基于RMFA-ICA的人脸识别

针对有噪的ICA模型,提出一种有限制的平均场近似(restrictive m ean field approxim ation,RMFA)的算法来求解ICA模型参数和源信号的估计问题.在传统MFA-ICA算法的基础上,提出将ICA中的模型参数和源信号均限制为非负,目的是使得提取出的特征更独立,更利于识别.通过手写体数字和仿真模拟人脸图形以及ORL人脸数据进行实验,将RMFA-ICA算法与传统的ICA算法和无限制的MFA-ICA算法进行比较,对于手写体数字和仿真模拟人脸图形,RMFA-ICA算法能分离出更独立的特征,对于ORL人脸数据,其结果表明,利用RMFA-ICA算法明显优于传统ICA算法和无限制MFA-ICA算法识别结果.     

采用CASPCM模型进行姿势鲁棒性人脸识别

针对ASPCM模型处理转动角度较大的人脸图像时出现的不足,提出CASPCM模型.以样本与模型中心的距离为依据将训练样本分组,为每个分组训练ASPCM模型;将局部ASPCM模型的合成映射结果加权平均得到CASPCM模型的合成结果;提出利用梯度下降法使分解映射的姿势估计逐步精确.采用精确性和概括性两个标准衡量该模型的分解性能和合成性能.实验表明,CASPCM模型的分解性能和合成性能均优于ASPCM模型;基于该模型的人脸识别系统在处理转动角度较大的人脸图像时,识别率比 ASPCM模型高7%.     

DRS航管雷达模拟机自动机长语音技术研究

随着DRS航管雷达模拟机广泛应用于民航管制训练中,研制采用语音识别和合成技术的自动机长势在必行。就语音识别技术在DRS航管雷达模拟机中的应用进行了研究和试验,并给出了基于IBM Voice Type的具体实现。实践证明,这一方案是可行的,而且效果比较理想。     

基于空间特征的汽车阴影分割方法

利用阴影区域内的点与背景对应点颜色的比值大小，以及该点和汽车的空间位置关系以及汽车的形状有关的特征，提出一种新的基于空间特征的汽车阴影分割方法，该方法不仅适用于汽车与阴影颜色差别明显时的汽车阴影分割，在当两者颜色相近时，也能获得较好的分割效果。实验结果显示了该方法的有效性。     

基于概率主成分分析的人脸识别

人脸自动识别是模式识别和图像处理等学科的一大研究热点，在身份鉴别、信用卡识别、护照核对以及监控系统等方面有着广泛的应用。提出一种基于概率主成分分析方法(PPCA)的人脸识别，该方法与传统的主成分分析(PCA)相比，克服了简单的“丢弃”其他非主成分因子，在PPCA中将“丢弃”因子作为噪声成分进行估计．同时PPCA方法是一种基于概率模型的方法，因此很容易延伸为混合模型，对于PPCA概率模型参数，提出利用EM算法对其进行估计。用两个不同的数据集(姿势表情变化集和光照变化集)，将PPCA人脸识别算法和传统的PCA算法进行比较，基于PPCA的人脸识别算法中的“丢弃”方差的收敛速度快于传统的PCA算法。实验结果表明．无论是姿势表情变化集，还是光照变化集，PPCA算法的识别率都优于传统的PCA识别算法。     

一种用于图像目标识别的神经网络及其车型识别应用

构建了一种用于图像目标识别的多层前向神经网络，给出了网络拓扑结构，并成 功地把该神经网络运用到车型识别中。该方法综合了神经网络、模糊逻辑、模式识别的相 关 算法，对图像目标轮廓进行整体识别，达到了较高的目标识别准确率。实践表明，该网 络经 过监督学习后，能摒除图像中一定量干扰像素影响，准确地识别出各种外形车的车型 。     

基于NSA多尺度模型的人脸识别

提出了NSA多尺度模型.该模型摒弃了LSA模型中不同尺度的图像间具有线性映射关系的假设.首先利用神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;其次使用反向传播算法训练神经网络确定这种映射关系;最后根据该映射关系由低分辨率图像估计高分辨率图像.利用对比度相似性量化估计图像与目标图像间的相似程度.将该模型用于人脸识别,提出利用梯度算子进行图像分割提高识别的准确性.实验结果表明,以该模型分析得到的对比度相似性为95.3634%;以该模型为基础的人脸识别系统对光照具有很好的鲁棒性.     

基于遗传算法的车窗定位

车型识别是智能交通系统中一个重要组成部分 ,而车窗是车型识别的一个重要特征 ,因此如何更准确、更快速地定位车窗是一个关键点之一。特别是当图像的信噪比递减 ,或者由于照明、运动模糊等因素的影响 ,使得图像子区域在直方图中不一定出现明显的波峰和波谷 ,而无法检测、定位和分割出峰值不明显的图像 ,利用传统的方法往往不能得到令人满意的定位、分割效果 ,因此采用基于色度函数曲线构造的遗传算法来进行车窗的分割、定位。实验结果表明该算法抗噪能力强 ,具有很好的适应性。     

DR导航系统非线性过程处理方法的改进

针对DR系统中利用扩展卡尔曼滤波（EKF）方法解决非线性问题在算法复杂性上的缺陷和精度上的不稳定性，从数据预先处理的角度出发合理规避线性化过程，提出了一种充分利用现成经典卡尔曼滤波公式的行之有效的方法，就是数据进入滤波器之前就预先进行处理，获得每一组量测值按照极坐标-笛卡儿坐标的转换方式转为相应的位置信息，然后按照标准的卡尔曼滤波公式构建滤波器，进行状态的最优估计。计算机仿真结果证明了这种算法的有效性。     

一个快速的被动式传感器数据关联算法

本文针对仅能获得关于目标角度信息的被动式传感器、且允许传感器漏检、虚警、以及监视空域目标位置和数量未知的静态数据关联问题,提出了一个基于空间交点属性强度的快速数据关联算法.与现有算法相比,本方法较好地改进了数据关联算法的精度和运算速度.最后,通过仿真实验给以验证.