三维纯角度被动跟踪定位的最小二乘-卡尔曼滤波算法

利用角度信息估计出目标的距离和速度实质上是一个非线性状态估计问题,经典的扩展卡尔曼滤波算法性能很不稳定。文中首先根据静态估计理论推导出了某一时刻目标位置的最小二乘解,然后将其作为卡尔曼滤波的测量值进行滤波,作进一步的数据处理,以提高估计精度。为了避免测量误差的相关性,分别在x,y,z方向上进行滤波,简化了算法,提高系统的定位精度。仿真结果表明这一算法是简单而有效的。     

基于瞳孔检测的注视点跟踪系统

介绍了一种基于瞳孔检测的非强迫式注视点跟踪系统。该系统对被测对象观察不同注视点时的眼睛进行成像,通过图像处理得到瞳孔在眼睛中的相对位置数据,从而计算出所观察的注视点的位置。采用了二维定标算法进行系统定标,提出了一种角度修正的方法以提高系统精度。实验结果表明,在相同的实验条件下,系统估算点与实际观测点基本一致,视角平均误差为2.5°,可以满足一般对注视点测定的要求。     

一种新的基于显著图的视线跟踪方法

针对现有视线跟踪系统设备复杂、标定过程繁琐等方面的不足,提出了一种新的基于显著图的视线跟踪方法。通过红外光源设备在人眼角膜上产生的光斑中心与瞳孔中心建立瞳孔-角膜反射向量,然后将该向量作为视觉特征重构了基于显著图的视线跟踪算法。实验结果证明,提出的方法不仅缓解了视线跟踪系统标定过程繁琐的问题,而且对提高系统的精度和健壮性有一定的促进作用,这为面向人机交互的视线跟踪研究提供了可行的低成本解决方案。     

空基多平台对空中机动目标的被动跟踪定位算法

针对空中机动目标的被动定位跟踪问题,提出了一种先用静态估计理论对空中目标进行最小二乘估计,再采用基于“当前”统计模型的自适应滤波算法进行滤波处理的方法,取得了比最小二乘估计与卡尔曼滤波相结合的算法更好的效果。仿真结果表明,在跟踪非机动目标时,该算法和最小二乘估计与卡尔曼滤波结合的办法相当;在跟踪机动目标时,该算法的误差明显小于原算法。     

基于改进轮廓跟踪的瞳孔快速检测

提出一种基于直方图二值化和改进的轮廓跟踪的瞳孔检测方法.首先对采集的瞳孔图像计算直方图,根据直方图特征取出合适的阈值进行二值化,再对二值化后的图像进行轮廓跟踪,得到精确的轮廓边界,进而得到直径、中心等信息.对前一帧瞳孔图像进行瞳孔信息计算后,后一帧图像以该瞳孔中心为中心,缩小检测区域进行直方图二值化及瞳孔轮廓跟踪,得到该帧图像的瞳孔信息,减少运算,加快检测速率.该算法鲁棒性高,速度快,可满足300帧/s的实时检测速度.     

基于深度神经网络的视线跟踪技术研究

视线跟踪是人机互动技术中重要的组成部分,可以广泛地应用在机器人、手机、笔记本等设备中。针对传统方法在低分辨率图像上的准确率不高和设计步骤繁琐等问题,提出一种基于深度神经网络的视线跟踪算法。利用卷积神经网络,能快速且准确地定位输入图片上的人眼区域和虹膜中心位置,再利用多项式拟合估计视线方向。实验结果表明,该算法在MPIIGaze数据库中对虹膜中心和眼角位置的标定有着98%的准确性,在Swith数据库中对视线的估计准确率达到了90%左右,证明了该算法在低分辨率图像上有着良好的可行性。     

基于TLS的主动全向声呐浮标目标定位与跟踪

采用最小二乘( LS)拟和法进行主动全向浮标目标定位时容易受测量误差的影响,为此提出一种基于总体最小二乘法( TLS)的定位算法,首先对主动全向浮标的定位方程和测速方程进行变换形成线性的量测方程,然后利用潜艇测距误差和浮标定位误差的随机性,基于总体最小二乘法对量测方程进行递归解算,解算过程根据潜艇运动的物理限制,取运动模型的状态预测值作为递归过程的初值,最终实现了测量误差平滑化和航迹的整体优化。仿真结果显示算法较之最小二乘法具有更好的抑制噪声能力和机动目标跟踪能力。     

一种机动目标定位方法的仿真计算

研究在多个测向站的情况下 ,对空中机动辐射源的交叉定位和跟踪 ,主要采用最小二乘法对目标定位。模拟应用情况进行了仿真计算 ,得出了不同测向精度条件下的定位结果 ,与解析法得出的位置初值比较 ,定位精度有明显提高     

基于约束总体最小二乘方法的到达时差到达频差无源定位算法

两步加权最小二乘方法(two-stage WLS)是求解TDOA/FDOA无源定位问题的经典线性方法,但也存在着定位偏差和均方误差对测量噪声的适应能力较差的缺点。该文根据TDOA/FDOA的伪线性定位方程组特点,将其建立为一种带约束条件的约束总体最小二乘(CTLS)模型,并采用拉格朗日乘子法求解带约束条件的CTLS问题,建立了几种最小二乘类定位方法的统一解,从而将约束加权最小二乘(CWLS)定位解和约束最小二乘(CLS)定位解变为该文CTLS定位解的特例。仿真表明,该文方法比两步加权最小二乘方法具有更低的均方误差,并能够有效减小定位偏差,因而具有更好的测量噪声适应能力。     

近红外光谱分析中建模样品优选方法的研究

结合牛奶成分近红外光谱测量系统的实例,在已定的浓度范围内针对牛奶中脂肪、蛋白质、乳糖三成分采用正交设计法优选参与建模的样品.研究中首次利用正交表的\     

两类典型多目标跟踪算法的性能分析与比较

在处理目标跟踪的两类主要方法中,一类是通过数据关联来解决,如PDA和JPDA等;另一类则是绕过关联直接处理,如随机集、GM-PHD等。该文从两类典型方法中各选取一种有代表性的方法,如JPDA与GM-PHD,首先通过分析两种算法主要步骤的计算量,得到相应算法总计算量的解析表达式;然后根据观测与目标状态之间关联复杂程度,分3种情况对两类算法的计算量进行比较;最后以仿真说明算法的跟踪效果,并以算法运行时间来验证计算量公式的正确性。     

基于DOA和TDOI的主瓣扫描辐射源定位方法

针对具有已知扫描周期特性的辐射源无源定位问题,该文提出一种基于主瓣到达角(DOA)和扫描截获时间差(TDOI)的联合定位体制。通过对其定位误差的克拉美-罗下限(CRLB)推导,给出了联合定位体制的性能与DOA和信号截获时间(TOI)观测量的等效测角噪声功率比的关系。为了利用非线性联合观测量确定扫描辐射源的位置,通过将TDOI观测量转换成等效DOA观测量,给出一种加权伪线性最小二乘(WPLS)定位方法;为消除观测矩阵相关噪声导致的WPLS估计偏差,提出了一种加权辅助变量(WIV)定位方法,算法复杂度约为WPLS算法的2倍。仿真结果表明,WIV方法的定位误差在辐射源单个扫描周期内即可达到CRLB,定位性能与极大似然(ML)定位方法相当;随着观测次数的增多,WIV方法可以渐近达到无偏估计。     

误差校正下单站多外辐射源BR/BRR多目标定位算法

单站多外辐射源雷达定位系统利用多组双基距(BR)和双基距变化率(BRR)量测值对多运动目标定位。量测偏差的存在使得定位性能下降,对此该文提出一种基于迭代后验关联最小二乘估计的联合误差校正和目标定位算法。首先引入辅助变量对BR和BRR非线性观测方程伪线性化,建立目标参数和偏差的联合估计方程。其次,利用辅助变量和目标参数之...     

基于多示例学习和随机蕨丛检测的在线目标跟踪

基于检测的目标跟踪方法目前在计算机视觉领域受到了广泛的关注,这类方法通过训练判别分类器将目标对象从背景中分离出来;分类器的训练是根据当前的跟踪状态从当前帧中提取正负样本来进行,但训练样本的不准确将导致分类器退化产生漂移。该文提出一种能够有效克服目标漂移的跟踪算法,采用检测器和跟踪器相结合的框架,利用中值流算法作为跟踪器,提高跟踪点的可靠性;级联若干个随机蕨弱分类器构成强分类器作为检测器;用在线多示例学习方法更新检测器,提高检测精度;最后将检测器、跟踪器的结果相融合得到最终的目标位置。实验结果表明,与其它方法相比,该方法对目标漂移有更强的鲁棒性。     

Eye Detection in Facial Images Using Zernike Moments with SVM

An eye detection method for facial images using Zernike moments with a support vector machine (SVM) is proposed. Eye/non‐eye patterns are represented in terms of the magnitude of Zernike moments and then classified by the SVM. Due to the rotation‐invariant characteristics of the magnitude of Zernike moments, the method is robust against rotation, which is demonstrated using rotated images from the ORL database. Experiments with TV drama videos showed that the proposed method achieved a 94.6% detection rate, which is a higher performance level than that achievable by the method that uses gray values with an SVM.     

基于约束总体最小二乘的单站DOA/TDOA联合误差校正与定位算法

多基外辐射源雷达定位系统受系统偏差影响较大。该文针对多基外辐射源雷达到达角度(DOA)和到达时差(TDOA)联合定位系统,提出一种基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位和误差校正算法。首先引入辅助变量,将DOA和TDOA非线性观测方程进行线性化处理。考虑伪线性化后定位方程中噪声矩阵各分量统计相关特性,将无源定位与误差校正联合优化问题建立为CTLS模型,并采用牛顿迭代方法对模型求解。在此基础上,考虑辅助变量与目标位置的关联性,设计关联最小二乘算法改进目标位置估计值,采用后验迭代方法进一步提高系统偏差估计精度。最后推导了算法的理论误差。仿真结果表明：该算法能够有效地估计目标位置和系统偏差。     

红外跟踪系统中的自适应阈值分割

在红外跟踪系统中,由于目标太小,常产生阈值设定太高而漏警,阈值设定太低而虚警的问题.文章描述了以FPGA和DSP为核心的信号处理平台,结合多假设跟踪算法提出了一种自适应的阈值选取方法.最后分析了算法在系统中的运行结果,结果表明该算法能快速、可靠地检测出小目标.     

一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法

针对多传感器观测数据质量不同且未知时,多传感器量测迭代更新高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器跟踪算法的结果对更新顺序敏感的问题,该文提出一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法AIU-GM-PHD。首先基于多传感器融合一致性度量,提出一种用于在线评估各传感器跟踪结果质量的方法;然后对多传感器迭代融合顺序进行优化,最后构建相应的多传感器GM-PHD融合跟踪算法。为了解决多传感器自适应顺序迭代融合无法体现传感器质量差距的问题,提出了一种自适应带权伪量测迭代更新GM-PHD跟踪算法PAIU-GM-PHD。仿真结果表明,与常规多传感器迭代更新GM-PHD跟踪算法相比,所提算法能够获得鲁棒性更好、精度更高的跟踪结果。