扩展超二次曲面:一种新的光滑变形曲面模型

本文提出了构造变形曲面的一种新的特征模型－扩展超二次曲面。     

BP网络不平衡训练样本集的有效学习算法

分析了BP网络标准反传学习算法对不平衡样本集训练速度慢的原因,研究了如何改进其学习算法来加速训练速度,并通过实验对上述理论进行验证。     

基于IP网的可视会议系统的语音通讯

主要介绍了基于ＩＰ网的、符合Ｈ．３２３建议的可视会议系统呈种实现语音通讯的方案。     

入侵检测系统中检测技术的研究

该文从基于专家系统的技术、基于统计分析的技术和基于生物模拟的技术3个方面对入侵检测技术的研究进行了介绍,并对它们各自的特点、优势和不足进行了分析,最后,给出了当前的研究热点。     

一种提高支持向量机针对低维向量分类精度的新方法

本文提出一种支持向量机的全局优化训练算法,形成一种新的分类器,以解决传统的支持向量机在对低维样本点分类时产生的精度下降问题。首先对支持向量机原理,以及以SVM—light为代表的经黄SVM训练算法进行分析,发现支持向量机的训练在本质上都归结为具有不等式约束条件的二次规划问题。本文直接根据支持向量机的最优分类超平面,将其化为无约束条件的求解函数极值问题。然后采用全局优化算法-禁忌搜索算法得到函数的极值点。通过两类高斯样本点分类实验和人脸图像识别的多类分类试验,证明使用支持向量机的全局优化训练算法,在样本点特征向量维数较低的情况下,比使用传统的支持向量机训练算法分类具有更高的分类准确率。     

一种空时CDMA系统的多用户检测算法

多用户检测技术在实际应用中,难以解决的问题是在减少计算复杂度的同时又提高系统性能。本文针对空时CDMA系统设计了一种多用户检测算法,即附带噪声梯度的最速下降算法。此算法利用变步长迭代的思想实现多用户检测,避免了最小均方误差(MMSE)多用户检测庞大而复杂的求逆运算和固定步长收敛速度较慢的问题。计算机仿真结果表明,在空时CDMA系统中使用本文算法,收敛速度大大增加,同时在保持系统性能的前提下能够容纳较多的用户。     

基于形状的时间序列相似性度量及模式发现算法

针对目前时间序列模式发现中使用的时间序列相似性度量易受尺度(scale)和平移的影响,不适应基于形状的时间序列模式发现,本文提出了一种重标和平移不变的时间序列相似性度量:Sh 度量,给出度量的性质及其证明。同时提出了基于Sh度量的时间序列形状模式发现算法,并对算法的有限次迭代终止性和时间复杂性进行了证明。论文最后通过对人工数据和太阳黑子数据的实验证明了本文提出的Sh度量及基于形状的时间序列模式发现算法的有效性。     

基于三维参照系的摄像机分步定标

基于三维参照系的定标方法,是一种传统的定标方法,需要三维控制场来提供足够的数据信息,定标精度较高,但对图像噪声不够鲁棒,并且非线性算法受出格点影响很大,甚至有时出现优化过程不收敛。本文提出了一种基于三维参照系的摄像机分步定标方法,利用对极几何关系对图像间的特征点进行分类,以剔除出格点,再选择合适的方法进行定标,实验表明分步定标法较好解决了原有技术对噪声敏感和非线性算法不收敛的情况,提高了各种算法的估计精度,并且三维重建误差也减少了30%左右。     

基于遗传算法不同策略下的基础矩阵估计方法

在未定标系统中，对极几何约束给出了图像间的全部信息，成为解决许多视觉问题的关键环节，提出了一种基于遗传算法不同策略下的基础矩阵估计方法，它利用每个基因代表一个匹配点，每条染色体作为基础矩阵计算时的最小子集，并根据染色体长度决定采用何种策略估计基础矩阵，此方法在很大程度上减小了出格点对估计过程的影响，能够较好地汇聚到全局最优解，模拟数据和真实图像的实验结果都表明，所给出的方法能够有效地检测和删除错定位和误匹配点，提高了基础矩阵估计的鲁棒性和精度。     

计算机视觉在轮缘磨损检测中的应用研究

为了提高轮缘磨损测量的精度和检测速度，首先综合了当前的一些摄像机定标算法，在实验的基础上，针对工程实际中对算法的要求，提出了一种处理过程较为简单的定标处理算法。然后，在简单微分算子和经典的八邻域搜索法的基础上，提出了一种新的边界生长方法，实验证明，此定标算法不仅实现简单，而且能够满足工程上的精度要求，边界生长算法处理速度快，而且对边界的提取效果也良好，具有一定的实用价值。