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针对基于胡氏不变矩的坦克识别率低、在图像离散采样的情况下受图像尺度变化影响的问题,进行了图像尺度不变性研究,设计了一种基于改进的胡氏不变矩的坦克识别方法;为解决最大类间方差法在复杂背景下图像分割阈值与真实阈值发生偏移的问题,采用改进的最大类间方差法分割图像,减少了偏移量。将胡氏不变矩和改进的胡氏不变矩的算法进行了对比实验,实验结果表明:相对于采用胡氏不变矩的坦克识别方法,改进后的识别方法识别率提高了22%,该方法运算时间减少了80 ms,能克服图像的尺度变化造成的影响。 相似文献
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从不同角度、距离获取的图像中提取不受视点因素影响的仿射不变特征,是图像目标识别、图像几何校正、景象匹配、图像检索等领域的共性问题。从仿射几何的角度出发,在对仿射变换、仿射不变性进行研究的基础上,利用仿射几何的不变性提取仿射不变特征量。针对同底面积比基元进行目标识别存在的问题,引入改进局部不变量,并提出3种基元特征提取算法,以排除锯齿点干扰进行角点提取。Matlab仿真分析过程中,对图像进行基元特征提取,采用改进局部不变量进行计算、比较及识别,能够有效建立图像特征值比较模型。实验结果表明:该局部不变量能较好地识别相同目标,用于不同目标间的分类识别时能取得好的分类效果。 相似文献
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超音速飞行体激波信号的主成分分析和K-均值聚类 总被引:4,自引:0,他引:4
提出一种基于激波信号的超音速飞行体的目标分类方法,通过5.56mm,7.62mm和12.7mm三种枪弹实测分析,提取信号的时域特征,用主成分分析法对信号的特征变量降维处理,用K-均值聚类算法进行聚类分析。对比直接用原始特征变量进行分类和经主成分分析处理后分类的效果,结果表明主成分分析的有效性和超音速目标分类识别的可行性。 相似文献
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基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法 总被引:4,自引:0,他引:4
特征选择是机器学习及模式识别领域的重要问题之一。针对高维数据对象,特征选择不仅可以在保证数据完整性的情况下减少特征维数,还能够提高分类精度。文中提出了一种基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法,该方法将模拟退火算法嵌入到自适应遗传算法的循环体中,利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,并且能够使搜索过程避免陷入局部最优解的特点,解决了基本遗传算法收敛速度慢,时间复杂度高的缺点。实验结果表睨,在保证分类正确率的前提下,该方法有效提高了特征选择效率。 相似文献
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针对盖尔圆盘法在低信噪比和少快拍数背景下进行信源数目估计时会出现错误判断的问题,提出了色噪声背景下改进的K-均值聚类信源数目估计方法.求出数据相关矩阵后按照信号和噪声的类均值对信号特征值和噪声特征值进行K-均值聚类,然后不断更新类均值直到信号特征值收敛.计算机仿真实验证明了该方法在低信噪比和少快拍数时的估计成功概率高于盖尔圆盘法. 相似文献
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为了解决现有人体姿态库构建方法存在的装备维修性仿真验证任务针对性不足的问题,提出了一种基于改进花朵授粉算法与K-means算法的人体姿态库构建方法。针对花朵授粉算法寻优精度不够理想的问题,将乌鸦搜索算法引入花朵授粉算法。提出了一种改进花朵授粉算法。测试结果表明:相比粒子群算法和花朵授粉算法,改进花朵授粉算法具有搜索范围广和寻优精度高的优点。为避免K-means算法易陷入局部最优解,将改进花朵授粉算法引入K-means算法,在提出个体编码方式与定义个体操作函数的基础上,设计了改进花朵授粉算法的计算步骤,使改进花朵授粉算法与K-means算法相融合,进而对装备维修人员的维修作业姿态进行聚类。提取各类中心数据,将其作为人体姿态库中虚拟人体的部位动作角度输入参数,构建了具有装备维修性仿真验证任务针对性的人体姿态库。仿真实验结果表明:相比基于粒子群算法与K-means算法融合的人体姿态库构建方法等5种方法,改进花朵授粉算法与K-means算法的融合方法具有寻优精度高和聚类效果好等优点,适用于装备维修性仿真验证工程实践。 相似文献
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针对传统K-means 聚类算法聚类过程以及聚类结果公示时可能出现隐私泄露的问题,提出具有差分隐私
保护的改进K-means 算法。在原有K-means 基础上引入密度度量,提高簇类的类内相似性,保证选取的中心处于相
对密集区域;引入距离度量,降低簇类的类间相似性,保证不同类聚中心排斥性较高;引入类间平均最大相似度,
动态规划最佳聚类个数K 和最佳初始类内中心;引入了隐私保护拉普拉斯噪声,保护信息的安全性。实验结果表明,
该算法比传统算法具有更高的聚类可用性和数据可靠性。 相似文献
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在无线通信中许多算法都需要估计信噪比以获取最优性能.文中研究了非数据辅助的PSK和QAM信号在AWGN信道中的信噪比估计.提出了两种基于统计矩的信噪比估计方法,对于QAM信号而言,高于四阶的统计矩具有更好的估计性能,并且推导了两个高阶统计矩的估计方法.计算机仿真结果表明,文中提出的算法为信噪比估计中统计矩的选择提供了有效的途径,估计性能优于二阶、四阶矩方法等基于统计量的盲信噪比估计方法. 相似文献