不变矩在车牌字符识别中的应用

为了克服车牌字符的倾斜和相似字符间的误识别对字符识别带来的影响,提出了一种基于不变矩的匹配算法.利用不变矩的旋转不变性克服字符倾斜带来的影响.对不变矩算法进行改进,增加了5个新的不变矩量,包含了更多的细节特征,并用原点矩代替中心矩,减少平移不变性带来的误差,解决了相似字符间的误识别.实验证明了方法的正确性和可行性.     

人脸检测技术的研究进展

近年来由于人脸检测技术在身份验证、视频监控等领域日益广泛的应用,对于人脸检测的研究越来越受到人们的重视。该文对各发展阶段的方法进行介绍比较,指出其优劣性。     

基于SIFT的自动初始化VVS跟踪算法

用于解决传统摄像机位置自动初始化的SIFT特征匹配方法计算量较大,比较复杂.在基于虚拟视觉伺服(VVS)跟踪算法基础上,应用尺度不变特征变换(SIFT)方法提取SIFT特征向量,采用基于KD树的最近邻搜索实现特征匹配,最后用线性位置算法计算出摄相机初始位置,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的效率.     

基于SIFT变换的水印图像几何失真校正算法

分析了目前数字水印抗几何攻击的实现方法,对SIFT进行了改进.提出了特征点筛选算法,以增强提取特征点的鲁棒性,然后基于攻击前后图像的SIFT特征点匹配技术获取匹配点对,并基于匹配点对的尺度特征和SIFT中心距之比获得尺度失真参数以实现尺度失真的恢复.同时基于匹配点对的SIFT中心角度差确定旋转失真参数,进而完成旋转校正.实验结果表明,该算法能够有效进行水印图像几何失真参数的估计与几何失真的校正.     

一种改进的鲁棒约束预测控制器的综合设计方法

针对多包描述的不确定系统,提出一种新的鲁棒约束预测控制器.高线设计多包系统worst-case情况下性能最优的不变集,在线求解多包系统无穷时域性能指标的rain-max优化问题.设计方法采用了时变的终端约束集,扩大了初始可行域,并能获得较优的控制性能.仿真结果验证了该方法的有效性.     

一类线性时变系统组合自适应迭代学习辨识

针对一类在有限时间区间上可重复运行的既含时变参数又含时不变参数的高阶线性时变系统,提出了一种模型参考组合自适应迭代学习参数辨识算法.应用Lyapunov方法,给出了时不变参数的时域自适应学习律和时变参数的迭代域自适应学习律,分析了参数估计和模型状态跟踪误差的有界性与收敛性.该算法适于时变和时不变参数并存的线性系统的参数辨识,可加快参数估计的收敛速度.仿真例子验证了所提出的辨识算法的有效性.     

平移不变小波去噪法在胎儿心率提取中的应用

用传统的小波阈值法对超声多普勒胎儿心脏回波信号进行去噪处理时会产生Psuedo Gibbs现象,影响了去噪效果和胎儿心率值的提取。为了解决这个问题,在此基础上提出了平移不变小波法去噪。实验结果表明,该方法有效的抑制了Psuedo Gibbs现象,剔除了信号中的噪声,识别出被噪声淹没的有用信号,有利于心率值的提取。     

伪不变特征法在遥感影像归一化处理中的应用

提出了一套伪不变特征法（PIF）归一化处理多时相遥感影像的技术流程和方法: 即参考影像选择,参考影像大气辐射校正,伪不变特征点选取,回归模型建立及结果评价,并对处理流程中的各个环节加以详细说明。其中在样本点选取过程中尝试把人工直接选取伪不变特征点应用于实践,并用主成分分析法对处理结果进行评价,评价结果表明人工直接选取伪不变特征点,对多时相遥感影像进行归一化处理是可行的,达到了消除季节性地物辐射变化、太阳光照条件差异、气象条件（大气散射、吸收和云量变化等）波动大等因素的影响,处理后的影像能满足建立模型的要求。

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快速三维人耳提取与识别

针对现有三维人耳提取与识别算法中存在处理时间长、识别率低的问题,提出一种快速三维人耳提取方法和2种三维人耳识别方法.三维人耳提取时,使用不变特征迭代最近点算法使人耳与平均耳对齐,完成位置和姿态的归一化,然后用掩膜提取出三维人耳.第一种=三维人耳识别方法结合人耳深度和曲率信息,采用主元分析算法进行降维.然后用最近邻分类完成识别;第二种三维人耳识别方法则使用不变特征迭代最近点算法对齐测试耳与原型耳,利用配准误差完成人耳识别.实验结果表明,第一种人耳识别方法识别率较高、计算速度很快,第二种人耳识别方法可达到很高的识别率.     

一种基于特征点的稳健无缝图像拼接算法

针对传统的基于区域图像拼接方法中,计算量大、鲁棒性差以及不能很好地解决拼接后的接缝等问题,提出了一种稳健的基于特征点的无缝图像拼接算法.在SIFt(scale invariant feature transform)提取图像特征点并匹配的基础上,通过优化的随机采样一致性(random sample consensus)算法过滤匹配点,去除误匹配点,并用过滤后的匹配点求解两对应图像间单应性矩阵初值;然后利用L-M算法优化单应性矩阵对图像序列进行拼接;最后通过改进线性加权函数法进行图像融合,很好地解决了接缝问题,实现了图像拼接处的平滑过渡.实验表明,该方法对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,拼接精度可以达到亚像素级.