2022年智能信息处理课程设计.docx
精选学习资料 - - - - - - - - - 课 程 设 计 指 导 书2022年8月20日名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书目 录课程设计要求 . 试验一 基于模板匹配的字符识别. 试验二 基于C均值算法的车辆检测与跟踪 . 试验三 水果分类系统设计 . 试验四 基于BP网络的函数靠近 . 试验五 空调模糊掌握系统设计. 试验六 模糊边缘检测 . 试验七 基于K-L 变换的人脸图像压缩 . 试验八 遗传算法在图像复原中的应用. 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书课程设计要求1本次课程设计以组为单位进行,每组人数不能超过 2 人,也可 1 人单 独完成；2各组可依据自己的爱好从以下试验中选做一题；各组同学在选题时,要尽量防止与别组相同；3课程设计完成时,要求每组提交以下材料：1试验报告一份,试验报告内应包含试验原理、试验步骤、试验结 果分析等；2源程序一份；3可执行程序一份；名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书试验一 基于模板匹配的字符识别一、试验目的把握模板匹配算法；二、试验设备微机三、试验原理设模板为T,尺寸为 M× M,待检测图为S,尺寸为 N× N；模板 T待检测图 S（i, j ）MMN子图 S i, jN将模板 T 叠放在待检测图 S上,模板复盖下的那块待检测图,称为子图 Si, j；i 、j 为子图的左上角像素点在 S 图中的坐标,称为参考点；从图中可以看到,1 i, j N - M +1 匹配时,模板 T 在待检测图 S 上顺次平移；比较 T 和 Si , j的内容,假设两者一样,就 T 和 Si, j之差为零,否就不为零；T 和 Si , j 的相像程度可以用下式度量：2或D i j , M1Mi j S , T m n , D i j , MMi j S , T m n , m1n1mn1将上式绽开：D i j , mMMi j S , T m n , 2m , 2m1n1i j Sm n , 22i j Sm n T m n , 式中,mnmnn T m n , 2表示模板的总能量,是一个常数,与i,j无关；n1 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书mni j S , 2表示子图的总能量,它随i,j 位置而变；T 和 Si, j匹配mnS i j , m n T m n是子图与模板的相互关,随i,j位置而变；很明显,时,它的值应最大；因此,相关函数定义为：R i j , mnS i jm n T m n , mi j S , 2n规一化为：i jS m n T m n , R i j , mi j n2 2 S m n , T m n , m n m n分析规一化后的相关函数值,可知：0 Ri,j 1；只有当 Si, jm,n = Tm,n,Ri,j取极大值；四、试验步骤1 读入待分析的图片和英文字母 a-z 的模板图片；2 利用模板匹配法找出待分析图片中的英文字母；3 将找到的英文字母按与待分析图片中相同的次序写入文本文件中；五、试验报告1 分析当模板图片中字母的尺寸与待分析图片中字母的尺寸不同时,应如何解决；2 分析当待分析图片中字母角度倾斜时,应如何解决；3 分析试验结果；总结本试验的心得体会,对不足之处提出改良看法；2 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书试验二 基于 C 均值算法的车辆检测与跟踪一、试验目的把握背景差分算法和 C 均值聚类算法；二、试验设备微机三、试验原理1 背景差分算法图 2-1 背景图像 a 图 2-2 待检测图像 b 对图像 a、b,背景差分公式定义为：1 if f i jf c i j 2.1 0 otherwise式中,f f a i j f b i j 表示背景图像 a和待检测图像 b在位置 i, j处的灰度差；cf i j 表示检测结果图像 c在位置 i, j处的取值, 图像 c是一个二值图像, 像素值为 1 表示在图像 b的相应位置有与背景不一样的物体显现；为阈值,>0,一般 的取值范畴为：15,40；=25 =45 图 2-3 不同取值情形下的检测结果图像c 3 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书2 C 均值聚类算法挑选把 n 个样本分成c 个聚类的初始划分,运算每个聚类的均值M 1, M 2, , M c和 Je,令迭代次数 t=0；挑选一个备选样本X,设 X 现在在k中；7；假设 nk=l,就转步骤2,否就连续；运算jnnj1XMj2jkj1,2,cjnnk1XMk2jkk假设ijmin 1,2,cj,且 k i,就把 X 从k 移到i 中去, t=t+1；否就, t 不变,转步骤重新运算 M i 和 M k 的值,并修改Je；2.2 MkMkMkXMiMiXMiJeicXiX-Mi2n k1n i11假设连续迭代n 次, Je 不转变,即t=n,就停止；否就,转到步骤2；四、试验步骤读入背景图像 a和待检测图像 b；c；对图像中的全部像素,应用公式2.1进行判定,得到检测结果图像利用膨胀、腐蚀、滤波等算子对差分图像c进行预处理；对图像 c应用 C 均值算法,进行聚类分析,得到场景中的车辆数；五、试验报告1 依据试验结果,分析不同 取值,差分结果有何不同；2 试分析如何依据试验结果求得场景中车辆的轨迹；3 分析试验结果；总结本试验的心得体会,对不足之处提出改良看法；4 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书试验三 水果分类系统设计一、试验目的 1 把握分类器设计的基本步骤和方法；2 把握贝叶斯分类器和模糊分类器的基本原理；3 学习如何依据实际问题需要进行恰当的特点挑选；二、试验设备 微机三、试验内容及步骤 设计一个具有人机交互界面的分类器系统；在该界面中,使用者可以进行分类器类型的挑选,可 以对分类器中的各项参数进行设置,可以查看分类结果；基本步骤为： 设计分类器系统的人机交互界面； 用样本集对分类器进行训练学习,给出分类器中各项参数的举荐值； 对输入的待识别对象,用设计好的分类器进行分类,给出分类结果；四、试验报告 1 分析贝叶斯分类器和模糊分类器的异同和优缺点,给出它们的适用范畴；2 分析试验结果；总结本试验的心得体会,对不足之处提出改良看法；5 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书试验四 基于 BP 网络的函数靠近一、试验目的把握 BP 网络的基本原理,能利用二、试验设备 微机三、试验原理 误差反向传播算法步骤如下：BP 网络解决函数靠近问题；置各权值或阈值的初始值：wji0,i0为小的随机数值；T k,k=1,2, ,P,对每个输入样供应训练样本：输入矢量X k,k=1,2, ,P,期望输出本进行下面 的迭代；运算网络的实际输出及隐层单元的状态：o kifiNet kifijw o kji； 计 算 训 练 误 差 , 对 于 网 络 输 出 层 ：kio ki1o kitkio ki； 对 于 网 络 中 间 层 ：kio ki1o kikmw mi；m修正权值和阈值：wjit1wjitkiokjwjitwjit1；t1itkiitit1i当全部样本都训练完,即：k 每经受 1 至 P 后,假如指标满意精度要求：E,就程序终止；四、试验内容和步骤1 试设计一个三层 BP 网络完成函数靠近的通用程序,该网络的各层神经元个数可依据实际问题由用户通过人机交互界面输入；2 编写、调试程序；3 对以下测试样例,给出试验结果输入矢量： p=-1:0.1:1; 目标矢量： t=-0.9602 -0.577 -0.0729 0.3771 0.6405 0.66 0.4609 0.1336 -0.2022 -0.4344 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2189 -0.3201; 其中,隐层的神经元个数选为 5 个；6 名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书4 依据试验结果,写试验报告；五、试验报告1 分析应用 BP 网络可解决那些问题,BP 网络的优缺点；2 分析设计 BP 网络时的关键参数和步骤；3 分析试验结果；总结本试验的心得体会,对不足之处提出改良看法；7 名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书试验五 空调模糊掌握系统设计一、试验目的1 把握模糊掌握系统设计的基本方法；2 能利用 MA TLAB 模糊规律工具箱进行模糊掌握系统的设计；二、试验设备微机三、试验原理模糊掌握器采纳数字电脑来实现,应当具备以下三个重要功能：由模糊化过程和数据库把系统的偏差从数字量转化为模糊量；对模糊量依据规章库、推理决策给出的规章进行模糊推理；由精确化接口把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量；因此, 模糊掌握器的设计问题就是模糊化过程、学问库含数据库和规章库问题；、推理决策和精确化运算四部分的设计模糊掌握器的设计基本可以分为以下九个步骤：确定输入输出的模糊子集及其论域、确定各模糊 子集的隶属函数、 挑选掌握规章、 模糊掌握器的关系运算、运算采样时刻输入的清楚值、输入模糊化、模糊决策、模糊判决、输出实际掌握量；四、试验步骤 1 挑选模糊掌握参数；2 确定各掌握参数的论域；3 设计各掌握参数的隶属度函数；4 设计掌握规章；5 设计规章评估和冲突消解的方法；6 设计反模糊化方法；7 设计一个具有人机交互界面的掌握器系统；8 对详细的输入值,用设计好的掌握器进行分析,给出掌握输出结果；五、试验报告 1 争论在模糊掌握系统设计中的关键步骤、关键参数 /函数是哪些？2 分析经典掌握理论与模糊掌握理论的异同和优缺点,并给出给出模糊掌握理论的适用范畴；3 分析试验结果；总结本试验的心得体会,对不足之处提出改良看法；8 名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页,共 12 页精选学习资料 - - - - - - - - - 智能信息处理课程设计试验指导书以下三个试验的试验目的、原理、步骤由同学依据题目自行设计；试验六 模糊边缘检测试验七 基于 K-L 变换的人脸图像压缩试验八 遗传算法在图像复原中的应用9 名师归纳总结 - - - - - - -第 12 页,共 12 页
