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数字图像模式识别

第一篇：数字图像模式识别王丽霞深圳市南山区学府路；***、[e-mail]求职意向数字图像处理、模式识别算法工程师教育经历汕头大学电子工程系信号与信息处理专业硕士2007.9—2010.6汕头市·在校期间成绩优良，分别一次获汕头大学年度一等、二等奖学金；200809担任女生部部长负责统筹管理，成立特色学科及基础学科研讨组，积极开拓学生的思维并提高他们的学习成绩，更贴近社会的新路线。潍坊学院信息与控制工程学院电子信息工程学士2003.9—2007.6潍坊市·2007年9月以第一名成绩考入汕头大学攻读硕士研究生；在校期间担任班级学习委员负责不同类学生的学习方法指导；2004-9-2007-6担任学院文艺部部长，负责迎新晚会筹划，锻炼了团队领导能力、协调能力、临场反应能力以及创新思维。英语及专业技能●熟练掌握了数字信号处理及它的常用算法、有良好的数学功底；熟悉图像处理的基本算法、熟悉模式识别基础知识与智能系统理论及它们的应用，在模式识别和运动跟踪方面有较深的理解；熟悉光伏应用系统的结构、性能原理；曾在核心期刊系统仿真技术发表文章（基于神经网络应用的光伏最大功率跟踪）。●英语：六级考试362；四级考试473；具有较强的相关专业学科的英文文献阅读能力；●能熟练使用计算机，会用电路仿真软件、LabVIEW软件、熟练掌握VisualC++的MFC程序设计和MATLAB仿真工具，能够做算法的设计和仿真；并能应用LabVIEW软件进行信号处理（波形测量、时频域分析与数学分析（概率统计拟合最优化等）。工作经历20106-20108深圳市辉锐天眼科技有限公司担任核心研发工程师●职位为智能监控核心研发工程师●负责计算机视觉方面的IEEE文章的讲解及不同算法的实现研究，负责机器视觉系统图像处理、分析及识别算法设计、实现，参与图像处理技术研究与设计，对已有算法进行优化改进。使用OpenCV进行背景/前景提取、检测识别、了解运动跟踪的常用算法、设计相关信号特征提取算法及其设计模式识别分类器等。项目经验200809-200911模式识别与智能系统理论的算法研究●算法在MATLAB仿真，并在SIMULINK中建模，最后把这个算法用C++语言编程，在VC++中生成了可执行文件。200901-200906生物细胞图像病变检测算法研究●在MATLAB中仿真了算法，正确率达到82%。200907-200909图像压缩算法编码器设计●在FPGA芯片上实现并验证了方案，对比得出了FPGA比DSP在神经网络实现上的明显优势，前者采用指令顺序执行的方式，数据位宽固定，FPGA处理数据的方式是基于硬件的并行处理方式，即一个时钟周期内可并行完成多次运算，特别适合于神经网络的并行特点。201002在科进生物识别公司●了解了不同二维条码尤其QRcode的特点，探讨了定位图形的方法，了解了指纹识别，探讨了小波变换及gabor变换在纹理图像的特征提取的优劣。自我评价及爱好●很强的责任心创新能力、自学能力及应用知识能力；诚实善良，勤奋刻苦，进取精神、团队协作精神；爱好户外运动、国学研究，齐白石大师的画。第二篇：模式识别总结监督学习与非监督学习的区别：监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。（实例：道路图）就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。1、写出K-均值聚类算法的基本步骤,算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个zj(1)。假设i=j时，Dj(k)min{xzi(k),i1,2,K}，则xSj(k)，其中k为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，Sj表示第j个聚类，其聚类中心为zj。第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，zj(k+1)，j=1,2,…,Kzj(k1)1NjxSj(k)x,j1,2,,K求各聚类域中所包含样本的均值向量：其中Nj为第j个聚类域Sj中所包含的样本个数。以均值向量作为新的聚类中心，JjxSj(k)xzj(k1),2j1,2,,K可使如下聚类准则函