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71.
针对采用传统的MeanShift算法进行智能视频监控易受背景干扰而丢失目标的问题,提出了一种将MeanShift算法与卡尔曼滤波算法相结合的选煤厂人员目标跟踪方法。该方法首先通过运动检测方法分割出跟踪目标区域,然后通过卡尔曼滤波算法预测下一帧跟踪窗口的起点,在此基础上采用MeanShift算法跟踪目标区域;由于选煤厂环境较复杂,为了防止跟踪失败,采用跟踪与检测相结合的方法来进一步保证跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该方法能很好地消除背景中相似颜色区域的影响,具有较好的跟踪效果。 相似文献
72.
针对实际的应用中车载航位推算系统的模型参数、噪声的统计特性不确定性,影响估计效果,提出了车载航位推算的模糊自适应卡尔曼滤波模型及其滤波算法;该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否接近1,应用模糊推理系统不断地调整量测噪声协方差的加权,对自适应卡尔曼滤波的量测噪声协方差进行递推修正,通过该算法来抑制噪声对精度的影响,进而提高系统的导航精度;仿真结果表明,这种算法能够有效地提高系统的精度,是一种比较理想的车载DR导航滤波方法。 相似文献
73.
化工过程的数据中常常含有较多的随机误差和粗差干扰,导致传统的稳态检测方法无法得到准确的结果,从而降低系统故障诊断的可靠性。针对实际的工业过程数据,提出一种融合自适应平滑技术的稳态检测方法,该方法首先以基于导数分析的自适应平滑算法进行降噪处理,消除随机误差的影响,然后引入阈值拟合技术进一步抑制粗差干扰,以多项式滤波方法对数据进行稳态检测,根据测量信号的趋势特征确定过程是否处于稳态。仿真实验研究表明:融合自适应平滑技术的稳态检测方法能够克服传统稳态检测方法中随机误差和粗差干扰对检测结果的影响,进而显著提高稳态检测处理的准确性,检测结果明显优于传统的基于多项式滤波的检测方法。 相似文献
74.
RSS存在信息过载问题,为了解决该问题,设计了一个基于Ajax的智能聚合系统,使用户可以高效、及时、准确地获取到自己感兴趣的新闻。综合了内容过滤和协作过滤的优缺点,提出了一个改进的过滤算法,提高了过滤性能和准确度。对用户的行为和特征进行建模,系统可以依据用户模型过滤掉用户可能不感兴趣的信息。并将信息过滤技术与RSS聚合技术结合,使用户可以通过RSS聚合系统获取到自己感兴趣的内容,降低信息冗余。 相似文献
75.
76.
研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足,利用梯度域奇异值分解(SVD) 提出一种自适应的有效非局部滤波方法。该方法对基于预选择的非局部滤波方法的贡献主要有:1)是一种基于图像子块结构特征的鲁棒预选择方法;2)研究了相似集大小与滤波性能的关系;3)相似子块的自动选取;4)提出一种局部自适应的滤波参数选取方法,根据图像局部内容的不同确定滤波参数。此外,利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明:本文方法滤波后的图像在主客观方面都优于原算法和其他快速方法,且运行速度较快,是一种有效的滤波方法。 相似文献
77.
基于卡尔曼滤波SVM图像鉴别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究如何区分自然图像和计算机图形判别图像问题。由于人眼难以判别真伪图像,针对传统的图像鉴别方法由于参数的设置而造成识别准确率低,从而无法准确的区分自然图像和计算机图形。提出了一种卡尔曼滤波和支持向量机分类算法相结合的高性能图像真伪鉴别方法。算法首先采用卡尔曼滤波器提取图像的各个级别的分量,求解出各级分量和判别的误差值并作为特征数据,然后采用支持向量机分类算法对特征数据进行训练判别。仿真结果表明,提出的算法可以有效的判别图像的真伪,可以有效的识别出原始自然图像和合成图像,识别率高达99%以上,同时算法的稳定性较高,具有一定的实际应用价值。 相似文献
78.
关于雷达图像优化,提高分辨率的问题,场景较为复杂的图像,固有噪声图像效果不够理想,对具有不同统计特性的像素点缺乏精确的区分。由于传统参数估计方法降噪效果不足,为解决上述问题,提出了一种基于纹理特征分类的参数估计方法。首先计算极化总功率图像的灰度共生矩阵,并提取纹理特征矢量,用K均值聚类的方法进行分类。然后根据分类结果,在滑动邻域窗内选取与中心像素同类别的像素用于参数估计。实验结果表明,改进的纹理分类的滤波方法具有更好的降噪效果,对于复杂场景的极化SAR图像表现了较大的优越性。 相似文献
79.
林军雄 《计算机光盘软件与应用》2012,(3):186-187
论文首先对人脸识别进行了介绍,通过对人脸识别系统的分析指出预处理在人脸识别中的重要性。然后对已有的人脸识别预处理法作了详细的介绍,并对各种方法进行比较。最后针对光照对人脸图像的影响还提出了同态滤波的方法,在预处理阶段消除光照对人脸图像的影响,实验结果表明,此种方法可以提高识别率。 相似文献
80.
为提高差分隐私保护下推荐算法的准确性,提出了一种考虑差分隐私保护的基于Bhattacharyya系数(BC)的聚类推荐算法.以BC作为项目相似性度量的标准,根据BC相似性对项目进行K-medoids聚类,并在聚类簇中进行私有项目邻居选择.最后,根据最近邻居集信息,对用户的评分进行预测和Top-n推荐.提出的方案有效地克服了已有方法中存在的相似性度量依赖于共同评分的问题,提高了相似性度量的准确性,有效避免了因隐私保护而造成的最近邻居集质量下降的问题.理论分析和实验测试的结果表明,该方法在实现隐私保护的同时还能有效保证推荐的高质量,较好地实现了隐私保护和数据效用之间的平衡,具有良好的应用潜力. 相似文献