针对车牌无法识别的车辆，研究了一种车脸定位及识别方法。该方法分为两个阶段：首先，使用Adaboost算法进行车脸定位，并利用经验矩形方法进行定位改进；其次，在定位出来的车脸区域提取SIFT（scale-invariant feature transform）和SURF（speeded up robust feature）局部不变性特征，利用这两种不变性特征的叠加及位置约束改进匹配算法，与标准车型数据库中的车脸特征进行匹配，根据匹配结果进行车脸识别，从而得到车辆类型。实验结果表明，该方法的正确识别率达到83.6%。交通卡口抓拍到的车辆照片基本是正前照，无法获取车身侧面信息分析其车型。针对车牌无法识别的车辆，通过车脸定位、特征提取，并与标准车型库中车脸进行对比，进而识别车脸，该识别车脸的方法为识别车型提供了一种新途径。

0.引言 　　在智能小区的安防系统中，人脸识别技术的应用，提高了安防报警系统的安全可靠性。人脸识别技术因其具有非接触性、特征提取方便、防伪性能高等优势得到广泛的应用。人脸识别技术综合了计算机、通信、光学、电子、机械等多学科技术，在控制领域和智能建筑领域有着广阔的应用前景 。本文研究了基于聚类算法判别人脸图像的方法，达到应用于智能小区门禁系统和楼宇门禁系统的实际应用要求，如图1所示。 图1 智能门禁报警系统的结构图 　　基于图像分块进行人脸识别时，随着分块数目的增多，子图像保留的奇异值个数、维数的控制，以及子图像权重的赋值等问题，若只依靠主观经验来决定，则缺乏客观依据。径向基函数(RB

一种基于人工智能技术的围棋盘面识别方法 用于摄像头识别围棋棋盘

电容器容量的标识方法主要有直标法、数码法和色标法三种。 　　(1)直标法。将电容器的容量、耐压及误差直接标注在电容器的外壳上，其中，误差一股用字母来表示。常见的表示误差的字母有J(±5％)和Κ(±10％)等。例如，47nJ100表示容量为(47nF或0.047 pF)±5％，耐压为100V。 　　当电容器所标容量没有单位时，在读其容量时可按如下原则：当容量在t ； 10＾之间时，单位为pF；当容量大于to＇时，单位为ptF° 　　(2)数码法。用三位数字来表示容量的大小，单位为pF。前两位为有效数字，第三位表示倍率，即乘以10″，刀的范围是1～9。例如，222表示22×to＇＝2200

故障诊断技术是近40年发展起来的以适应工程实际需要而形成的多学科交叉的一门综合学科。一般电子电路的故障诊断可分为模拟电路故障诊断和数字电路故障诊断。数字技术的广泛应用和高速发展，使得数字电路的故障诊断研究取得了空前的发展。对于模拟电路，由于其元件具有容差并存在非线性等原因，使得模拟电路的故障诊断较数字电路的故障诊断复杂得多，其发展比较缓慢，应用么不够广泛。

CN110543855A-一种指纹识别传感单元、传感器装置和指纹识别方法.pdf

伴随虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术的发展，以及人们对人机交互性能和体验感的要求提高，手势识别作为影响虚拟现实中交互操作的重要技术之一，其精确度急需提升[1].针对当前手势识别方法在一些动作类似的手势识别中表现欠佳的问题，提出了一种多特征动态手势识别方法.该方法首先使用体感控制器Leap Motion追踪动态手势获取数据，然后在特征提取过程中增加对位移向量角度和拐点判定计数的提取，接着进行动态手势隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的训练，最后根据待测手势与模型的匹配率进行识别.从实验结果中得出，该多特征识别方法能够提升相似手势的识别率.

深度学习、图像识别

提出了一种基于模糊粗糙集的非结构化路径识别与机器人引导方法。通过自适应面阵列电荷耦合传感器的图像清晰度控制方法，获取了最佳信息量图像。构建了模糊粗糙集的非结构化路径识别模型，借助粗糙集理论预定义图像目标、背景和不确定区域，融合相对模糊连接度竞争机制对不确定区域的像素进行了模糊重分类，精确描绘了机器人的导航路径。该模型可实现未知非结构化路径区域的自动识别，亦可引入灰度先验特征识别指定路径区域。结果表明，该方法对提高机器人在非结构化环境中的自主探索能力具有实际意义。

针对传统模态识别方法难以准确识别重频、高阻尼比的模态参数的特点,主要研究了系统在环境激励下不同工况用随机子空间法和Polymax算法识别的模态参数(模态频率、模态阻尼比和模态振型)的变化情况。随机子空间法是一种时域模态参数识别方法,在相邻模态的识别方面,它明显优于一些传统的模态识别方法。Polymax模态识别方法也称为多参考点最小二乘复频域法,在阻尼比的识别方面具有明显的优势。本文通过悬臂梁的对比实验研究验证了它们在不同激励条件下的有效性和可靠性。