一种新的基于Schur分解的Fisher鉴别分析方法

特征抽取是模式识别研究领域的一个热点。本文提出了一种新的基于Schur分解的Fisher鉴别分析的特征抽取方法。此方法引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之处;给出了一个完整的基于Schur分解的Fisher鉴别分析方法。ORL人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性。     

训练模式摄动对模糊形态学联想记忆网络的影响

众多学者研究的两类形态学联想记忆网络的存储能力、抗腐蚀/膨胀噪声的能力等性质几乎都相同。但是文中研究发现两类网络对训练模式摄动的鲁棒性差异很大。一类对训练模式摄动拥有好的鲁棒性,而另一类则较差。该研究结论能为形态学联想记忆网络的学习算法选择和训练模式采集设备的精度要求提供指导,对前期训练模式的获取过程提供警示。     

层次分类方法综述

层次分类方法利用类别层次结构来分解问题和组织分类器,可有效解决多类分类问题。依据是否要求类别之间存在显式层次关系,层次分类方法可分为两大类。文中对不要求类别之间存在显式层次关系的层次分类方法进行综述。首先归纳和阐述此类方法所采用的基本框架,然后介绍和分析其中若干关键技术的研究进展,最后从算法和应用两个角度对国内外相关研究进行详细叙述,进而对现有方法进行总结,并给出进一步研究的方向。     

复杂环境下解决势场法局部极小问题的路径规划方法

多年来势场法路径规划的局部极小问题就一直被广泛关注,针对人工势场法所固有的缺陷提出了一种改进的移动机器人路径规划方法.方法利用膨胀与腐蚀算法对机器人的工作空间进行预处理,来优化工作环境,并使用改进的势场法进行机器人导航,以改善其运动轨迹;另外通过设置子目标点使陷入局部极小的机器人快速"逃离"极小状态.仿真结果表明本文算法在复杂环境下解决机器人路径规划的局部极小问题是有效的.     

模糊形态学双向联想记忆网络的性质

为模糊形态学双向联想记忆网络(FMBAM)提出一个学习算法。在理论上证明只要存在使给定的模式对集合成为FMBAM的平衡态集合,则该学习算法总能计算出相应的最大连接权矩阵对。该最大连接权矩阵对能使FMBAM对任意输入在一步内就进入平衡态,并且神经网络全局收敛到平衡态。FMBAM的每个平衡态都是Lyapunov稳定的。当训练模式存在摄动时,利用该学习算法训练的FMBAM,对训练模式摄动拥有好的鲁棒性。     

规则摄动时模糊蕴涵算子对模糊推理的鲁棒性的影响

列举了模糊规则发生摄动的常见情形,建立了一般性的模糊推理算法对规则摄动的鲁棒性的概念;就多重、链式和多维模糊推理情形,重点研究了一般性的模糊蕴涵算子对几个重要的模糊推理算法的这种鲁棒性的影响,并分别给出了相应的充分必要条件;初步尝试了通过一定的摄动制约来改善这种鲁棒性;同时指出了很多现有的模糊蕴涵算子使得所讨论的这些推理算法拥有好的鲁棒性,此时,即使规则中的隶属度有适度的粗糙或摄动,推理仍是可行的、安全的．文中工作对模糊系统的分析、模糊蕴涵算子的选择以及规则获取过程有一定的指导意义．     

基于Hough变换和梯度信息的人眼视线方向估计

本文主要研究使用廉价的摄像头进行人眼视线方向估计,所采用的方法是在眼部特征分析的基础上引入边缘梯度方向信息.首先对人眼模型进行讨论,并在样本分析的基础上提出了新的眼睛模型.作为眼睛模型的组成部分,上眼睑、内外角点和虹膜检测所采用的技术是基于梯度信息的Hough变换.根据所定义的视线模型和眼部特征分析,人眼视线方向就可以得到有效的估计.将所提出的人眼视线方向估计算法应用于实时视线跟踪系统,并通过凝视点标定、估计结果分类和错估率统计等方法对算法性能进行考察,结果表明所提算法在低分率的图像条件下具有更高的估计精度.     

全息粒子场再现图象自动分析方法与实现

全息粒子场再现图象自动分析方法与实现刘雷健，杨静宇，邬永革，刘克（南京理工大学计算机科学系南京２１００９４）ＡＵＴＯＭＡＴＩＣＡＮＡＬＹＳＩＳＳＹＳＴＥＭＯＦＲＥＴＲＩＥＶＥＤＰＡＲＴＩＣＬＥＨＯＬＯＧＲＡＭＳ￥ＬｉｕＬｅｉｊｉａｎ；ＹａｎｇＪｉｎｇ...     

一种快速的基于边缘的道路检测算法

道路检测是机器人视觉导航中的重要环节。本文提出了一种新的非结构化道路检测算法。算法基于这样的一个基本假设，即道路的轮廓由一些具有一定长度的连续直线段组成。在一定的范围中通过计算边缘点，然后通过Hough变换求得直线段，从而确定道路边界的位置。但是边缘图像中不仅仅包含道路的边缘，还有阴影，植物等其他的边缘。如果不消除这类边缘的影响，将大大削弱算法的效率和准确性。本文提出一种基于颜色和方差的规则有效地消除这类非道路的边缘。一旦当前帧中获取道路的边缘，通过限定下一帧中的感兴趣区域（ROD减少搜索范围从而快速定位帧中的道路边缘，从而进一步提高算法的效率。大量实地（校内公园道路）实验验证了该算法的快速和鲁棒性．     

正交化Fisher鉴别向量集及其应用

在正交化Fisher鉴别分析的基础上提出了正交化核Fisher鉴别分析方法。该方法具有理论简单、计算方便、特征表示能力强等优点。在CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库、NUST603HW手写体汉字样本库和FERET人脸图像数据库上的仿真实验结果表明，正变化Fisher鉴别和正交化核Fisher鉴别方法在特征抽取能力和特征抽取效率方面均分别优于FoleySammon鉴别和核Foley-Sammon鉴别方法。