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121.
122.
交互式多模型算法性能分析 总被引:19,自引:1,他引:18
广泛应用于目标跟踪和故障诊断的动态多模型估计(SMME)假设模式的切换服从马尔可夫过程,对马尔可夫切换概率(MTP)的非MonteCarlo分析有助于深入了解SMME的机理,发现参数寻优的法则,设计或发展新的自适应多模型估计器,然而由于SMME的复杂性,非Monte Carlo分析很难给出,本文针对SMM中著名的交互式多模型(IMM)估计器,通过将IMM看作是输入交互和子滤波器串联,分析了具有m个参数的MTP矩阵,给出了六条不依赖主动应用环境及子滤波器设计的结论,部分结果也适用于一阶广义伪贝叶斯算法(GPBI)。 相似文献
123.
基于Radon变换的矩不变量及其应用 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于Radon变换的新的图像识剐方法。首先构造了二维图像在Radon变换空间的平移和比例矩不变量,基于该矩不变量引入整体平均技术获得了更好的抗噪效果,并根据变换空间数据的特性,提出了利用奇异值分解得到一般意义下的旋转不变量。利用不同的图像库进行识别研究,实验结果指出了两种方法的不同应用条件。’ 相似文献
124.
125.
126.
127.
128.
This paper presents a system that is able to reliably track multiple faces under varying poses(tilted and rotated)in real time.The system consists of two interactive modules.The first module performs the detection of the face that is subject to rotation. The second module carries out online learning-based face tracking.A mechanism that switches between the two modules is embedded into the system to automatically decide the best strategy for reliable tracking.The mechanism enables a smooth transit between the detection and tracking modules when one of them gives either nil or unreliable results.Extensive experiments demonstrate that the system can reliably carry out real time tracking of multiple faces in a complex background under different conditions such as out-of-plane rotation,tilting,fast nonlinear motion,partial occlusion,large scale changes,and camera motion.Moreover,it runs at a high speed of 10~12 frames per second(fps)for an image of 320×240. 相似文献
129.
无线传感器网络的任意覆盖率节点配置 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了任意覆盖率下的无线传感器网络分布式节点自动配置问题. 首先, 针对正六边形拓扑架构下的网络覆盖, 给出了节点密集分布条件下的覆盖率与相邻工作节点间距的解析关系, 从而得到了理想条件下部分覆盖的最优节点配置. 考虑到实际系统中有限的节点密度和节点的随机分布, 进一步提出了一种可以在此条件下实现任意覆盖率的部分覆盖协同优化算法(Optimized collaborative partial coverage, OCPC). OCPC通过节点间的动态协同唤醒最接近于理想配置的工作节点并使其他节点睡眠以节省能量. 以尽可能少的工作节点达到网络的覆盖和连通需求并降低网络的能耗, 进而达到网络的感知任务和能量消耗的有效折衷. 仿真表明, OCPC可以有效地实现任意期望覆盖率下的网络配置并保持网络连通, 同时, 与经典覆盖算法PEAS (Probing environment and adaptive sleeping)和OGDC (Optimal geographic density control)相比, 在网络的节能方面也具有明显的优越性. 相似文献
130.
基于多个颜色分布模型的Camshift跟踪算法 总被引:9,自引:0,他引:9
视角变化往往会引起目标外观特征的变化, 传统的基于单一颜色直方图模型的 Camshift 跟踪算法往往不能适应这种变化. 为此, 本文从提高模型描述能力入手, 提出利用目标外观的先验知识, 为目标建立多个颜色模型, 在此基础上设计目标函数, 通过对目标函数的优化, 实时地为每帧跟踪从多个模型的凸组合中选取最优模型. 另外, 在对 Camshift 算法深入研究的过程中, 发现了概率图平均亮度和图像块颜色分布之间的一种定量关系, 这种关系为进一步理解多模型算法的工作机理提供了帮助. 头部跟踪的实验结果表明, 与单一固定模型以及自适应单模型算法相比, 多模型 Camshift 算法对目标外观的快速变化适应性很强, 而且计算代价不大. 相似文献