角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配

曲线匹配对于物体识别、目标跟踪、碎片拼接等有着重要的意义。针对曲线匹配的效率与鲁棒性问题,提出了一种基于角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配算法。该算法分为粗略匹配和精确匹配两个阶段。粗略匹配阶段首先采用角点距离矩阵来描述曲线;然后通过子矩阵的方法来匹配曲线。精确匹配阶段首先采用同心圆划分的方法描述曲线;然后通过两条曲线同心圆描述集的差异度度量函数来度量他们的相似性。算法不仅具有平移、旋转、缩放不变性,而且具有较强的鲁棒性,可用于遮挡物体的匹配以及基于轮廓的图形拼接。实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

保持几何特征的自适应弹性二次曲线模型

物体形状特征的准确提取往往受到图像获取、目标分割等过程中各种因素的影响,因而需要构造一种鲁棒的形状表现来保有其本质特征。揭示弹性二次曲线(EQW)模型中能量权重因子和样条重叠度因子与形状几何特性间的关系,提出一种自适应保持几何特征的EQW形状表现模型,并将该模型与交互式Live Wire算法相结合,应用至图像分割中,对于各种模态图像中的目标进行分割实验。直观上,本文方法能够在去除噪声同时较好地保持目标形状的显著特征;量化结果方面,交互式分割误差保持在较小稳定范围内,引入EQW模型带来的时间开销亦在可接受范围内。     

基于图像内容层次表征的遥感图像 分割方法

提出基于图像内容层次表征的高分辨率遥感图像快速多精度分割方法。首先根据初始分割结果建立区域邻接图(RAG),并将其定义为马尔可夫随机场(MRF);然后引入光谱、形状和边缘等图像特征进行层次合并,通过记录层次合并过程获得图像内容的层次表征;最后根据层次表征中不同层级对象之间的关系快速生成任意不同精度的分割结果,以满足不同应用的需求。利用QuickBird卫星图像进行实验和评价的结果表明,本文方法具有较高的精度和效率。     

抗压缩的照片图像与真实感计算机图形识别

数字图像取证是计算机取证、信息安全领域的一门新学科。为实现照片图像与真实感计算机图形的可靠识别,提出一种基于图像稀疏表示的数字图像取证方法,该方法在抵抗压缩方面具有较好性能,从而保证图像压缩不会改变照片图像与真实感计算机图形的真实性本质。Tetrolet变换为保护图像局部几何结构,在L1-范数最小约束下搜索4×4图像块的最优覆盖(Covering)形式,获得图像的稀疏表示。观察自适应值c的统计分布,得到一幅图像中117种Covering出现次数的归一化直方图,从而得到图像的HoC(histogram of covering)特征。实验结果表明,在饱和度(S)分量提取的HoC特征能够很好地刻画照片图像与真实感计算机图形在局部几何结构上的不同统计特性,算法在识别能力、泛化能力,尤其是抵抗压缩能力上表现出良好性能,能够应用于图像真实性检测及照片图像与计算机图形的自动分类。     

机器人三维路径规划问题的一种改进蚁群算法

本文研究移动机器人三维空间路径规划问题,针对三维空间的复杂地形特点,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划算法。文中首先描述了一种简单有效的环境建模方法,然后给出了算法在信息素呈现、路径点选取、信息素更新以及启发式函数设计等方面的改进方法。仿真结果证明了算法的可行性和可靠性。     

基于稀疏表示的配电网故障区段定位研究

提出一种基于稀疏表示的故障定位算法,仅需要少量的故障前后的电压幅值信息,通过故障节点电压方程,重构故障电流向量,根据该向量非零元素的位置来确定网络中发生故障的具体位置。提出了一种重构稀疏向量的求解算法,在定位算法中施加了两类约束条件,缩小了求解空间,为避免约束条件中出现的非线性约束条件造成的求解困难,将原问题分解成多个子问题,达到求解目的。IEEE33节点配电系中仿真验证表明:本方法仅需要6个测点便可有效定位故障,并且此方法基本不受故障类型、过渡电阻的影响,还具有强抗噪性。     

Graph-Based Dimensionality Reduction for Hyperspectral Imagery: A Review

Hyperspectral image(HSI) contains a wealth of spectral information, which makes fine classification of ground objects possible. In the meanwhile, overly redundant information in HSI brings many challenges. Specifically, the lack of training samples and the high computational cost are the inevitable obstacles in the design of classifier. In order to solve these problems, dimensionality reduction is usually adopted. Recently, graph-based dimensionality reduction has become a hot topic. In this paper, the graph-based methods for HSI dimensionality reduction are summarized from the following aspects. 1) The traditional graph-based methods employ Euclidean distance to explore the local information of samples in spectral feature space. 2) The dimensionality-reduction methods based on sparse or collaborative representation regard the sparse or collaborative coefficients as graph weights to effectively reduce reconstruction errors and represent most important information of HSI in the dictionary. 3) Improved methods based on sparse or collaborative graph have made great progress by considering global low-rank information, local intra-class information and spatial information. In order to compare typical techniques, three real HSI datasets were used to carry out relevant experiments, and then the experimental results were analysed and discussed.Finally, the future development of this research field is prospected.     

一种面向目标的情感极性分析方法

面向目标的情感分析是细粒度情感分析的重要任务之一,旨在预测句子中给定目标实体的情感极性.当前大多数研究方法忽略了句法结构信息,在情感判别时往往会关注无关词汇,从而使分类性能下降.为此,设计了一种新的引入句法结构的模型,该模型利用双向预训练编码器和作用于依存句法树的图卷积网络分别捕获文本的上下文信息和句法结构信息,并使用多头注意力机制进行信息聚合得到目标的情感分类表征.此外,还将该模型与现有的领域自适应方法相结合,同时向模型中引入领域知识和句法结构知识,进一步提升了模型效果.在几个常用的标准数据集上的实验结果表明了上述模型的有效性.     

块对角子空间聚类中成对约束的主动式学习

针对块对角表示(block diagonal representation, BDR)子空间聚类算法在对子空间重叠的高维数据聚类时效果较差的问题,提出成对约束的块对角子空间聚类(constrained subspace clustering with block diagonal representation, CBDR)算法,设计主动式学习策略,获取用户提供的少量数据点成对信息,以改进BDR算法的性能,给出CBDR算法的目标函数和求解过程。在测试集上的试验结果表明,CBDR算法的聚类错误率和归一化互信息指标比BDR和SBDR(structured block diagonal representation)算法好,而且主动式选取点对方法优于随机选取点对方法,使用少于5‰的约束信息可降低BDR的聚类错误率达到5%以上。     

环件冷辗扩分析中组合沙漏控制

冷辗扩过程中,轧辊和环件接触面积小、振动剧烈,进行显式有限元分析时形成的单点载荷容易诱发沙漏.采用组合沙漏控制法有效地控制了沙漏,模拟了矩形截面环件的冷辗扩过程.沙漏能与内能的比值从阻尼法的15%降低到2.5%;其中刚度沙漏力的权系数设为0.8,人工阻尼控制系数设为0.1,人工刚度控制系数设为0.001.与轴向宽展试验比较表明,采用组合法预测的端面平整度(0.114)接近试验结果(0.112).