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101.
关于密集多回波环境下机动多目标跟踪,因其JPDA问题计算量出现的组合爆炸的现象,从而导致实时跟踪效果极差的问题.引入能解决组合优化问题的连续型Hopfield神经网络方法,来减少其计算量,并结合改进的模拟退火算法来优化网络收敛性和全局最优问题.其中,在已知网络能量函数下,对应的网络参数对网络性能产生了直接影响.因此,在实验的基础上,对神经网络参数进行分析研究,并充分证实了该方法解决JPDA问题的有效性,并给出了相应的积极结论. 相似文献
102.
针对采用静态目标表达模型容易导致跟踪失败的缺点,本文提出一种基于自适应特征生成模型的目标跟踪方法。在该方法中,将目标看作为有效跟踪信号,而背景则为随机噪声,在对目标的似然图像进行构建后,采用局部信噪比对当前目标所处特征空间的可跟踪性进行量化比较,选用信噪比最大的表达模型作为当前的特征跟踪模型。基于Mean Shift的目标跟踪实验表明,与采用静态目标表达模型相比,文中的算法具有更好的鲁棒性和可行性。 相似文献
103.
最近邻凸包分类算法是一种以测试点到各类别样本凸包的距离为分类度量的最近邻分类算法。然而,该算法的凸二次规划问题优化求解的较高的计算复杂度限制了其在较大规模数据集上的应用。本文提出一种样本选择方法——子类凸包生长法。通过迭代,选择距离选出样本凸包最远的点,直到满足终止条件,从而实现数据集的有效约简。ORL数据库和MIT-CBCL人脸识别training-synthetic库上的实验结果表明,子类凸包生长法选出的少量样本生成的凸包能够很好的表征训练集,在不降低最近邻凸包分类器性能的同时,使得算法的计算速度大为提高。 相似文献
104.
105.
106.
一种改进的神经网络道路跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
ALVINN是目前世界上性能最好的基于神经网络的智能车道路跟踪系统,但由于其道路
跟踪摄像机是固定不变的,导致在转弯时可能丢失道路信息,从而使其性能下降,甚至不能
完成这一任务.本文提出一种道路跟踪方法,使得在学习过程中和自主道路跟踪状态下,都
能有效地控制道路跟踪摄像机的方位角,以保证道路尽可能处于摄像机采集的图像中央,在
客观上为改进ALVINN的道路跟踪性能提供了可能,计算机仿真结果验证了这种方法的有效性
. 相似文献
107.
108.
用分块图像特征进行商标图像检索 总被引:10,自引:0,他引:10
提出一种使用全局和局部图像特征检索商标图像的方法.首先确定图像的形状主方向,根据形状主方向对图像进行旋转;然后对旋转后的图像提取目标区域,对目标区域用四叉树分解的方法划分多级分块;最后抽取分块图像特征进行图像相似性度量.对图像库中2000幅商标图像实验表明,分块图像特征具有良好的旋转、平移、尺度和变形不变性,得到的检索结果能够很好地满足人的视觉感受. 相似文献
109.
社团结构划分对研究复杂网络有重要作用,由于该问题的复杂性,复杂网络中的社团划分问题成为近期的一个研究热点.从经典数据分析的角度研究了复杂网络的社团结构,首先依据网络的拓扑信息,将网络节点投影成高维空间的点,使得一个网络对应到高维空间中的一个点分布;接着使用主分量分析方法PCA对高维点分布降维,保留点群分布的主要结构信息;再通过K-m eans聚类结果来推断网络的社团结构.基于2-mode数据和1-mode网络数据实验表明,该方法可以快速、可靠地找出网络的社团.将经典数据分析的聚类方法应用到网络分析中,验证了该思路的有效性,为网络社团分析提供一个新视角. 相似文献
110.