一种基于圆形角点的瞳孔定位算法*

提出了一种利用圆形角点定位瞳孔的算法。该算法主要在定位到人眼区域的基础上,利用改进的SUSAN算法寻找圆形角点;然后根据梯度放缩计算角点向量的梯度值,最后通过筛选函数输出瞳孔中心位置及亮瞳面积,准确地定位到瞳孔,并根据亮瞳的大小定位到瞳孔区域中心。实验结果表明本算法是准确可靠的。     

一种新的PDF417二维条形码识别算法

采用新的算法在对PDF417二维码进行解码时,将二维条码的单元模块宽度的求取和二维码码字的提取分割开来进行,很好地改进了传统的基于条码边缘图像的识别算法中由于各种原因出现的边缘检测不全、伪边缘干扰和边缘噪声污染所引起的码字丢失、错码、误码等问题.在同等条件下,可以比较精确地提取出图像码字.给出了实验结果.     

Single image defogging based on particle swarm optimization

Due to the lack of enough information to solve the equation of image degradation model, existing defogging methods generally introduce some parameters and set these values fixed. Inappropriate parameter setting leads to difficulty in obtaining the best defogging results for different input foggy images. Therefore, a single image defogging algorithm based on particle swarm optimization (PSO) is proposed in this letter to adaptively and automatically select optimal parameter values for image defogging algorithms. The proposed method is applied to two representative defogging algorithms by selecting the two main parameters and optimizing them using the PSO algorithm. Comparative study and qualitative evaluation demonstrate that the better quality results are obtained by using the proposed parameter selection method.     

一种用于函数优化的免疫算法

人工免疫系统是基于生物免疫系统特性而发展的新兴智能系统。利用免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的改进免疫算法。其主要特点是采用克隆和自适应变异等操作,提高收敛速度和种群的多样性。仿真程序表明,该算法能以较快速度完成给定范围的搜索和全局优化任务。     

机器学习中谱聚类方法的研究

最近几年，谱聚类方法在模式识别中得到了广泛的应用。与传统的聚类方法比较，它具有能在任意形状的样本空间上聚类，且收敛于全局最优解的优点。本文着重介绍了谱方法的基本原理、相应的算法、研究状况及其在模式识别领域中的应用，同时指出了它的关键问题与未来的研究方向。     

基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法

航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题,因此针对远红外航空图像的配准问题,文章提出了一种聚合特征点以及线型描述符分段统计的特征描述方式,即sMLD特征。结合sMLD特征相互连接构成网状拓扑结构的特性,还提出了一种由粗到细的分支加速匹配算法RF-BA。其中,RF-BA粗匹配充分利用拓扑图的结构,通过局部寻优算法提高匹配的效率。RF-BA精匹配利用最小外接凸四边形原则和GMS校验原则,提升配准精度。实验结果表明,与已有的几种代表性配准方法相比,所提方法在配准精度和时间开销方面均具有更好的性能。     

基于卡尔曼过滤的多传感器协作数据重构算法研究

本文针对多传感器系统存在的数据易丢失、易受干扰和易失真等问题,在卡尔曼过滤的基础上结合协同合作方式提出了一种协作数据重构算法。该算法从一阶线性化、二次加权突变平滑和随机统计特征等方面出发建立了适用于多传感器系统的卡尔曼过滤算法,然后基于中继转发信号和自适应感知时间间隙,给出了协作数据重构多传感器系统协同过程控制算法。数学分析和实验结果表明,所提算法与压缩感知重构算法相比在监测数据准确度、均方差、功耗和能耗等方面表现出优势。     

基于SAD与UKF-Mean Shift的主动目标跟踪

针对复杂场景下动态目标难以准确分割以及目标难以准确定位的问题,提出将绝对差值和(SAD)方法、无迹卡尔曼滤波(UKF)和Mean shift算法相结合的混合自主跟踪动态目标的方法.首先,采用SAD方法获相邻两帧的视差信息,利用视差实现动态目标的检测,并依此建立目标的核直方图描述模型和状态空间模型,然后UKF算法对状态空问进行滤波估计,最后采用Mean shift算法精确定位目标.实验结果表明该方法不仅能有效检测场景的动态目标,同时还能获得目标的运动信息.文中所提出的基于UKF-Mean shift的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与时间性能.     

多层语义融合CNN的步态人体语义分割

目的 针对反恐、安防领域利用监控视频进行步态识别时由光照、拍摄角度、遮挡等多协变量引起的轮廓缺失、人体阴影和运算时间等问题，提出了一种基于RPGNet（Regin of Interest+Parts of Body Semantics+GaitNet）网络的步态人体语义分割方法。方法 该方法按照功能划分为R（region of interest）模块、P（parts of body semantics）模块和GNet（GaitNet）模块。R模块提取人体步态感兴趣区域，起到提升算法效率和图像去噪的作用。P模块借助LabelMe开源图像注释工具进行步态人体部位语义标注。GNet模块进行步态人体部位语义训练与分割。借鉴ResNet和RefineNet网络模型，设计了一种细节性步态语义分割网络模型。结果 对步态数据库1 380张图片进行了测试，RPGNet方法与6种人体轮廓分割方法进行了对比实验，实验结果表明RPGNet方法对细节和全局信息处理得都很精确，在0°、45°和90°视角都表现出较高的分割正确率。在多人、戴帽和遮挡条件下，实验结果表明RPGNet方法人体分割效果良好，能够满足步态识别过程中的实时性要求。结论 实验结果表明，RPGNet步态人体语义分割方法在多协变量情况下能够有效进行步态人体语义分割，同时也有效提高了步态识别的识别率。     

基于SAPSO-BP神经网络的井下自适应定位算法

针对基于传统BP神经网络的井下定位算法存在收敛速度慢、易形成局部极值、在煤矿井下强时变性电磁环境中定位误差大等问题,提出了一种基于模拟退火思想的粒子群优化算法加BP神经网络(SAPSO-BP)的井下自适应定位算法。采用SAPSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,以加快训练收敛速度,使之到达全局最优;通过安装在井下巷道中的无线校准器采集目标点接收信号强度指示(RSSI)值,采用自适应动态校准方法对RSSI值进行实时校准,以减小强时变性电磁环境对定位精度的影响;最后利用SAPSO-BP神经网络估算出目标点位置坐标。实验结果表明,该算法的定位误差在2m内的置信概率为77.54%,平均误差为1.53m,定位性能优于未校准SAPSO-BP神经网络算法、PSO-BP神经网络算法、BP神经网络算法。