基于正交补空间的人脸识别

为了实现人脸识别免于特征提取,提出了一种基于正交补脸(OC-faces)的人脸识别方法.该方法基于空间正交分解理论,对不同类的原始训练样本进行Gram-Schmidt正交化,以正交化后的基张成各个不同的子空间,将测试样本分解为子空间投影及子空间正交补两部分.正交补的范数体现了测试样本到各类子空间的距离,并以此作为分类的依据.在Yale库和AT&T库上的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)两种经典识别手段相比,该方法有更好的识别效果.     

连续相位调制的定时-频偏联合估计方法

针对连续相位调制信号的同步问题,研究了一种定时-频偏联合估计算法.算法分3步实现：(1）对接收基带信号差分并平方,得到四阶非线性变换值;（2）求其二阶统计量;（3）基于该统计量联合估计定时偏差和载波频偏.通过改变载波频偏值及参与二阶统计量计算的符号数,对定时同步及频偏估计性能进行研究.在加性高斯白噪声信道及Rice慢衰落信道下分别进行仿真.加性高斯白噪声信道仿真表明,算法在载波频偏达到15%符号率条件下仍有出色同步性能,当参与估计的符号数等于64时,定时偏差和频偏均方误差分别达到10－6及10－5以下;低信噪比不影响算法定时恢复性能.Rice慢衰落信道仿真表明,算法具有一定的抗衰落能力,适当改变Rice信道模型参数能提升其性能.算法采用非数据辅助方式及前馈结构,同步捕获快速,实现简单,适合于突发通信.     

一种新的基于多信息测度融合的边缘检测方法

针对高强度噪声图像, 提出了一种新的基于信息测度概念和Dempster Shafer(DS)证据理论的边缘检测算法. 利用邻域一致性、方向性和结构性3种信息测度定量描述边缘特征; 引入检测不确定性, 根据各信息测度响应分布设计基本可信度分配函数, 并利用DS合成规则加以融合; 融合后根据组合决策规则将像素分类成边缘与非边缘. 实验通过检测结果以及Pratt品质因数的分析比较, 表明该算法能够有效地区分边缘点和噪声点. 在低噪声情况下, 检测性能与传统检测方法相近; 而对于高强度噪声图像, 该方法具有较强的噪声免疫力.     

一种单轮的动态组密钥协商机制

针对动态组密钥协商协议中,轮数大多为2轮,且效率不高的问题,利用ID-based密钥体系下的“免交互两方静态共享秘密”技术,构建了一种单轮信息交互的基于成员认证的组密钥协商协议,并将协议推广到组成员动态变化的情况.它使得密钥协商阶段所需的广播交互消息数目较2轮的协议减少一半,因而通讯效率得以提高.该协议的密钥协商过程是安全的,并且具备“前向”和“后向”安全属性,它能适用于不要求“完美前向安全”的安全组通信应用.     

大规模环境下基于激光雷达的机器人SLAM算法

为解决大规模环境下机器人的同时定位和地图构建(SLAM)问题,提出一种基于Rao Blackwellised粒子滤波器的SLAM算法. 通过选取稳定且易于区别的特征点,发展了一种基于全局约束的数据关联方法,有效地减少了误匹配的概率;采用改进的粒子分布预测函数,提高了粒子滤波器的性能.实验结果表明,该算法具有较低的计算复杂度,精度也比较高,能够有效地解决大规模环境下的机器人SLAM问题.     

火电厂语音报警系统中的动态文语转换方法

针对火电厂实时动态语音报警系统的特点,提出了基于动态文语转换技术的火电厂实时动态语音报警系统的实现框架.阐述了实时、动态文语转换子系统的各组成部分,研究了基于基音同步叠加算法(PSOLA）的实时动态文语转换方法,讨论了采用组件对象模型(COM)技术进行包括语音合成数据库、文本预处理、韵律处理和语音波形的生成在内的程序实现的要点.分析测试的结果表明,采用这种方法合成的语音质量高、实时性好,完全可以应用到包括火电厂实时动态语音报警系统在内的其他实时语音处理场合中.     

海底热液长期原位探测器流控系统的设计与实现

为了实现深海热液长期原位探测,设计了3套能实现深海热液传感器在线自校正与自维护功能的流控系统.在实验的基础上,针对系统结构、功耗以及流量特性3个主要方面,对3种流控系统进行了比较,最终选择采用二位二通阀配合泵工作的系统作为探测器的流控系统.针对流控系统不能在高压下工作的缺陷,借助于甲基硅油介质,采用压力补偿的方式设计了流控系统的压力补偿装置,并实验验证了在40 MPa的压力下,所设计的流控系统仍能正常工作,证实了该流控系统合理且实用,从而为深海热液长期原位探测的实现提供了技术支撑.     

有机磷农药乙酰甲胺磷的太赫兹光谱研究

为了获得有机磷农药乙酰甲胺磷在远红外波段的光学特性, 采用太赫兹时域光谱技术(THz TDS), 测量了室温下乙酰甲胺磷在0.2~2.2 THz的高分辨率吸收谱和折射率谱. 结果表明,在室温和氮气环境下,特征吸收峰位于1.58和2.10 THz处, 平均折射率为1.45. 同时运用密度泛函理论(DFT)计算了乙酰甲胺磷分子结构及其在太赫兹波段的振动频率, 并根据计算结果对实验数据进行了解析, 计算结果与实验数据吻合较好. 研究结果表明, 实验光谱的特征吸收峰是由分子的集体振动及扭转形成, 不同的吸收峰位对应分子不同的振转模式.     

制造/再制造模式下的产品精度建模研究

分析了制造/再制造模式下的产品精度信息特点, 将公差项目分成互参考公差和自参考公差2大类, 以TTRS为理论基础, 在产品模型中增加了公差信息描述; 研究了功能失效与精度散失的关系, 分析了再制造零件精度模型的建立过程, 提出了制造/再制造模式下产品精度建模过程; 采用该建模方法对发动机活塞和汽缸内壁组成的圆柱副进行了实例研究,给出了该圆柱副的产品公差模型, 并将仿真分析获取的圆柱副精度散失信息添加到产品公差模型中,形成制造/再制造模式下的发动机汽缸运动副产品精度模型; 该建模方法能够为产品制造/再制造提供所需的各种信息, 并能方便地在CAX系统中实现.     

结构化P2P网络上语义发布/订阅事件路由算法

为解决结构化P2P网络上语义发布/订阅系统上基于内容的高性能语义事件路由问题,提出一种基于集结点的语义事件路由算法（rendezvous-based semantic event routing, RSER）,该算法根据订阅和事件的域标识、属性个数以及属性名映射订阅和事件到集结点,在支持语义路由的同时,避免了分布式哈希表 (distributed hash table, DHT)映射精确性与语义数据模型复杂性之间的矛盾;通过属性个数限制事件发布目的地,减少事件发布流量;采用P2P的内在路由机制和聚合优化措施分发事件,充分利用P2P网络容错性的同时,降低事件路由流量.实验结果表明,在大规模的发布/订阅下,RSER算法在性能上优于基于逆向路径转发的路由算法,并在路由效率、网络资源消耗、订阅维护效率和扩展性等方面取得了良好的平衡效果     

基于改进Census变换的单目视觉里程计

针对直接法视觉里程计在光照变化场景下的失效问题,提出基于改进Census变换的单目视觉里程计,向量Census变换半直接单目视觉里程计（VC-SVO）. Census变换是立体视觉领域中非参数变换的一种,可以有效减少光照变化对图像的影响. 将Census变换引入SLAM中的后端优化,改变传统Census变换的形式,转换到欧氏空间中表示,并采用新的误差计算方法. 在SVO算法中增添非平面假设模型,扩展SVO算法并融合改进后的Census变换,通过最小化地图点的Census变换误差来得到更准确的相机位姿,同时构建环境地图. 在EuRoC、New Tsukuba Stereo与TUM公开数据集上的图像实验表明,VC-SVO实现了光照变化情况下的位姿估计,验证了算法的有效性. VC-SVO算法的精度和鲁棒性要优于已开源的SVO和基于直接法的大范围定位和地图构建（LSD-SLAM）算法.     

基于大位移变分光流的全向智能轮椅测速方法

为扩大全向智能轮椅的速度测量范围并改善其测量精度及计算效率,对传统基于光流的测速方法进行了改进.首先,采用TV-L¹模型求解光流,并有效地预测帧间像点位移量,缩小像点的搜索区域.然后,针对由光照不均、局部运动模糊等因素产生的异质光流矢量,提出了基于平面片光流模型的随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC),以实现光流场的排异.最后,在统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)的体系框架下实现光流计算的并行加速,提高了系统的实时性.实验结果表明:改进方法使轮椅的最大可测量速度提升了1.67倍,且测速精度优于轮式里程计,该方法在光照不均、局部运动模糊情况下也具有较好的鲁棒性,能够提升全向轮椅的最大可测量速度及测量精度.     

基于颜色量化矩阵的SIFT特征描述方法

针对现有彩色图像的尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算法计算复杂度较大和匹配性能较差的缺点,提出一种基于颜色量化矩阵的SIFT特征描述算法。首先由彩色图像的色调、饱和度和亮度生成颜色量化矩阵,然后由量化矩阵生成128维的SIFT特征描述子,最后应用于彩色目标匹配。实验结果表明,相比于现有彩色图像SIFT算法,本文方法具有匹配正确率高、匹配时间短和正确匹配点数多等优点,能够对彩色目标进行有效地匹配。     

改进的多特征融合手语字母识别方法

为了实现手语视频中手语字母的准确识别,提出一种基于DI_CamShift(depth image CamShift)和手语视觉单词(sign language visual word,SLVW)特征结合的算法.首先,采用Kinect获取手语字母手势视频及其深度信息;其次,通过计算获得深度图像中手语手势的主轴方向角和质心位置,计算搜索窗口对手势跟踪;再次,使用基于深度积分图像的大津法(OTSU)分割手势并提取其尺寸不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)特征和Gabor特征,并通过典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)方法进行特征融合;最后,构建SLVW词包并用支持向量机(support vector machine,SVM)进行识别,单个手语字母最高识别率为99.89%,平均识别率为96.34%.     

图像多尺度配准的小波域SIFT方法

当SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)方法应用于局部场景发生变化的图像时,在特征匹配中会产生错误匹配,文章提出了图像多尺度配准的小波域SIFT方法。该方法利用低分辨上变换参数剔除了错误匹配,提高了正确匹配率。模拟实验结果表明该方法在外点数目和正确匹配率方面优于原SIFT方法。最后,通过与原方法的对比分析,验证了该方法应用于震前震后多光谱图像的可行性。     

基于特征的显微图像全自动拼接

为了解决高倍镜下显微镜视野减小,无法完全捕获目标的问题,需要设计快速高效的方法对一系列显微图像进行拼接.在照片全景图重建的研究基础上,提出了一种基于特征的全自动显微图像拼接算法.该算法利用尺度不变特征变换（SIFT）提取图像中的特征,将获得的全部特征构建全局kd-Tree,使用优化的最优节点优先（BBF）算法搜索潜在的匹配图像对.采用随机抽样一致性算法（RANSAC）对找到的匹配图像对进行检验.根据最小生成树（MST）算法获得图像序列的连通分量,得到图像对之间的变换矩阵并将图像映射到拼接平面.对一系列显微图像的实验结果表明,该方法对图像中的背景噪声和亮度差异都有较好的鲁棒性,对相互之间只有少量重叠区域的图像序列也能获得可靠和精确的结果.