一种基于量子染色体变异的移动机器人路径规划融合算法

为了解决机器人路径规划中的“局部最小”问题,提出了一种基于量子染色体变异的人工势场法和栅格法相融合的移动机器人路径规划算法.首先,对人工势场的斥力场进行改进,然后利用融合的人工势场法和栅格法对路径进行规划,产生初始化种群,最后利用量子比特对染色体编码、利用量子染色体变异对种群个体进行更新,完成最佳路径搜索.仿真实验表明,本文提出的融合算法能够有效地避开障碍物,稳定地产生移动机器人的最佳规划路径,提高了种群质量和收敛速度,适合于求解复杂优化问题,达到了预期效果.     

基于小波和最近邻凸包分类器的人脸识别

本文提出一种新型的人脸识别方法.该方法首先通过二维小波变换提取人脸图像的低频特征,然后采用最近邻凸包分类器对该特征进行分类.二维小波变换是提取图像特征的有效方法之一,在保留原始图像的主要特征的同时,还能够有效降低图像维数;最近邻凸包分类器是一种以测试样本点到各类别训练样本凸包的距离作为相似性度量的分类算法.本文将这两项技术相结合在ORL人脸识别数据库上取得了良好的实验效果.     

基于多级分类的大类别人脸识别研究 *

提出了一种新的多级分类的人脸识别算法。在类别数较大的人脸识别系统中 ,要想用一种特征一次性地把所有类别都分开是不现实的。首先使用快速的二维投影在大范围内找出测试样本的若干候选类别 ,然后对不同的测试样本分别在其候选子集中抽取特征 ,进而判断测试样本属于哪个类别。在 200人的人脸库上进行了实验 ,识别率由 71. 23%提高到 83. 75%。     

基于差分直方图的LSB图像隐藏信息盲检测技术的研究

提出了一种基于差分直方图的LSB图像隐藏信息盲检测技术.该算法的基本思想是在分析和提取图像差分直方图统计特征的基础上,采用随机假设检验方法检测隐藏信息嵌入概率,从而实现图像隐藏信息的盲检测.仿真实验结果表明,该算法在提高检测速度的同时,能有效降低盲检测的虚警率和误报率.     

基于柔性特征优化的目标稳健跟踪

针对单一特征空间不足以对动态时变环境中跟踪目标进行准确表达的缺点,提出一种基于柔性加权特征的ParticleFilter目标跟踪算法。首先引入“陡峭因子”这一概念对不同特征的跟踪鉴别性能进行客观评估,然后参照当前不同特征的可跟踪性能以加权组合的方式自适应生成当前最优特征,最后将生成的最优特征嵌入到ParticleFilter跟踪构架中完成目标跟踪任务。该算法具备较高的柔性可对任意采用直方图表达的特征进行自适应融合。不同的视频序列实验表明该算法可动态地对异类特征进行有效融合,对复杂场景下的目标进行稳健跟踪。     

基于奇异值特征和统计模型的人像识别算法

人像识别是模式识别领域中的一个前沿课题。目前多数研究者采用人脸的一维和二维几何特征来完成识别任务。人脸的几何特征抽取以及这些特性的有效性都面临着很多问题，至今人像识别的研究仍然处于较低的水平。作者证明了图象矩阵的奇异值特征矢量具备了代数上和几何上的不变性以及稳定性，提出用它作为识别人脸的代数特征。本文的人像识别算法是基于奇异值特征矢量建立Ｓａｍｍｏｎ最佳鉴别平面上的正态Ｂａｙｅｓ分类模型。在本文的     

基于主动式传感器的道路导航

由于林荫道中阴影的影响,目前常用的基于被动式传感器技术的视觉导航方法(如采用图像的方法),难以取得比较理想的结果。对于这种环境,主动式传感器具有一定的优势,文中采用了激光雷达传感器。首先利用传感器对路边的树木等物体作为障碍物来进行检测,并据此信息来推算道路边界,详细介绍了具体的方案和算法。实验结果表明,所设计的方法具有很好的鲁棒性,可以满足实际导航的需要。     

基于Kernel-SOM的非线性系统辨识及模型运行收敛性分析

该文提出基于核SOM(Kernel-SOM)的非监督非线性系统辨识方法。在辨识误差和系统初始输入误差同时存在的条件下,对Kernel-SOM辨识模型独立运行的收敛性进行了理论分析,并给出了辨识模型运行收敛的定理。数字仿真表明了所述方法的有效性及收敛定理的正确性。     

基于改进隐马尔可夫模型的网络攻击检测方法

提出了一种基于改进隐马尔可夫模型的网络攻击检测方法.正常的网络行为符合一定的语法规则,异常的行为会偏离正常的语法规则.通过对正常行为样本的学习得到的基于隐马尔可夫模型的语法可以根据网络行为和语法的符合程度有效地检测正常行为和攻击行为.在基于现实数据的实验测试中,得到了比较好的检测性能.     

基于LCS的多机器人路径规划控制体系结构

提出了一种基于学习分类器的多机器人混合分层体系结构.体系协作规划层中的人工势场栅格法、协调规划层的学习分类器广播操作及行为控制层的多机器人DSP控制系统,易于实现多机器人间的通信联络及系统的扩充,提高了整个多机器人系统的实用性、实时性和可靠性.