基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法

针对尺度不变特征变换（SIFT）描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对图像内具有相似结构的特征点易产生误匹配的现象,提出一种基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对,然后利用偏最小二乘方法对匹配后初始匹配点的空间分布信息进行重新描述,并通过定义影响函数,剔除影响程度大的特征点对,最后得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。     

结合SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法

提出了一种基于SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法。通过SIFT关键点检测方法检测关键点;对每个关键点计算其邻域的Krawtchouk矩不变量,并将其构成描述关键点的特征向量;计算关键点特征向量之间的欧氏距离找出相匹配的关键点对。实验结果表明,该算法的配准性能与标准SIFT算法相当,而运算速度比标准SIFT算法有较大程度提高。     

基于SIFT特征和对极几何约束的图像配准算法

基于SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配思想,提出了一种应用对极几何约束的图像特征配准算法。首先对图像提取SIFT特征点,然后通过欧氏距离估算对SIFT特征描述子进行初始匹配得到预匹配点集;采用基于单应矩阵的抽样算法计算初始基础矩阵,通过RANSAC算法计算精确的基础矩阵和匹配点集,进而实现图像配准。实验表明,该算法可以获得更准确的匹配点,得到精度较高的图像配准效果。     

基于局部不变特征的遥感图像自动配准方法

提出了一种基于图像局部不变特征的遥感图像全自动配准算法.首先在图像二维平面空间和尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,并在特征点邻域提取局部不变特征描述子--尺度不变特征变换(SIFT).然后运用稳健的随机采样一致性(RANSAC)算法将匹配点集划分为内点和外点,在内点域上精确地估计出图像变换模型.实验利用仿真数据测试了SIFT特征的可重复性和可匹配性,利用卫星图像验证了此自动配准算法的有效性和稳健性.     

一种新型遥感图像配准方法

提出了一种新型全自动稳健的遥感图像配准算法。首先,在图像二维平面空间和尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,并在特征点邻域提取局部不变特征描述子一尺度不变特征变换（SIFT）。然后,利用距离测度进行SIFT特征匹配得到初步的匹配集合。最后,运用稳健的随机采样一致性（RANSAC）算法将匹配点集划分为内点和外点,在内点域上精确地估计出图像变换模型。实验利用仿真数据测试了SIFT特征的可重复性和可匹配性,利用卫星图像验证了该自动配准算法的有效性和稳健性。     

基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除

针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法.该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对; 然后根据典型相关成分的线性关系拟合直线,利用点到直线的距离剔除大部分误匹配点对; 对剩余的匹配点对,逐一分析其对典型相关成分的共线性的影响,剔除影响程度大的特征点对.实验结果表明,该方法能够在剔除误匹配的同时保留更多的正确匹配,提高了图像配准的精度.     

图像多尺度配准的小波域SURF算法

针对SURF描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对于局部场景发生变化的图像容易产生误匹配的现象,提出了图像多尺度配准的小波域SURF算法。该方法对图像进行小波分解,利用低分辨率上得到的变换参数剔除高分辨率上的错误匹配,得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。     

基于特征的眼底图像配准方法

研究眼底图像的精确配准问题,眼底图像配准,需经仿射变换等.由于分辨率不高,达不到要求.针对传统基于跟底图像的血管分支和交叉点等配准方法的局限性,提出一种基于不变特征的眼底图像配准方法.在尺度不变特征变换( Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的基础上,建立特征点对之间的初始匹配,并利用特征点的方向特征和空间几何特性去除误匹配.根据匹配特征进行层次估计,求解图像对间的变换关系矩阵,利用Akaike Information Criteria(AIC)模型选择技术判断变换关系矩阵的类型,再通过得到的变换关系对配准图像进行修正.实验结果表明,改进方法具有良好的配准效果,配准精度可以达到亚像素级要求.     

基于SIFT改进的图像拼接技术分析

为了保持较好的拼接性能同时提高运行速度,提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法改进的图像拼接方法。首先通过图像配准方法介绍图像拼接的过程,其次详细描述同化核分割最小值（SUSAN）算法和基于SIFT描述子的特征匹配算法的处理流程,然后计算映射模型,其中包括获得配准图像和加权融合图像的方法,最后通过实验结果验证改进算法具有较高效率。     

基于改进尺度不变特征的图像局域几何配准研究

针对图像配准容易产生误配准、漏配准的问题,提出了基于改进尺度不变特征的图像局域几何配准。该方法改进了尺度不变特征,通过构建边缘尺度空间设计了尺度不变边缘特征变换,融合了尺度不变特征点和尺度不变边缘。以尺度不变特征为基础,搜寻图像间的局域图像变换,实现图像局域几何配准。实验表明,SIFT特征点和边缘信息互补能够提供更多的配准信息并减少错误配准;该方法对尺度、噪声、形变、光照等不敏感,能够配准移动目标,真实地反映图像的配准状况。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。