基于模式识别技术的智能建筑环境图像处理,本文是建筑环境类有关本科论文范文与智能建筑和模式识别技术和图像处理有关本科论文开题报告范文.
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【摘 要】 模式识别技术是人工智能环境技术的基础,在很多个领域已经受到了广泛应用.基于模式识别技术的智能建筑环境图像处理随着现在人工智能和计算机技术的发展,已经成为智能建筑环境图像识别领域重要的研究方向.本文是基于模式识别技术的概念、原理与技术分析为基础,对模式识别技术在智能建筑环境图像处理中的应用进行研究.文中以智能建筑化境图像处理为基本理论平台,以模式识别技术为基本研究手段,分别对建筑智能环境图像处理中的图像预处理、图像提取、图像识别三个问题进行研究,并提出相应合理的问题解决方法.
【关键词】 模式识别 建筑智能环境图像
一、模式识别及模式识别技术
1、模式识别.模式识别是人们对要是别的信息对象的定义和描述,是通过计算机对信息进行处理、判别的一种分类过程.处理、判别、分类在理论研究和生产实践中的应用是不可缺少的,如果需要处理、判别的问题太过于复杂,影响因素过多,就会增加解决问题的困难.多因子的问题结果与影响因素之间很难找出直接联系也难以用直接理论途径解决.模式识别能解决计算机中复杂的问题,将信息描述、特征定义与变换、分类方法、数字计算等各种技术综合应用,对实际问题自动识别解决与处理具有指导意义和应用价值,因此获得广泛应用,并取得响应的成功.
2、模式识别技术.模式识别技术是人工智能环境技术的基础,在很多个领域已经受到了广泛应用.基于模式识别技术的智能建筑环境图像处理随着现在人工智能和计算机技术的发展,已经成为智能建筑环境图像识别领域重要的研究方向.由模式识别系统的设计和实现两个阶段组成.在整个模式识别的过程中,前提是信息获取,用运算符号来表示以应对各种现象运用计算机可识别,进而计算机才能够对各种现象进行分类识别,并输入到计算机系统中.输入对象有二维图像、物理参数、一维波形、逻辑值四种组成.在把信息转换成可运算符号时,会受到外界环境的影响从而导致信息变形或失真.为了除去外界对模式识别的干扰,使得存入的信息进行特征的提取和选择,则要对信息进行滤波、图像复原、图像增强等预处理.在信息输入后用一组特征表示,把这些特征组按照原则和方法组织后就会形成训练集,此时模式识别系统的设计工作就已经完成了.模式识别系统的实现是指当有待识别的对象出现后,采用设计关键参数的方法来涉取该对象的特征,形成一组特征.此时,改组特征与已经有的特征集合进行匹配运算按照由高到低输出.模式识别系统的设计与实现才完整表达.
二、基于模式识别技术的智能建筑环境图像处理研究
2.1 基于模式识别技术的智能建筑环境图像预处理研究
基于模式识别技术对智能建筑环境图像处理就是通过计算机来模拟人的识别方法,对其进行识别和分类.把智能建筑环境图像按照相关度划分成为各有特色的区域,并提取所需要的技能,这一个过程称为图像预处理.预处理的关键在于划分依据的确定,从模式识别技术上考虑智能建筑环境图像的预处理问题,预处理就是针对图像所需要区分的对象,根据其特征将图像分为两类.所有的实物都有独立的一些本质特征,必然可以根据其特征与划分背景图像做出预处理依据.在对智能建筑环境图像预处理定位时,可以选择由其特征组成的特征空间进行定位识别.
2.2 基于模式识别技术的智能建筑环境图像提取研究
由于智能建筑环境图像的随机性和数据量较大的问题,从而智能建筑环境图像在选取有效的图像特征难度增大,进而直接影响了系统的性能.所以基于模式识别技术的智能建筑环境图像提取的首要任务是提取其有效图像特征.图像特征的提取是指在其特征的形成,经过筛选或者变换直接得到有效特征的全过程,其根本任务是运用相应的技术进行选择有效的特征提取.基于模式识别技术的智能建筑环境图像提取的结果是给出一个具体图像与其他图像的区别特征.
2.3 基于模式识别技术的智能建筑环境图像识别研究
智能建筑环境图像的识别是对图像处理的高级阶段,是通过仪器对其周围的物体进行视觉图像分析和识别,进而可以得到有效的结论性的判断.但为了使计算机的系统也能识别到人视觉所认识的图像,必须要研究其计算方法来分析图像特征,并将模式识别技术应用到智能建筑环境图像的识别中,使智能建筑环境图像的特征用数学方法表示出来教会计算机系统也能认识、识别这些特征.
三、结语
基于模式识别技术的智能建筑环境图像处理随着现在人工智能和计算机技术的发展,已经成为智能建筑环境图像识别领域重要的研究方向.同时,模式识别技术涉及到计算机科学、数学、等多个学科的理论知识,将这些学科新的技术新的成就综合的运用到识别模式中来,提出更加符合智能建筑环境图像处理的研究也是更加值得今后研究的课题.
参 考 文 献
[1] 王琼,康凯,朱永波. 基于条形码跟踪管理系统的模式识别技术研究及应用[J]. 自动化与仪表,2016,,8（32）：19-24.
[2] 吴志芳,刘昕. 基于图像处理和模式识别的网络图像监控系统[D]. 计算机测量与控制,2017,3（25）.
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