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1, 文章论述了图象识别的有效算法并行实现的设计，并对其性能进行了分析。
2, 本文研究基于光学相关处理的图象识别技术。
3, 本论文研究的是图象识别中的归纳学习方法。
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4, 从图象识别角度研究了电气设备局部放电的模式识别。
5, 用全息透镜阵列进行多图象识别的一些问题也进行了研究。
6, 特征抽取是图象识别中的一个最重要、最基本的问题。
7, 本文讨论了一种利用图象识别和处理技术的实时电视跟踪系统。
8, 这种判别方法，在图象识别中取得了较好效果。
9, 本文讨论了一种基于光学标记识别技术的文档图象识别系统，重点阐述了该系统的设计思想和实现技术。
10, 此系统比其他图象识别程序更加准确，并且可以适用于其他条纹动物，如老虎和长颈鹿。
11, 抽取有效的图象特征是完成图象识别的首要任务。
12, 本文讨论图象识别方法在工程地震学中应用的现状及前景。
13, 理论上，二元统计编码图象识别技术，对处理实际获得的低信噪比相干和非相干图象也是很有效的。
14, 该算法经两个常用函数检验，并在图象识别的神经网络权值训练中得到应用。
15, 该系统在彩色图象识别，自动意匠处理等方面有突破性进展，达到当前国际先进水平。
16, 利用地震簇，可以把强震的地震活动性图象识别得更清楚，简单和定量化。
17, 设计开发应用程序，将经由系统设备扫描进入的PCB板上的条码图片，进行图象识别与处理，读出条码所代表的具体意义。
18, 系统也能明白无误的“解读”图片，但是不清楚它是进行图象识别还是利用某种类型的嵌入式数据来判断。
19, GMS静止气象卫星探测所得到的红外云图资料，用计算机图象识别技术来反演云迹风。