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。     

基于模糊PID的全方位移动机器人运动控制

通过对足球机器人运动学模型的分析,考虑到系统的时变、非线性和干扰大等特点,以全向移动机器人为研究平台,提出一种将模糊控制与传统的PID控制相结合的方法,应用到足球机器人的运动控制系统中。针对足球机器人运动控制中的重点问题,着重提出了基于模糊控制的动态调整PID控制器的3个参数kp、ki、kd的设计方法。实验表明,该控制...     

可编程模糊逻辑控制器芯片的应用应用

研究了一种电流型可编制模糊逻辑控制器芯片（PFLC）的两种典型应用。在智能控制领域,利用PFLC设计并调试了倒立模糊控制系统,系统参数可由线性二次最优控制的方法导出。在信号处理领域,设计了一种基于PFLC的模糊自适应非线性均衡器,学习算法采用LMS算法,只需8次乘法运算,易于将PFLC扩展成为自学习模糊控制器芯片。     

基于专家系统的机器人高层规划

本文介绍一个基于专家系统的机器人高层规划系统,阐述几个潜在应用子系统,并应用专家系统方法进行多机器人协调避碰运动规划。本系统具有良好的规划性能。     

移动送料机器人地图构建与运动控制研究

移动机器人的地图构建与运动控制是智能移动机器人进行自主导航的基础.针对工业装配生产线的不同工位需要送料的需求,本文以一台轮式差速移动送料机器人为研究对象,利用激光雷达作为传感器,搭建一个装配生产线,设计、实现了基于ROS的移动送料机器人的地图构建与运动控制策略.利用slam_gmapping算法包,实现了机器人在特定装...     

基于ADT850的移动机器人运动控制系统设计

主要介绍了一种移动机器人的运动控制系统硬、软件结构。控制系统是由工业PC,ADT850运动控制卡及相关传感器组成;操作系统采用Windows98系统,采用VisualC 6.0开发,并应用模块化及Windows线程的多任务处理机制实现控制程序设计;根据状态反馈控制理论,设计了移动机器人路径跟踪控制算法。实验论证了此控制系统及控制算法的有效性。     

一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种基于模拟电路故障诊断的神经网络方法。这种方法利用小波分解、数据标准化、主成分分析对输入数据进行预处理,采用k个神经元输出的前馈神经网络结构进行有效训练。该方法检测和识别故障准确率高,系统的鲁棒性和稳定性强。     

短语音说话人辨认的研究

针对短语音说话人辨认训练语料不充分的特点,对特征参数和GMM模型进行优化和改进,提出一种基于局部模糊PCA的GMM说话人辨认方法.该方法采用特征组合代替单一特征,以提高有效特征维数来弥补特征样本的不足,并用局部模糊PCA对组合特征进行有效降维,在对识别率影响很小的前提下,降低了系统的时空复杂度.本文还对GMM参数初始化...     

六自由度工业机器人结构设计与运动仿真

随着计算机、自动控制等技术的发展,工业机器人被大量运用于多种场合。其末端执行器决定了机器人的功能,但机器人本体结构的设计尤为重要。为方便研究,设计了一种六自由度工业机器人结构,采用D-H方法,完成机器人的运动正解。运动逆解采用代数法完成。最后,充分利用LabVIEW便捷的人机界面设计、Softmotion插件丰富的运动控制函数以及Solidworks Motion直观的三维仿真等优点,联合LabVIEW的Softmotion插件和Solidworks Motion进行运动仿真,该思路还能够为后续物理样机的控制仿真提供帮助。     

基于T-S模糊模型的非线性系统状态估计

现实世界中的动力系统大多是非线性的,而非线性系统的状态估计方法目前主要有扩展卡尔曼滤波,无味滤波,粒子滤波等,但它们对于非线性程度很高的系统滤波结果不是很理想。若用模糊规则模型去逼近非线性系统,基于规则理论去寻求状态的估计,则估计性能能够得到较大的改善。将模糊推理理论与Kalman滤波结合,用线性的方法逼近非线性模型,提出一种对非线性系统目标状态估计的新方法,给出了具体的处理过程,仿真实验支持理论结果     

基于模糊量化和2 bit深度像素的运动估计算法

提出了一种2 bit深度像素的运动估计算法。首先,将像素深度的降采样过程形式化为区间分划和区间映射2个步骤,其中前者为多对一映射,决定着运动估计性能,后者为一一映射;其次,提出一种非均匀量化方法求解区间分划的3个初始阈值,并利用隶属度函数对初始阈值细化,从而克服信号噪声等因素导致的初始阈值周围像素值的误匹配;再次,讨论了适用于2 bit深度像素运动估计的误差度量准则,进而提出了基于模糊量化和2 bit深度像素的运动估计算法;最后,借助信号自相关函数,建立比特深度转换误差—运动向量精度模型来估计该算法所能达到的预测精度。实验结果证明,对于多种类型的视频序列,尤其是场景细节和物体运动比较复杂者,该算法始终能保持较高的估计精度,运动补偿的平均峰值信噪比较之传统2 bit深度像素的运动估计提高0.27 dB。     

基于造影图像序列的心血管运动解释系统

提出以X射线血管造影图像序列作为数据源,结合心脏解剖和运动的先验知识,对冠状动脉在心动周期中的运动和变形进行定量估计和定性分析的方法.在对血管的三维运动进行定量估计的基础上,提取出重要的运动参数,如运动方向、位移的幅值和运动轨迹等.为方便医生进行观察和分析,将描述运动的数字结果转化为易于理解的符号形式,获得对血管运动特证的全面描述.对临床采集的冠状动脉造影图像序列的实验验证了系统的可行性.     

基于局部加权回归和主成分分析的智能预测研究系统

文中通过局部加权回归（LWR）和K-means等机器学习或数学模型方法对脑卒中后血肿周围水肿的变化规律进行智能预测。利用水肿体积数据及检查时间点,构建了分段多项式回归模型和局部加权回归模型。前者通过多个区间的多项式拟合捕捉其体积随时间的非线性变化,后者则更能精细地拟合数据点的局部变化。之后,采用主成分分析 （PCA）技术分析了7种不同治疗方法的数据,证明了本文方法在减少水肿体积和控制病情方面具有显著效果。相关性分析显示,水肿体积与血肿体积呈显著正相关关系,不同治疗方法对水肿体积的影响各异。综合这些分析,文中构建了智能预测模型,可有效预测血肿周围水肿的发生和发展。     

Wide-angle and long-range real time pose estimation: A comparison between monocular and stereo vision systems

In this work, a comparison of the performances of a stereo and a monocular vision system for the 3D pose estimation of a planar target in very challenging conditions is presented. In particular, the systems have been designed to detect in real time a target moving with a maximum speed of 1 m/s, in a range of distances from 0.5 to 4 m from the cameras, with an accuracy of less than 1 cm (referred to the estimation of the real world coordinates) and with a field of view of 80 deg. A theoretical evaluation and experimental results to assess the performance of the proposed systems are presented. Our analysis demonstrates the good accuracy in terms of target position estimation of the presented approaches not only for close range applications, but also for mid-to-long range ones.     

一种基于小波分解及鲁棒估计的ICA算法及其在人脸识别中的应用

鲁棒主分量分析(RPCA)模型在选取幅度参数时,忽略了各变量独有的统计特性.为克服RPCA模型的这一不足,本文提出了通用鲁棒主分量分析(GRPCA)模型,采用M估计器(M-Estimator)为每个变量估计符合其自身统计特性的幅度参数,以提高模型的鲁棒性和通用性,并在此基础上提出了一种集成小波分解、鲁棒估计及独立分量分析的WR-ICA人脸识别算法.WR-ICA对人脸识别中的多种外部干扰(残缺人脸图像、化妆及遮挡等)都表现出很好的鲁棒性.理论分析和实验结果证实了WR-ICA的有效性,采用Cos距离作相似性度量时,WR-ICA的平均识别率达到99.44%.     

可靠性预计中存在的问题及对策

针对运用元器件计数法和元器件应力分析法进行可靠性预计中存在的问题．给出正确进行可靠性预计的方法。从而能有效地解决可靠性预计问题。