Equivalence of quadratic performance criteria†

Two quadratic cost functionals are defined to be equivalent, if they generate the same optimal control law. Necessary and sufficient conditions are derived in terms of the system parameters and the quadratic weighting matrices for two cost functionals to be equivalent.     

基于支持向量机的布匹图案匹配算法设计

为了解决布匹印花过程中能够快速实现模板匹配的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的匹配算法.匹配算法采用两级分类器,首先对样本布匹图像进行二值化和轮廓提取等处理得到了图像中各种图形的轮廓曲线,选择模板图形的轮廓曲线长度和面积作为简单特征量,建立了基于置信区间的分类器作为一级分类器,实现了初步匹配;然后提取模板与非模...     

融合几何特征的压缩感知SIFT描述子

为了解决尺度不变特征变换(SIFT)描述子在存在较多相似结构的匹配中,易造成误匹配,并且维数较高、匹配耗时的问题,提出了一种融合相对几何位置的压缩感知描述子.首先,以特征点为中心,将周围关键点的相对几何位置(RGL)信息形成尺度和旋转不变的RGL描述子,其次,对SIFT描述子利用压缩感知(CS)理论进行降维,形成CS-SIFT描述子,最后将两者融合形成RGL-CS-SIFT描述子.实验结果表明:与SIFT和PCA-SIFT描述子相比,匹配速度有所提升,匹准确率明显提高.     

基于矩特征傅里叶描述的示功图故障诊断研究

提出一种结合矩特征和傅里叶描述子的示功图故障诊断方法。示功图经过最佳阈值分割和边缘检测后,得到边界为最大区域填充后的图像,计算图像的矩特征获得表示物体形状的矩特征序列,再通过离散傅里叶变换得到具有平移、旋转和尺度不变性的归一化矩特征傅里叶描述子,采用欧氏距离法进行分类。实际应用表明:该诊断方法在油田抽油机故障诊断中具有可行性和有效性。     

基于异构描述子的新型高斯混合模型图像自动标注方法

过去几十年以来,各种图像标注算法相继提出。这些方法要么需要很大的计算量,要么标注效果不理想。论文提出了一种基于异构描述子的新型高斯混合模型图像语义自动标注方法。本文的高斯混合模型是采用异构空间来构建的,不同于其他的高斯混合模型。对于每个标注词,在多个特征空间下分别用高斯模型来描述,形成对应子空间的“标注词分描述子”。由于各个分描述子描述不同标注词的能力有很大差别,因此通过机器学习的方法来融合这些分描述子,形成更加有效的“标注词描述子”,从而提高标注的准确率。论文提出的“标注词描述子”可以有效地建立图像高层语义概念与底层视觉特征之间的对应关系,准确地描述标注词的语义内容,从而提高图像的标注性能。通过在COREL数据集上的测试表明了方法的有效性。     

SR-SIHKS：一种非刚体全局形状特征

非刚体由于姿态变化会产出多样的形变,因此非刚体的形状检索比刚体更具挑战性。形状特征提取是非刚体三维模型形状检索的关键问题。为了提高非刚体形状检索的准确度,提出了一种非刚体全局形状特征提取方法。此方法的核心思想是将稀疏表示（Sparse Representation,SR）理论用于对尺度无关的热核特征（Scale Invariant Heat Kernel Signature,SIHKS）进行稀疏编码,因此被称为SR-SIHKS。改进了SIHKS局部特征的提取方法,根据所处理的模型库来自适应地确定热扩散时间参数;采用K-SVD算法来训练字典,借助Batch-OMP算法实现局部特征的稀疏编码;将非刚体三维模型的所有局部特征的稀疏编码汇聚为全局形状特征。实验结果表明,SR-SIHKS具有比SIHKS和HKS更优的检索效果。     

基于半色调图像的邻域相似性描述子方法

局部二值化模式是对局部信息进行特征提取,适合解决纹理特征不明显的图像特征提取问题,但这种方法存在特征维数高的问题。针对此问题,提出一种适用于半色调图像特征提取的邻域相似性描述子方法。该方法将8个邻域分别与中心像素值进行比较运算,然后求这8个运算值间的相似性指标。相似性指标的统计量进行归一化后作为图像的纹理特征向量。试验中,采用BP神经网络对提取图像特征进行分类试验。试验结果表明,在计算复杂度、识别精度等方面,本研究提出的方法优于单纯使用局部二值化模式算法。     

多尺度特征提取的双目视觉匹配

提出一种基于多尺度特征提取的双目视觉匹配算法,旨在提高传统算法的实时性和鲁棒性。该算法通过设计出一种基于尺度因子变化的高斯核模板尺寸自适应调整以及双目视图的双向配准的办法,以改善特征点匹配效率和精度。实验证明,多尺度特征提取算法能够有效而快速地完成双目视图的特征点匹配。