1、“.....在训练阶段，机器人收集其所工作环境的图像，并处理这些图像提取出能表征该场景的全局特征。些方法直接分析图像数据得到些基本特征，比如方法。但是，方法是不能区分特征的类别。另种方法使用外观特征包括颜色纹理和边缘密度来表示图像。例如，周等人用多维直方图来描述全局外观特征。此方法简单，但对比率和光照变化敏感。事实上，各种全局图像特征，所受来自环境变化的影响。提出了方法，该方法利用关注点尺度和方向所形成的描述的相似性获得特征。这些特征对于图像缩放平移旋转和局部光照不变是稳定的。但可能产生个或更多的兴趣点，这可能使处理器大大减慢。在匹配阶段，近邻算法因其简单和可行而被广泛采用。但是它并不能捕捉到个别特征对场景识别的贡献。在实验中，在表达两种部分之间的相似性时效果并不足够好。此外，所选的特征并不能彻底地按照国家模式识别标准表示场景，这使得识别结果不可靠。因此......”。

2、“.....如果使用在复杂的矿井环境中它将更加可靠和有效。在这个系统中，我们通过提取突出的图像局部区域作为位置标志用以替代整个图像，改善了信息的稳定性，从而处理比率二维旋转和视角的变化。兴趣点数量有效减少，这使得处理更加容易。模糊识别算法用以识别邻近位置的位置标志，它可以增强个别特征对场景识别的作用。由于它的部分信息恢复能力，采用隐马尔可夫模型组织这些位置标志，它可以捕捉到的结构或标志之间的关系。因此，场景识别可以转化为对评价问题，这使得识别具有鲁棒性。局部图像区域不变形的检测生物视觉系统的研究表明，生物体像果蝇在观察周围环境时，经常因为他们的行为习惯注意场景中确定的特殊区域或者局部图像信息。这些区域可以当作天然的位置标志有效地表示和区别不同环境。受这些启示，我们利用中心环绕差分法检测多尺度图像空间突出的区域。计算颜色和纹理的相似度用以绘制突出区域的地图。随后......”。

3、“.....被定义为位置标志区域。位置标志区域的大小可以根据该区域图像梯度方向的变化自适应决定。移动机器人的导航要求当环境有定程度变化时自然位置标志能被稳定地检测出来。为了验证我们方法对位置标志检测的的可重复性，我们已经在图像比例二维旋转和视角等变化时，做了些实验。图表明当视角变化时因为它的突出效果大门能被检测出来。关于比率和旋转更详细的分析和结果可以在我们以前的论文中发现。图关于视角变化的实验场景识别和定位与其他场景识别系统不同的是，我们的不需要离线培训。换句话说，在前进中，我们不必对场景分类。当机器人徘徊时，在固定时间间隔内捕获的场景用于生成拓扑地图的顶点，它表示了机器人所在位置。虽然地图的几何布局被定位系统忽视，但它对可视化调试是有用的，并对路径规划很有益处。因此，定位即意味在地图上搜索当前场景的最佳匹配位置。在论文中隐马尔可夫模型是用来组织从当前的现场提取的位置标志......”。

4、“.....类似于全景视觉系统，机器人环顾四周，以获得全方位的图像。从每张图像，探测突出的局部区域，并形成个命名为位置标志序列的序列，其顺序和图像序列相同。然后，在包含个突出局部图像区域的位置标志序列的基础上，创建个隐马尔可夫模型当作机器人所处环境的描述。在我们的系统中相机拥有个视野。为了避免重复，我们的样品图像每取张，共得到个图像。让这个图像作为隐藏状态，创建的模型可以由图描述出来。的参数和是通过使用算法学习获得。衔接的阈值设置为。图机器人所处环境的至于拓扑图的边缘，我们用两个顶点之间的距离信息设置。距离可以根据里程计的读数得到。基于模糊逻辑的匹配方法图像匹配的关键问题之，是要选择最有效的特征或描述代表原始图像。由于机器人的运动，那些提取位置标志的区域将在像素级内改变。因此，选择的描述或特征相应于比例旋转和视角的变化应该在定范围内保持恒定不变......”。

5、“.....我们使用社会上通常采用的四个特征，简单地描述如下渐变的方向。已经证明光照和旋转的变化可能对它有更少的影响。和角二阶矩和熵，这是两个纹理描述符。色调用的个网站。估计别的写文章的人不是傻子吧，它们的东西我们可以直接拿来用，当然省事了。网址告诉大家，有兴趣的进去看看，你们就会发现其乐无穷,还是很值得用的。网路版金山词霸不到有道在线翻译翻译时的速度这里我谈的是电子版和打印版的翻译速度，按个人翻译速度看，打印版的快些，因为看电子版本是费眼睛，二是如果我们用电脑，可能还经常时不时玩点游戏，或者整点别的，导致最终变慢，再之电脑上些词典金山词霸等在专业翻译方面也不是特别好，所以翻译效果不佳。在此本人建议大家购买清华大学编写的好像是国防工业出版社的那本英汉科学技术词典，基本上挺好用。再加上网站如翻译助手，这样我们的翻译速度会提高不少......”。

6、“.....在这里我强烈建议大家仔细看完这些头上长角的人物的中英文文章，这对你在专业方向的英文和中文互译水平提高有很大帮助。我们大家最蹩脚的实质上是写英文论文，而非看英文论文，但话说回来我们最终提高还是要从下大工夫看英文论文开始。提到会看，我想它是有窍门的，个人总结如下把不同方面的论文分夹存放，在看论文时，对论文必须做到看完后完全明白你重视的论文懂得其部分讲了什么你需要参考的部分论文，在看明白这些论文的情况下，我们大家还得紧接着做的工作就是把论文中你觉得非常巧妙的表达写下来，或者是你论文或许能用到的表达摘记成本。这个本将是你以后的财富。你写论文时再也不会为了些表达不符合西方表达模式而烦恼。你的论文也降低了被或大牛刊物退稿的几率。不信，你可以试试把摘记的内容自己编写成检索，这个过程是我们对文章再回顾，而且是对你摘抄的经典妙笔进行梳理的重要阶段。你有了这个过程......”。

7、“.....将会有种信手拈来的感觉。许多文笔我们不需要自己再翻译了。当然前提是你梳理的非常细，而且中英文对照写的比较详细。最后点就是我们往大成修炼的阶段了，万事不是说成的，它是做出来的。写英文论文也就像我们小学时开始学写作文样，你不练笔是肯定写不出好作品来的。所以在此我鼓励大家有时尝试着把自己的论文强迫自己写成英文的，遍不行，可以再修改。最起码到最后你会很满意。呵呵，我想我是这么觉得的。，用来描述图像的基本信息。匹配问题的另个关键问题是选择个好的匹配方法或算法。通常近邻方法神经网络是用来测量两部分之间的相似性。但我们在实验中发现，神经网络不能充分展现个体描述或特征对相似性度量的作用。为了解决这个问题，我们设计了个新的以模糊逻辑为基础的匹配算法，用以展示每个特征的微妙变化。而在数据库中的融合相似程度最高的位置标志，可以当作最佳匹配。匹配结果如图所示。如上所述......”。

8、“.....实验和分析该定位系统已经应用在我们实验室制造移动机器人。该视觉系统是由个相机和帧采集卡。图像分辨率设置为，采样频率设置为帧秒。该电脑系统是由千兆赫处理器和内存，由机器人携带。目前机器人运行于室内环境。图使用模糊逻辑方法计算的相似度由于采用的描述和识别场景，我们的系统有能力捕捉图像局部区域分布的区别，并且能有效区分类似的场景。从每个环境选取个场景，并为每个场景创建隐马尔可夫模型。然后收集个场景时为机器人随后进入每个环境，用以形成个以上。在自动搜索过中，类似的场景可以连接起来。这个过程可以概括为当定位成功，当前的位置标志序列根据他们的方向添加到伴随观察的匹配顶点的序列包括从突出局部区域和机器人顶部所观测的图像角度。模型的参数重复学习。相对于使用整体图像外观特征的方法方法我们的系统使用局部突出区域定位和识别地图，这使得它能有更多对变化的容许......”。

9、“.....因此，我们的系统在动态环境中具有更好的性能。结论提取突出局部图像特征，以取代整体图像参与的识别，这提高了对比例大小的变化，二维旋转和环境图像视角的容许。模糊逻辑用来识别局部图像，并且强调个体特征对识别的作用，从而提高了位置标志的可靠性模型是用来捕获图像结构或那些局部图像之间的联系，这使场景识别问题转化为对的评价问题。实验结果表明，该矿山救援机器人场景识别系统具有较高的识别和定位的比例。今后的工作将侧重于利用的处理定位的不确定性。五分钟搞定字毕业论文外文翻译，你想要的工具都在这里,在科研过程中阅读翻译外文文献是个非常重要的环节，许多领域高水平的文献都是外文文献，借鉴些外文文献翻译的经验是非常必要的。由于特殊原因我翻译外文文献的机会比较多，慢慢地就发现了外文文献翻译过程中的三大利器翻译频道金山词霸完整版本和翻译助手。具体操作过程如下先打开金山词霸自动取词功能......”。