戴汝为、徐光佑下工作富asvisiting学者。1981年，中国成为国际协会模式识别（IAPR）的正式成员，并举行了第一次模式识别和机器情报全国会议。1984年，中国的研究人员着手建立模式识别国家重点实验室。中国出版模式识别与人工智能的第一个问题是在1987年出版。从那时起，中国许多关于物体识别和模式分析的教科书出版，大大提高了中国人的图像识别研究。例子包括民德程图像识别、模式识别、圻扁和他的的同事们;计算机视觉与模式识别，郑南宁计算机视觉松德马云和他的的同事们。中国研究人员赶上国际同行仍然有很长的路要走。然而，在过去的50年，中国取
得了许多进展，尤其在基础研究和实际应用方面。基础研究图像识别的基本理论来源于模式识别。在20世纪80年代，戴汝为和石青云在中国进行了综合统计和句法模式识别方法的研究。他们的研究已经使得模式识别在中国的研究普遍起来。在20世纪80年代中期，戴相龙介绍了人工神经网络知识和工程应用研究。运用人工神经网络的学习，模式识别、联想记忆和形象思维，他提出一个统一的模式描述和知识表示。此外，他提出了一个集成基于物理符号处理，定性物理，知识可视化，和人工神经网络的各种模型的知识系统设计。20世纪90年代以来，中国科研人员在高维数据判别分析方面已取得显著成效，尤其是小的数据集，包括线性判别分析（LDA）和判别分析的Kullback- Leibler距离（KLDA）。与此同时，中国研究人员在立体视觉摄像机标定和立体匹配问题方面取得重要进展。此外，2DPCA（主成分分析）和2DLDA2D功能，如提取方法在中国起源于本世纪初。一些研究人员很快就适应了这些方法。在2002年，在高维空间点分布分析，提出仿生模式识别。模式不同于传统的基于数据分区的识别，仿生模式识别集中模式的理解。 应用在图像识别的初期，中国这一领域的研究应用
北京交通大学考研复试电力系统分析基础知识点总结
电力系统分析基础目录稳态部分一．电力系统的有功功率和频率调整 1．电力系统中有功功率的平衡 2．电力系统中有功功率的最优分配 3．电力系统的频率调整二．电力系统的无功功率和频率调整 1．电力系统的无功功率平衡 2．电力系统无功功率的最优分布 3．电力系统的电压调整暂态部分一．短路的基本知识1. 什么叫短路2. 短路的类型3. 短路产生的原因4. 短路的危害5. 电力系统故障的分类二．标幺制1. 数学表达式2. 基准值的选取3. 基准值改变时标幺值的换算4. 不同电压等级电网中各元件参数标幺值的计算三．无限大电源1. 特点2. 产生最大短路全电流的条件3. 短路冲击电流 im4. 短路电流有效值 Ich四．运算曲线法计算短路电流1．基本原理2.计算步骤3.转移阻抗4.计算电抗五．对称分量法1. 正负零序分量2. 对称量和不对称量之间的线性变换关系3. 电力系统主要元件的各序参数六．不对称故障的分析计算1. 单相接地短路2. 两相短路3. 两相接地短路4. 正序增广网络七．非故障处电流电压的计算1. 电压分布规律2. 对称分量经变压器后的相位变化2、电能质量包含电压质量、频率质量、波形质量三方面。我7、国 110kv 及以上的系统中性点直接接地，35kv 及以下的系统中性点不接地。二、简答题1、电力网络是指在电力系统中由变压器、电力线路等变换、输送、分配电能设备所组成的部分。2、电力系统是指由发电机、各类变电所和输电线路以及电力用户组成的整体。3、总装机容量是指电力系统中实际安装的发电机组额定百功功率的总和。7、所谓过补偿是指感性电流大于容性电流时的补偿方式，欠补偿正好相反，实践中，一般采用过补偿。 二一、填空题2、架空线路由导线、避雷线、杆塔、绝缘子和金具等构成。6、为了减少三相参数的不平衡采取架空线路的换位。二、简答题6、电缆线路的电阻路略大于相同面积的架空线路，而电抗则小得多，电抗不是因为电缆三相导体间的距离远小于同样电压级的架空桥路。7、所谓长线路是指在长度 100300km 之间的架空线路。11、综合用电负荷是将工业、农业、邮电交通、市政、商业以及城乡居民所消耗的相加功率，因而称电力系统的供电负荷；12、供电负荷再加各发电厂本身所消耗的功率——厂用电，是系统中各发电机应发的功率，称电力系统中的发电负荷。三一、填空题1、调整潮流的手段有：串联电容、串联电抗、附加串联加压器。2、串联电容的作用是以其电抗抵偿线路的感抗。3、串联电抗的作用与串联电容相反，主要在限流，将其串联在重载线段上可避 免该线段过载。4、附加串联加压器的作用在于产生一环流或强制循环功率，使强制循环功率与 自然分布功率的叠加可达到理想值。5、辐射形配电网的接线方式分为辐射式、链式、干线式三种网络。二、简答题1、电压降落是指线路始末两端电压的相量差。2、电压损耗是指线路始末两端电压的数量差。3、电压调整是指线路末端空载与负载时的数量差。4、最大负荷利用小时数 Tmax 指一年中负荷消费的电能 W 除以一年中的最大负荷 Pmax。5、年负荷率指一年中负荷消费的电能 w 除以最大负荷 Pmax 与一年的 8760h 的乘积。6、年负荷损耗率指全年电能损耗除以最大负荷时的功率损耗与一年8760h 的乘积。7、最大负荷损耗时间是指全年电能损耗除以最大负荷时的功率损耗。8、线损率或网损率是指线路上损耗的电能与线路始端输入电能的比值。9、等值负荷功率，即负荷从网络吸取的功率，就可看作为具有负值的变电所节点注入功率。10、高压输电线路的组空往往远小于电抗，改变电力网络中节点电压的大小，所 能改变的主要是网络中无功功率的分布；改变电压的相位，所能改变的主要