文本分类中一种混合型特征降维方法

提出一种基于特征选择和特征抽取的混合型文本特征降维方法,分析基于选择和抽取的特征降维方法各自的特点,借助特征项的类别分布差异信息对特征集进行初步选择。使用一种新的基于PCA的特征抽取方法对剩余特征集进行二次抽取,在最大限度减少信息损失的前提下实现了文本特征的有效降维。对文本的分类实验结果表明,该特征降维方法具有良好的分类效果。     

路况视频能见度检测算法

针对现有气象能见度仪价格昂贵且无法全程分析的不足,提出一种利用路况视频图像的能见度检测算法,通过目标物预置获得距离信息,通过图像预处理得到含有目标物的去噪图像。利用目标物的相互关系和SAD图像匹配算法从图像上分割出目标物,利用Kohler的一致对比度法实现目标物图像的人眼模拟,进而对其特征进行拟合,得出能见度值,实现基于路况视频的能见度检测。实验结果表明,该算法与人眼观察一致,对噪声有较好的鲁棒性。     

二阶分块PCA的人脸特征提取方法研究

为了提取更为有效的鉴别特征,在已有的二阶特征脸方法和分块主成分分析(PCA)方法上,提出了二阶分块PCA人脸特征提取方法.该方法对原始人脸图像和经重建得到的剩余图像分别运用分块PCA,将提取的一阶和二阶特征线性组合为一个特征矩阵,再进行分类识别.此特征能更充分反映人脸图像的低频和高频特性.采用ORL人脸库和FERET人脸库的实验结果表明该二阶分块PCA正确识别率优于普通分块PCA算法,具有较强的特征提取能力.     

基于Guided Filter的地形图中线要素提取算法

针对彩色扫描地形图中线要素与背景要素难以分离,现有线要素提取算法提取的结果中存在边界不准确的问题,提出基于Guided Filter的地形图中线要素提取算法。利用基于能量密度和Shear变换相结合的线要素提取算法对线要素进行粗提取;引入Guided Filter,以源地形图图像作为Guided Filter的引导图像,以粗提取的线要素图像作为Guided Filter的输入图像,经过滤波处理获得的线要素信息更为显著;利用OTSU算法得到最终的线要素信息。实验结果表明：相对于现有的线要素提取算法,提出的算法能够更为准确地提取出地形图中的线要素,并具有更好的噪声抑制能力。     

基于小波变换的油液金属颗粒检测算法研究

为了实时掌握发动机滑油系统的磨损状况,需要在线监测系统连续监测发动机内部磨损情况.随着发动机的工作时间与磨损状态的不同,其金属磨粒的浓度、成分、尺寸等参数均发生不同的变化.因此,滑油油液中金属颗粒参数的变化可以作为重要指标来反映发动机的磨损状态,需要专门的传感器系统进行实时在线监测.但由于使用环境等因素影响,往往会使油液金属颗粒信号包含噪声,对信息检测造成影响.提出一种基于小波变换的油液金属颗粒检测算法,充分利用小波变换对时域和频域的良好局部化性质以及多分辨率分析的特点,并结合发动机实际工况下的信号特征对信号进行降噪及检测,并对算法进行了实验验证.结果表明,该算法可以有效地实现信号降噪及检测.     

深度卷积神经网络的汽车车型识别方法

针对现有汽车车型识别方法计算量大、提取特征复杂等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的汽车车型识别方法。该方法借助于深度学习,对经典的卷积神经网络做出改进并得到由多个卷积层和次抽样层构成的深度卷积神经网络。根据五种车型的分类结果,表明该方法在识别率方面较传统方法有明显的提高。实验还研究了网络层数、卷积核大小、特征维数对深度卷积神经网络的性能和识别率的影响。     

仿射重投影混合虚实注册方法

针对特征图形结合自然纹理特征的虚实注册误差较大、运行速度慢的问题,提出仿射重投影混合虚实注册方法.通过建立摄像机、真实场景以及特征坐标系之间对应关系的仿射坐标系,且采用ORB算法进行特征检测及后续特征模板的构造,并利用仿射重投影矩阵来恢复特征模板在当前图像上的投影位置信息以计算虚实注册矩阵.采用OpenGL生成的立方体模型与真实场景之间进行虚实注册仿真实验.仿真结果表明:在特征图形被遮挡或不可见时,本文方法在精度、健壮性以及速率方面表现优异,提高了增强现实(AR)系统的实时性和鲁棒性.     

面向颗粒状农产品的分选方法

为提高颗粒状农产品分选精度,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的k最近邻(k-NN)方法.该方法分两步:第一步对基于FPGA的彩色线阵CCD成像系统得到的图像在PC上进行保存,并对得到的图像进行特征提取,然后用k-NN方法对提取的特征进行特征筛选得到最优特征集.第二步将训练好的最优特征集放在FPGA的ROM上,FPGA对线阵CCD得到的图像数据实时提取特征与ROM上最优特征集做距离计算实现k-NN分选算法.对花生和开心果两种颗粒状农产品用该方法进行实验,以RGB颜色空间为主要特征,结果表明:在选择合理特征个数和k值情况下对花生和开心果的分选正确率都达到了95％以上.     

基于特征模型的软件产品自动导出方法综述

在针对特定领域的软件复用中,产品导出是主要活动之一.产品导出指的是,开发人员基于领域中可复用的软件制品开发出所需的软件产品.在产品导出过程中,产品导出效率决定了软件复用的收益.在诸多影响产品导出效率的因素中,手工进行产品导出是拉低产品导出效率的主要因素之一,其最终会导致软件复用收益降低.为了提高产品的导出效率,相关研究提出了一些自动导出软件产品的方法.在这些方法中,一种普遍采用的指导思想是基于特征模型自动导出软件产品.在诸多使用该思想进行产品导出的方法中,各方法所使用的实现方式差异很大.为了给基于特征模型自动导出软件产品提供更好的支持,基于现有研究,提出了一个分类框架,并使用该框架对现有基于特征模型自动导出软件产品的方法进行了分类和比较.另外,还进一步指出了现有研究中的不足,并提出解决这些不足的设想.     

基于Henon映射的加密遥感图像的安全检索方案

遥感图像具有多时相、多语义、多波段等特点,鉴于遥感图像在商业行业及国防军事中的重要性,海量遥感图像密文检索的效率和精度,直接影响了遥感大数据使用的广泛性和实时性.对密文存储的遥感大数据的安全检索是其可用性最重要的标志之一.本文提出了一种基于Henon 映射的遥感图像可搜索加密方案,根据遥感图像的成像原理及多波段特征,采用改进的Henon 映射对每个波段的灰度值进行加密处理;并根据遥感图像的“大数据”特征,通过统计灰度值的区间信息来构造遥感图像的特征向量,并根据相似度匹配算法来检索目标图像.通过对Landsat 8遥感图像进行加密与检索实验,该方案有效地提高了检索密文遥感图像的安全性及准确性,且计算复杂度低、通信成本开销小.