利用本征脸方法减少冷原子云吸收成像照片中的干涉条纹

本征脸方法是广泛应用于人脸识别的一种图像处理方法，本文将其引入到原子芯片上囚禁的冷原子云吸收成像照片的图像处理中，以减少其中的干涉条纹，增加信噪比。本文首先介绍了吸收成像照片的标准处理方法以及干涉条纹的产生原因，由于参考照片和吸收成像照片中的干涉条纹会发生随机的相对变化，处理后干涉条纹难以消除。和标准的处理方法相比，本征脸方法不是使用1张而是50张参考照片，利用这些照片重构出一张新的参考照片，这张照片比那50张中的任何一张都更近似于吸收成像照片，因此和只使用1张参考照片相比，处理之后的干涉条纹对比度明显降

Morphological ordered gray-scale erosion for optical image processing

An ordered gray-scale erosion is suggested according to the definition of hit-miss transform. Instead of using three operations, two images, and two structuring elements, the developed operation requires only one operation and one structuring element, but with three gray-scale levels. Therefore, a union of the ordered gray-scale erosions with different structuring elements can constitute a simple image algebra to program any combined image processing function. An optical parallel ordered gray-scale erosion processor is developed based on the incoherent correlation in a single channel. Experimental results are also given for an edge detection and a pattern recognition. (C) 1998 Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers. [S0091-3286(98)00306-7].

Towards a standard methodology to evaluate internal cluster validity indices

The evaluation and comparison of internal cluster validity indices is a critical problem in the clustering area. The methodology used in most of the evaluations assumes that the clustering algorithms work correctly. We propose an alternative methodology that does not make this often false assumption. We compared 7 internal cluster validity indices with both methodologies and concluded that the results obtained with the proposed methodology are more representative of the actual capabilities of the compared indices.

Detecção de falhas em circuitos eletrônicos lineares baseados em classificadores de classe única.

Esse trabalho está baseado na investigação dos detectores de falhas aplicando classificadores de classe única. As falhas a serem detectadas são relativas ao estado de funcionamento de cada componente do circuito, especificamente de suas tolerâncias (falha paramétrica). Usando a função de transferência de cada um dos circuitos são gerados e analisados os sinais de saída com os componentes dentro e fora da tolerância. Uma função degrau é aplicada à entrada do circuito, o sinal de saída desse circuito passa por uma função diferenciadora e um filtro. O sinal de saída do filtro passa por um processo de redução de atributos e finalmente, o sinal segue simultaneamente para os classificadores multiclasse e classe única. Na análise são empregados ferramentas de reconhecimento de padrões e de classificação de classe única. Os classficadores multiclasse são capazes de classificar o sinal de saída do circuito em uma das classes de falha para o qual foram treinados. Eles apresentam um bom desempenho quando as classes de falha não possuem superposição e quando eles não são apresentados a classes de falhas para os quais não foram treinados. Comitê de classificadores de classe única podem classificar o sinal de saída em uma ou mais classes de falha e também podem classificá-lo em nenhuma classe. Eles apresentam desempenho comparável ao classificador multiclasse, mas também são capazes detectar casos de sobreposição de classes de falhas e indicar situações de falhas para os quais não foram treinados (falhas desconhecidas). Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram que os classificadores de classe única, além de ser compatível com o desempenho do classificador multiclasse quando não há sobreposição, também detectou todas as sobreposições existentes sugerindo as possíveis falhas.