基于BLMD和NSDFB算法的红外与可见光图像融合方法

针对传统图像融合方法容易导致融合图像出现细节不明显和目标信息不完整的问题,本文提出一种基于二维局部均值分解(Bidimensional Local Mean Decomposition,BLMD)和非下采样方向滤波器组(Nonsubsampled Directional Filter Banks,NSDFB)算法的红外与可见光图像融合方法(基于方向滤波的二维局部均值分解法,BidimensionalLocalMeanDecompositionbasedDirectionalFilteringAnalysis,BLMDDFA)。首先,计算两幅原始图片的熵值,同时提取熵值较大的图片的残余分量,该残余分量与另一张原始图片有着较强的相关性。然后,通过BLMD和NSDFB算法将残余分量和熵值较小的原始图片分解成低频子带和一系列不同尺度的高频方向子带,并使用不同的融合规则分别对低频子带和高频子带进行融合。最后,通过相应的逆变换运算获得融合图像。实验结果表明,本文方法的融合性能在对比度、细节信息展示和目标突出方面均高于经典的融合算法,在信息熵、标准差、空间频率和平均梯度方面较Laplacian方法中各指标分别提高了5.6%、28.9%、37.4%和47.6%,信噪比较Laplacian方法降低了8.5%。     

基于Adaboost算法的多角度人脸检测

文中提出了一种基于Adaboost算法的多角度人脸检测方法.多角度人脸检测问题的研究与正面人脸检测相比,相对薄弱,离实际应用的需求还比较远.首先使用Haar特征设计并构造弱分类器空间,用Adaboost算法学习得到基于视图的多分类器级联的人脸检测器;然后将多角度人脸划分成三类:全侧脸,半侧脸及正面人脸,并为不同角度的人脸建立不同的检测器分别用于检测.在CMU侧面人脸检测集合上,用基于Adaboost的方法对多角度人脸图像进行仿真实验,检测正确率为89.8%,误报数为243个.相比Schneiderman等人的方法,该方法具有更好的性能.     

基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法

针对在结构性噪声较严重的情况下 ,常规几何活动轮廓模型无法获得理想分割效果的问题 ,提出一种基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法 ,该方法首先将人脸形状的椭圆性约束作为算子嵌入到几何活动轮廓模型中 ,并利用几何活动轮廓模型提取任意轮廓的优势来快速抽取出图象中类似椭圆的目标边缘 ;然后根据图象中人脸的先验知识 ,通过对检测到的椭圆目标进行进一步验证来找出最终人脸轮廓 .由于采用变分水平集方法做数值计算 ,因此该方法不仅能够自然地处理曲线的拓扑变化和能较精确地提取出图象中的人脸轮廓 ,而且同时可以给出人脸水平旋转的大致角度等信息 .实验结果表明 ,该方法是有效的 .     

基于S变换的高压直流输电故障诊断

在研究采用S变换提取的信号的幅频特性和相频特性基础上,提出了一种基于S变换的高压直流输电故障诊断方法。通过对故障信号进行S变换(一种可逆时频局部分析方法,能有效提取信号的时频特征)后,提取故障特征量,融入构建的故障识别指数,利用识别指数所在值域来判断故障类型。该方法已经在高压直流系统各类型故障中进行了仿真测试,表明是有效可行的。     

自动化专业本科教学中的案例设计与实践

案例教学有利于提高学生学习的主动性和积极性,有利于培养学生的探索意识和科研能力,有利于增强学生的职业综合能力.在自动化专业课程中,要更好地利用案例教学的优势,必须合理设计教学案例,体现学生为主体的教学理念,深入分析探讨工程实践机理,真正做到理论与实际相结合,实现更好的教学效果.     

人工智能在电源规划中的应用

介绍了人工智能方法在电源规划中的应用,以及可再生能源电源规划问题的进展,并对发展前景进行了展望.     

基于ReLU稀疏性的MAXOUT卷积神经网络的数据分类算法

卷积神经网络作为一种具有深度学习能力的人工学习网络,由于其具有权值数量少、网络模型复杂度低以及算法效率高等优点在很多领域被广泛应用,但是其表现在很大程度上依赖于激活函数的选取,而激活函数的选取又比较复杂,大都是依靠经验或者实验来选择,所以这个过程中会出现无先验知识可借鉴或者参数类型繁琐难以较快确定的情况。MAXOUT卷积神经网络的出现解决了激活函数难以选择的问题,在研究M AXOUT网络构架的基础上,针对其不稀疏的特性引入Re LU稀疏单元,提出了一种基于Re LU函数稀疏性的MAXOUT卷积神经网络,并在MINST和CIFAR 10两个数据集上分别进行了数据分类实验。实验结果表明,具有稀疏性的MAXOUT卷积神经网络的分类效果更加理想。     

基于改进核相关滤波算法的目标跟踪

针对核相关滤波算法仅使用一种特征表达进行目标追踪,使其在一些场景中跟踪效果不佳的问题,提出了一种多特征融合的核相关滤波跟踪方法。采用31维的方向梯度直方图特征、58维的局部二值模式特征和1维的灰度特征进行融合。该算法选择在特征层进行特征融合,先将方向梯度特征和局部二值模式特征并联融合,再将融合后的特征串联融合灰度特征,形成新的特征表达。在OTB(Object Tracking Benchmark)数据集上进行了测试,结果表明,该算法具有更好的跟踪效果。     

基于Level Set方法的人脸轮廓提取与跟踪

提出一种基于level set方法的图像序列中人脸轮廓提取与跟踪算法，首先利用图像帧间差分快速检测出运动区域，并根据人脸图像的投影映射规则确定人脸所在的外接矩形，然后以此矩形作为初始曲线，采用一种改进的1evelset模型精确提取出入脸轮廓。由于图像序列中人脸是一直运动的，该文引入一阶线性Kalman滤波模型对人脸运动进行估计，从而较好地跟踪了运动中的人脸轮廓，实验结果表明该方法是有效的。     

基于遗传支持向量机算法的燃烧状态诊断

针对支持向量机中的参数通常用交叉验证来确定的状况,提出了遗传支持向量机算法,即使用遗传算法来优化支持向量机中的参数并应用在基于火焰图像特征参数的锅炉燃烧状态诊断中.从火焰图像中提取的5个特征量作为支持向量机的输入,3种燃烧状态作为输出,选用径向基核函数,使用遗传算法得到优化参数.实验结果表明,该方法能在较大范围内准确地...