一类连续级联系统的全局一致稳定性

针对一类非线性连续级联系统, 利用齐次系统的齐次性质给出了其全局一致稳定性分析结果. 假设级联系统中的驱动子系统和被驱动子系统分别满足全局一致渐近稳定且满足一定的齐次度, 若级联项也满足一给定齐次不等式, 则整个非线性级联系统为全局一致渐近稳定的. 若驱动子系统和被驱动子系统都具有负的齐次度, 则该非线性级联系统为全局一致有限时间稳定的. 与传统的ISS假设或级联项增长假设相比, 文中方法所给的齐次不等式条件更容易验证. 且文中方法不仅适用于Lipschitz连续的系统, 而且适用于非Lipschitz连续的系统. 两个例子验证了该方法的有效性.     

基于Vague集模糊一致关系的多目标模糊决策

基于Vague集理论和模糊一致关系理论,提出了一种新的多目标模糊决策方法。这种决策方法综合考虑方案满足目标条件的可能性、不满足的可能性和未知的可能性三个方面的因素,分别对每个目标条件建立模糊优先关系矩阵和模糊一致矩阵,最后得出用于评估每种方案的真、假两方面的优度值,从支持和反对两方面来进行综合评估,给出方案的优劣程度排序,从而选出最优的方案。     

船舶轨迹跟踪半全局一致指数稳定观测控制器

针对仅位置和艏向可测量的动力定位船舶非线性输出反馈轨迹跟踪问题,在大地坐标系中,建立同时包含科里奥力向心力和非线性阻尼的非线性船舶操纵性模型.基于一种具有半全局一致指数稳定性的非线性观测器,提出船舶轨迹跟踪非线性 Backstepping 观测控制器,并应用 Lyapunov 方法证明该观测控制器具有半全局一致指数稳定性.理论分析和仿真结果均表明,通过调整控制器增益,系统误差指数收敛到零.     

基于模糊一致关系的机器人足球角色分配

研究了基于模糊一致关系（FCR）的综合决策方法在机器人足球策略子系统中的应用。指出了比赛现场对球场态势有影响的主要决策因素，选取对角色分配有影响的决策因素作为评价因子，对这些评价因子建立基于FCR的角色分配系统模型，并给出了角色分配算法，最后通过角色分配系统的综合决策建立从角色集合到机器人集合的映射，完成一次角色分配。计算机仿真结果证明了该角色分配系统的可行性与有效性。     

在全局优化中利用参数和目标的关系

在很多全局优化问题中，尽管目标函数和限制条件通常为非线性的，但仍会遇到某些参数和某些目标之间存在一些已知的单调关系．本文研究了在全局优化中利用参数和目标的关系以得到搜索点的不可行方向，由此可有效的引导优化算法在有希望的空间中开发，并加速演化进程．在目标评价为时间消耗型的情形如半导体器件综合时非常适用。     

基于有理函数的数据拟合方法

把有理函数引入离散数据拟合方法中,将有理函数与数据拟合的常用方法——最小二乘法相结合,给出了一种新型的数据拟合工具。文章详细讨论了该方法的算法理论和实施步骤,由于有理函数比多项式有更高的精度,该方法在提高拟合精度方面具有传统方法所不具备的优点。     

船舶全局一致渐进路径跟踪变积分增益导航策略

本文利用一种新的导航策略和反馈控制器解决了欠驱动船舶受到外部扰动作用下的保持直线运动问题.与传统的视野线(line-of-sight,LOS)导航策略相比,改进的LOS导航策略具有变积分增益能够补偿外部环境扰动引起的侧滑效应并且能够避免积分饱和影响,其中积分增益是以垂直距离误差为函数引导船舶灵活快速地趋向期望的轨迹.本文所提出的积分导航策略和基于积分器反演控制策略组成一种串联结构的系统,并且证明了当所有控制目标实现时整个系统是全局一致渐进稳定的.仿真结果说明了所提出内容的有效性和性能.     

基于多项式拟合的交通图像编码方法

文章针对交通实时路况图像创造性地提出了一种基于多项式拟合的图像压缩编码方法。该方法通过对图像数据的光栅扫描、单调化处理和多项式拟合系数保存等三个步骤来实现对图像数据的压缩。该方法简单方便、快速高效,针对小幅复杂交通路况图像取得了良好的结果。对像素为256×256的复杂交通图像峰值信噪比大于20且压缩比小于22%。     

基于小波函数的数据拟合方法

本把小波函数引入离散数据拟合领域，将小波函数与数据拟合的常用方法－最小二乘法相结合，给出了一种新型的数据拟合工具，中详细讨论了该方法的处理论和实施步骤，由于小波函数具有良好的局部性质，该方法在提高似合精度方面具有传统方法不可替代的优点。     

基于相似关系的数据库分类不一致程度评价

作为挖掘算法选择和评价的标准之一,数据集的分类不一致程度一直是分类规则研究中的一项重要内容.然而随着人们对不完备数据集数据挖掘的深入,建立在等价关系上的基于信息熵的评价方法已难以满足实际需要.文中在利用相似关系的基础上,结合证据理论,给出一种基于信任度与似然度的信息粒构建方法,同时构建了类似于不协调度和混淆度的系统分类不一致程度评价方法,并对其相关性质等进行分析与证明.由算例分析可以看出,文中研究结果能够较好地描述缺失环境下的系统分类不一致程度,同时当数据集不存在缺失时,该研究与以往研究具有相同结果.     

CC-RANSAC: Fitting planes in the presence of multiple surfaces in range data

Range sensors, in particular time-of-flight and stereo cameras, are being increasingly used for applications such as robotics, automotive, human-machine interface and virtual reality. The ability to recover the geometrical structure of visible surfaces is critical for scene understanding. Typical structured indoor or urban scenes are often represented via compositional models comprising multiple planar surface patches. The RANSAC robust regression algorithm is the most popular technique to date for extracting individual planar patches from noisy data sets containing multiple surfaces. Unfortunately, RANSAC fails to produce reliable results in situations with two nearby patches of limited extent, where a single plane crossing through the two patches may contain more inliers than the “correct” models. This is the case of steps, curbs, or ramps, which represent the focus of our research for the impact they can have on cars’ safe parking systems or robot navigation. In an effort to improve the quality of regression in these cases, we propose a modification of the RANSAC algorithm, dubbed CC-RANSAC, that only considers the largest connected components of inliers to evaluate the fitness of a candidate plane. We provide experimental evidence that CC-RANSAC may recover the planar patches composing a typical step or ramp with substantially higher accuracy than the traditional RANSAC algorithm.     

利用曲线拟合对触觉数据的压缩

为减轻离线触觉数据压缩带来的失真变形,提出利用曲线拟合的压缩方法.在假定触觉数据所对应原触觉信号能用分段二次参数曲线表示的前提下,通过反向采样过程来构造触觉数据拟合曲线,该曲线由分段二次曲线组成,在连接处达到切线连续,且每段二次曲线对原触觉信号具有二次多项式逼近精度.为避免保存拟合曲线的所有系数以进一步提高数据减少率,对拟合曲线系数进行了迭代求解,从而只需编码保存部分系数即可解码.实验结果表明,该方法在保持高数据减少率的前提下减轻了压缩失真变形.     

面向顾客特征的眼镜适配系统

提出了顾客特征的概念,并运用于眼镜适配系统中．该系统使用顾客头部的正侧面照片合成人脸三维模型,并选取眼镜库中的三维眼镜模型在人脸模型上进行虚拟试戴,可以帮助顾客快速、准确地完成眼镜框架款式的选型,为眼镜产品的个性化设计和销售提供了支持．     

融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型

为了克服局部图像拟合模型对轮廓初始化敏感的不足,结合改进C-V模型,提出一种融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型.首先由改进C-V模型的全局灰度拟合力和局部图像拟合模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后通过调整这2个拟合力的权重以提升该模型对轮廓初始化的灵活性,最后利用高斯滤波正则水平集函数法实现水平集函数的正则化.实验结果表明,对于一些真实和人造图像,文中模型显示了对轮廓初始化的鲁棒性,以及较好地处理灰度不均图像的能力.     

多个函数定义的空间凸体高阶磨光

基于KS函数的凝聚算法，提出一种对多个函数定义的空间凸体的高阶磨光方法。该方法利用映射反演技术，将KS函数的凝聚算法推广至球坐标系，从而实现了仅用一个拟合函数表达，拟合精度仅由一个参数控制的多函数空间凸体光顺拟合图形的绘制。图形算例表明，该拟合方法具有明确的及潜在的应用价值。     

激光点云中输电线拟合与杆塔定位方法研究

通过竖直直方投影和均匀网格离散将激光雷达扫描得到的输电线路三维点云降维成二维灰度图像,提取其中直方响应最大的地方作为杆塔的水平位置,分离杆塔,输电线在走向上以杆塔为界分段;再沿其悬垂面的法线方向对各段输电线作正投影,对投影的散点进行迭代的鲁棒二次曲线拟合,实现在竖直方向上的各层输电线的分离。杆塔的提取和输电线的拟合是实现电力系统净空排查分析、输电线点云实体化和场景漫游的重要环节。     

单幅图像真实感虚拟试戴技术

提出了一种针对眼镜、帽子等头部饰品的单幅图像真实感虚拟试戴技术,其关键在于虚拟饰品的三维注册和虚实图像的合成。首先提出了一种将人脸关键点检测与刚体姿态估计相结合,求解单幅图像中人脸三维注册信息的算法。然后阐述了借助像素颜色混合和深度缓冲检测技术解决虚实图像合成中遮挡关系和模型材质问题的方法。在AFLW(Annotated Facial Landmarks in the Wild)人脸数据库上对三维注册算法进行了量化测评,结果表明该算法的精度满足虚拟试戴技术的要求。在较大角度姿态变化以及部分遮挡条件下的实验结果表明,提出的虚拟试戴技术快速准确,试戴效果自然逼真。     

基于线结构光的水下目标扫描定位方法

当海底环境噪声及声学散射影响比较严重时,声呐方法无法实现高精度的海底探测．因此,设计了一种基于线结构光的扫测系统．激光中心线条纹提取及系统参数快速标定是影响线结构光测扫精度的2大关键问题．在激光中心条纹处理方面,多阈值算法通过采用不同的阈值可以有效地滤除背景噪声,基于极值法的高斯拟合法则对部分激光条纹采用高斯函数进行拟合,结合多阈值算法和基于极值法的高斯拟合法提出了一个条纹中心线提取算法．该算法在保留多阈值法快速性的同时,又具备高斯拟合法的准确性．而在系统参数标定方面,提出了一种共线点的快速标定法,设计的平面标定靶只需通过确定3个共线的特征点即可快速实现系统参数的标定和高精度的海底快速测扫．最后,在水池中进行了模型实验,验证了该方法的可行性和有效性．     

Multi-View AAM Fitting and Construction

Active Appearance Models (AAMs) are generative, parametric models that have been successfully used in the past to model deformable objects such as human faces. The original AAMs formulation was 2D, but they have recently been extended to include a 3D shape model. A variety of single-view algorithms exist for fitting and constructing 3D AAMs but one area that has not been studied is multi-view algorithms. In this paper we present multi-view algorithms for both fitting and constructing 3D AAMs. Fitting an AAM to an image consists of minimizing the error between the input image and the closest model instance; i.e. solving a nonlinear optimization problem. In the first part of the paper we describe an algorithm for fitting a single AAM to multiple images, captured simultaneously by cameras with arbitrary locations, rotations, and response functions. This algorithm uses the scaled orthographic imaging model used by previous authors, and in the process of fitting computes, or calibrates, the scaled orthographic camera matrices. In the second part of the paper we describe an extension of this algorithm to calibrate weak perspective (or full perspective) camera models for each of the cameras. In essence, we use the human face as a (non-rigid) calibration grid. We demonstrate that the performance of this algorithm is roughly comparable to a standard algorithm using a calibration grid. In the third part of the paper, we show how camera calibration improves the performance of AAM fitting. A variety of non-rigid structure-from-motion algorithms, both single-view and multi-view, have been proposed that can be used to construct the corresponding 3D non-rigid shape models of a 2D AAM. In the final part of the paper, we show that constructing a 3D face model using non-rigid structure-from-motion suffers from the Bas-Relief ambiguity and may result in a “scaled” (stretched/compressed) model. We outline a robust non-rigid motion-stereo algorithm for calibrated multi-view 3D AAM construction and show how using calibrated multi-view motion-stereo can eliminate the Bas-Relief ambiguity and yield face models with higher 3D fidelity. Electronic Supplementary Material The online version of this article () contains supplementary material, which is available to authorized users.     

A Survey of Simple Geometric Primitives Detection Methods for Captured 3D Data

The amount of captured 3D data is continuously increasing, with the democratization of consumer depth cameras, the development of modern multi‐view stereo capture setups and the rise of single‐view 3D capture based on machine learning. The analysis and representation of this ever growing volume of 3D data, often corrupted with acquisition noise and reconstruction artefacts, is a serious challenge at the frontier between computer graphics and computer vision. To that end, segmentation and optimization are crucial analysis components of the shape abstraction process, which can themselves be greatly simplified when performed on lightened geometric formats. In this survey, we review the algorithms which extract simple geometric primitives from raw dense 3D data. After giving an introduction to these techniques, from the acquisition modality to the underlying theoretical concepts, we propose an application‐oriented characterization, designed to help select an appropriate method based on one's application needs and compare recent approaches. We conclude by giving hints for how to evaluate these methods and a set of research challenges to be explored.