具有适应度选择调整策略的混沌遗传算法及其应用

针对遗传算法在非线性系统优化问题中易陷入局部最优，且大量研究改进后仍存在不足的问题。根据混沌运动的结构特点，提出了一种解决非线性系统优化问题的混沌遗传算法（CGA，Chaos Genetic Algorithm）。该算法将混沌变量引入遗传算法的优化变量中，使两者的取值范围相互映射，利用更新后的混沌变量转换为“染色体”进行遗传操作，同时根据适应度大小选择需要附加混沌扰动的群体，使变异操作具有导向性，经过多次进化，得出问题的最优解。仿真实验利用多种测试函数和相似的智能优化算法进行对比验证。结果表明，该算法保证了非线性系统优化问题动态响应的速度和寻优结果的精度，定量的评价了混沌遗传算法的优化效果。     

基于双边网格和置信颜色模型的快速图像鲁棒分割方法

为了在提供少量用户交互的情况下快速、准确地处理复杂自然图像的前景提取任务,提出一种基于双边空间和置信颜色模型的快速图像鲁棒分割方法.首先使用分辨率明显低于输入图像的双边网格重采样输入图像,极大地减少待处理的图像数据量;其次基于双边网格顶点构建图并定义图切割能量项,根据高斯分布规律定义未知颜色和二义颜色的辨别准则,以构建鲁棒的颜色模型;最后采用标准的最大流/最小割算法进行全局优化求解,实现高质量的图像前景提取.实验结果表明,该方法不仅能够在1 s内提取出高分辨率图像满足实时性要求的、有意义目标物体,而且还实现了复杂场景下的图像鲁棒分割.     

基于选择融合的任意步滞后无序量测滤波算法

在目标跟踪系统中,由于传感器具有不同的预处理时间与采样速率,以及信道固有的随机通信延迟,传感器量测数据可能出现无序到达融合中心的现象,即无序量测问题。在系统工作过程中,通常有多个无序量测相继或同时出现。为此,将多无序量测情形进行分类,基于选择融合提出任意步滞后无序量测滤波算法。利用基于对数似然比的假设检验筛选出需要处理的无序量测。在前向预测框架内,根据无序量测最优滤波过程,采用融入等价量测的信息滤波方法对目标状态估计与误差协方差矩阵进行更新。仿真结果验证了算法的精确性与有效性。     

基于差分进化的两阶段文本特征选择算法

为降低文本特征空间维度,提高数据挖掘处理数据的效率,提出两阶段文本特征选择算法。结合方差和平均中位数2种方法构建高相关性的特征子集进行初步降维,并将其作为差分进化算法的初始特征种群。利用特征词的累计词频和文档频率设计适应度函数,将多个特征差向量和局部最优特征引入变异操作中,增加特征子集的扰动性,加快差分进化算法的收敛速度,获得最优特征子集。在WebKB和Reuters-21578数据集上进行实验,结果表明,该算法在准确率、召回率和F1值上均优于TDM5、MADAC等算法,能够降低文本特征空间的维度,提高文本聚类效果。     

基于场景-部件的人体行为识别方法

基于部件的行为识别方法给图像行为识别领域提供了一种新的思路，即将人体行为识别看成是一种人体各个部件行为的组合。但是这种方法完全忽视了除人以外的任何东西，导致了某些姿态过于相似的行为无法区分。针对这一不足，在基于部件(Part-based)的行为识别方法基础上，提出了基于场景-部件(Scene-Part based)的行为识别方法。实验过程中利用卷积神经网络将部件和场景的外观特征转换为行为特征，并通过全连接层将所有特征连接，进行人体行为类别的最终判定。在Standford40和PASCAL VOC2012两种行为识别数据集上的实验结果表明，相对于基于部件的行为识别方法而言，基于场景-部件的行为识别方法能更好地区分相似行为，从而进一步提高行为识别的准确率，提升精度约为1%。     

基于序列到隐写序列的约束型自然语言信息隐藏方法

已有的基于文本生成的无约束型自然语言信息隐藏方法主要利用不同的文本生成模型在秘密信息的控制下实现隐写文本的生成,它们生成的隐写文本质量较好且嵌入容量高.但这些方法大都局限于生成短隐写文本,整体的文本质量和句间语义相关性会随着句子长度增加而急剧下降.与无约束型方法不同,已有的约束型自然语言信息隐藏方法能针对特定场景实现长文本生成任务下的信息隐藏,具有更高的语言隐蔽性和安全性.为提高约束型方法面对各类应用场景的普适性,本文提出了一种通用的序列到隐写序列模型框架,该框架包含语言编码器和隐写器两部分,能实现从一种约束信息序列到另一种隐写文本序列的变换.以摘要生成为例,本文以序列到隐写序列模型为基本框架,提出了一种新颖的约束型自然语言信息隐藏方法.该方法在语言编码器中引入注意力优化单元以提升特征学习性能,在隐写器中融合复制机制和新设计的基于多候选优化的自适应隐写编码方法,使得隐写器可以根据候选单词序列的概率分布情况和待嵌入的秘密信息自适应地选择不同的输出优化策略,通过输出多个候选序列以及仅在嵌入时刻选择合适位置嵌入信息的方式来提高隐写文本质量.实验结果表明,本文提出的方法能够通过优化语言编码器和...     

Haar型LBP纹理特征的行人检测研究

针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征受噪声影响大导致检测率低的问题,提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP(IHLBP)特征的方法。首先将图像由RGB颜色空间转化到HVS颜色空间,然后对HSV图像的H、S、V空间分别提取IHLBP特征,最后将3个IHLBP特征归一化后串接为一个特征向量,得到最终的IHLBP特征。在INRIA Person数据集上采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器进行测试。实验结果表明,该方法能有效地提高识别率,可达98.5%。相比于HOG特征、HPG-LBP特征和WLD-LBP特征具有更好的实验效果。