立体赤足迹特征提取与分析

通过获取足迹标号图像,分别计算求得五趾和脚跟的质心坐标,得到脚趾与脚跟质心之间平均距离、五趾与脚跟质心之间夹角和五趾质心多边形等特征,并将这些特征与人体性别、胖瘦以及个体唯一性进行了统计分析.实验结果表明脚趾与脚跟质心之间平均距离能够较好的区分出人体性别,五趾与脚跟质心夹角对人体胖瘦、性别的分析有一定帮助,而五趾质心多边形可以作为立体赤足迹同一认定的依据之一.     

一种基于遗传算法的数字曲线多边形逼近方法

提出了一种基于遗传算法的数字曲线多边形改进逼近方法。该方法针对规则形状数字曲线的多边形逼近问题,以二进制向量序列表示的染色体作为每一个对应的逼近多边形候选解,将简化前后多边形质心偏移误差以及各被替换线段欧氏距离的方差引入到适应函数中,用迭代次数的sigmoid函数作为变异概率来控制遗传算法优化求解过程中的全局和局部搜索特性。实验结果表明,该方法对于保持曲线多边形简化逼近后的形状特征具有较好的效果。     

基于特征选择的质心向量构建方法

基于质心的文本分类方法对模型较敏感,分类性能较差。为此,提出一种基于特征选择的类别质心向量构建方法FSCC。计算特征与类别之间的特征选择值,利用质心特征权重计算公式得到类别的质心向量,并采用非归一化的余弦相似度计算文档与质心间的距离,实现文本分类。实验结果表明,与基于质心的方法和支持向量机方法相比,FSCC方法的分类效果更好。     

基于改进距离聚合向量的图像检索算法

针对Sajjanhar等提出的基于距离聚合向量的图像检索算法的不足,提出一种改进距离聚合向量的图像检索算法.该算法在距离聚合向量的基础上加入最大连通聚合像素平均坐标的质心距离特征,新增的特征向量具有平移、旋转和尺度不变性.对于原聚合向量特征和新增的质心距离特征,分别采用不同的相似性度量函数进行相似度匹配.该改进算法融入比距离聚合向量更多的空间信息.实验结果表明,该算法具有更高的查全率和准确率.     

无线传感器网络质心定位新算法及性能分析

针对锚节点非均匀分布的无线传感器网络质心定位算法定位精度较差的缺陷,提出一种新的质心定位算法--基于最小包围多边形定位(SEPL)算法。该算法以包围未知节点邻居锚节点的最小多边形质心作为未知节点的估计位置。仿真结果表明,SEPL算法可以有效改善锚节点分布不均匀时质心定位算法误差较大的问题,平均定位精度比一般的质心定位算法提高15%。     

基于自适应特征选取的步态识别

提出基于自适应特征选取的步态识别方法。采用新的特征提取方法,该方法将目标按人体结构特点划分为多个子区域,利用各个子区域的质心与头部质心的距离和夹角对步态特征进行描述。采用Boosting算法自适应选取最优特征序列,对识别结果进行加权处理。该方法结合了步态的动态和静态信息,实验结果表明该方法具有较高的识别性能。     

基于遗传模糊分类的步态识别

提出基于遗传模糊分类的步态识别方法.采用新的特征提取方法,该方法将目标按人体结构特点划分为多个子区域,利用各个子区域的质心与头部质心形成的距离和夹角对步态特征进行描述.运用模糊聚类算法构建不同距离函数的分类器,并用遗传算法对分类器进行集成,组成的集成融合分类器对步态序列进行识别.实验结果表明该方法具有较高的识别性能.     

多模态时空特征表示及其在行为识别中的应用

目的 在人体行为识别研究中,利用多模态方法将深度数据与骨骼数据相融合,可有效提高动作的识别率。针对深度图像信息数据量大、冗余度高等问题,提出一种通过获取关键时程信息动作帧序列降低冗余的算法,即质心运动路径松弛算法,并根据不同模态数据的特点,提出一种新的时空特征表示方法。方法 质心运动路径松弛算法根据质心在相邻帧之间的运动距离,计算图像差分后获得的活跃部分的相似系数,然后剔除掉相似度高的帧,获得足以表达行为的关键时程信息。根据图像动态部分的变化特性、人体各部分在运动中的协同性和局部显著性特征构建一种新的时空特征表示方法。结果 在MSR-Action3D数据集上对本文方法的效果进行验证。在3个子集中进行交叉验证的平均分类识别率为95.743 2%,分别比Multi-fused,CovP3DJ,D3D-LSTM(densely connected 3DCNN and long short-term memory),Joint Subset Selection方法高2.443 2%,4.763 2%,0.343 2%,0.213 2%。本文方法在使用完整数据集的扩展实验中进行交叉验证的分类识别...     

基于质心角度的字符图像识别算法

提出了一种利用质心角度识别字符图像的方法:将Harris算法提取出的字符图像的角点作为候选角点,通过聚类算法计算出更准确的新角点,并计算出字符图像的质心以及连接质心到新角点的向量.质心角度是两个相邻向量的夹角,字符特征是由质心角度按顺时针(或逆时针)方向排列组成的向量.质心角度具有关于位移、拉伸、旋转不变性的几何特征,是对图像特征较好的规一化.实验结果表明该方法提高了字符图像的识别率,从而验证了该方法的有效性.     

一种轮廓曲线的多边形近似算法

首先基于相邻像素间的欧氏距离计算出轮廓曲线上每一点的支持区域及支持半径，用线性插值得到支持区域的端点；然后求得支持区域的质心，以曲线上的点和其相应的支持区域质心之间的距离作为特征响应筛选出候选特征点；最后将具有局部极大特征强度的点作为多边形的顶点。实验表明这种方法能降低曲线数字化所带来的影响，对旋转也具有较高的不变性。     

无线传感器网络中的HWC定位算法

提出一种跳数加权质心定位算法——HWC算法。它完全基于网络连通性,采用通信跳数信息作为加权因子计算待定位节点估计位置,体现跳数不同节点对多边形质心计算结果的影响。仿真表明,该算法减小了平均定位误差,是一种适合大规模传感器网络应用的节点定位算法。     

WSN中的质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络（WSN）中的关键技术之一。通过对质心定位算法的分析,提出了一种改进的质心算法（CSA）——以距离未知节点最近的锚节点为基准找出差异性最大的估计点,采用三角质心和多边质心计算估计点坐标提高定位精度。通过MATLAB仿真表明算法是有效可行的。     

基于矢量长度比的三维网格模型零水印算法

为了提高数字水印算法的鲁棒性, 提出了一种基于矢量长度比的三维网格零水印算法. 首先, 将三维网格模型由直角坐标系转化为球坐标系. 其次, 对网格模型的顶点进行分块并计算每个块质心. 然后, 计算每个顶点到块质心的距离以及邻域顶点到块质心的平均距离的比值, 并将比值序列与比值的平均值进行比较, 根据比较的大小记为0和1; 统计每个分块0、1数量的多数, 以此构成模型的特征序列. 最后, 将版权信息的二值序列与特征序列进行异或, 得到最终的零水印序列. 实验结果表明, 本文算法能够抵抗平移、旋转、均匀缩放、噪声、平滑、简化和剪切等常见的攻击, 也能够对三维网格模型进行版权保护.     

基于夹角判断的VCT中面要素边界排序算法

针对复杂多边形的有序边界信息仅仅通过线-多边形拓扑关系很难确定的问题,提出一种基于最小夹角判断来确定复杂多边形的有序边界的算法。在土地利用中,由于多边形的边界线通常都是不规则的曲线,因此引入曲线的切线来构建夹角,并根据夹角大小确定下一条边界,从而可以很好地解决多条边共用一个节点、包含岛或者孔等类型的复杂多边形的边界排序处理,满足土地利用中矢量数据交互文件(VCT格式)生产的需要。     

Recognition of kidney glomerulus by dynamic programming matchingmethod

Dynamic programming was applied to locate the glomeruli in microscopic images of kidney tissue section. The glomeruli were modeled by a polygon whose sides could be varied within a given range of lengths. The objects were located by determining the best match of the model according to a so-called optimum criterion in which all possible shapes were evaluated at all possible positions in the input image. The best model was selected according to the maximum average gray level. To increase the probability of obtaining a closed contour, a distance criterion was added and the maximum gray-level requirement was relaxed somewhat. The optimum criterion was modified to include a directionality constraint in which the difference in angle between model segments and the edge values in the image was minimized, thereby increasing the performance of the method. A hierarchical multiresolution strategy was used to reduce calculation time. The cyclical property of a contour is also taken into account     

Polygonal representation of digital planar curves through dominant point detection—a nonparametric algorithm

We describe a new algorithm that detects a set of feature points on the boundary of an 8-connected shape that constitute the vertices of a polygonal approximation of the shape itself. The set of feature points (nodes) is a ranked subset of the original shape points whose connected left and right arm extents cover the entire shape. Nodes are ranked based on their strength (in terms of their importance to other boundary points), length of support region, and distance from the centroid. The polygon obtained by linking the detected nodes approximates the contour in an intuitive way. The proposed algorithm does not require an input parameter and works well for shapes with features of multiple sizes.     

基于无线信号K-M模型的三维室内定位算法研究

针对无线信号在室内环境中易受到干扰、波动较大等问题,提出一种改进粒子群优化RBF神经网络的无线信号K-M传播测距模型。利用RBF的非线性特性模拟室内传播的复杂性,以信号接入节点(AP)发射功率、路径损耗因子、未知节点(RP)接收信号强度值RSS等构建模型,预测输出AP与RP之间的距离d。以d为半径,AP为球心,建立多个球体方程,采用极大似然(MLE)采样方程组与RSS-d加权质心混合定位算法,粗略估算未知节点位置信息,再利用加权质心法来进一步提高RP的定位精度。通过MATLAB实验仿真表明,与常见的优化算法对比,该模型预测距离误差更小,平均距离误差为1.3 m;RP的三轴坐标平均误差分别为x轴1.55 m、y轴1.48 m、z轴0.98 m,表明该模型提高了定位精度。