图像尺寸对机器人视觉定位实时性的影响研究

尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法由于具有尺度、旋转和光照不变等特性,被广泛应用到移动机器人视觉定位领域。由于定位计算中使用的特定标示物图像及背景图像的尺寸对定位计算时间影响较大,为提高移动机器人视觉定位的实时性能,分别改变待识别图像以及背景图像的尺寸,进行了图像匹配实时性测试实验。实验结果表明,特定标示物图像和背景图像的尺寸缩小到40%～60%时,移动机器人视觉定位实时性提高30%～40%左右,特征点数减少20%～30%左右。在满足定位精度要求的情况下,大大提高了定位的实时性。由此可知,通过合理选择图像的尺寸不仅可以满足匹配精度,还能提高移动机器人的视觉定位效率,对于类似该实验使用的移动机器人视觉定位具有广泛的指导意义。     

基于二值图像中心点的指纹分类算法*

指纹的自动分类对于提高检出速度和识别率有重要的意义。有效地利用指纹的纹理结构和纹理方向等固有信息,可以提高指纹的分类类别。基于二值指纹图像进行分类不完全依赖中心点定位的准确性,避免了利用三角点的干扰信息,应用脊线追踪算法进行指纹分类,赋予了中心脊线方向连续的变化,可以将指纹自动分类算法提高到34类。     

AprioriTid算法的改进

针对关联规则挖掘的AprioriTid算法缺点提出了一种改进的算法,即在构造k阶Tid表时,考虑当前交易项包含的所有k阶候选项的全部元素组成的集合,它肯定是当前交易项的子集.如果它的范教大于k就将其写入k阶Tid表中,而不是它所包含的所有k阶候选项集都写入表中,这样必然减少下一次寻找k+1阶大项集时所需要扫描的交易量,从而使AprioriTid算法得到进一步优化.通过在Northwind数据集上的实验,验证了该算法有效地优化了空间复杂度和时间复杂度.     

集成社会化标签和用户背景信息的协同过滤推荐方法

针对传统的协同推荐算法存在数据稀疏和推荐精度低的问题,提出了一种集成社会化标签和用户背景信息的协同过滤(CF)推荐方法。首先,分别计算基于社会化标签和用户背景信息的用户间的相似度;然后,基于用户评分计算用户间的相似度;最后,集成上述3种相似性度量产生用户间综合相似度,并对目标用户进行项目推荐。实验结果表明,与传统的协同过滤推荐算法相比,所提方法在正常数据集和冷启动数据集下的平均绝对误差(MAE)平均降低了16%和22.6%。该方法不仅能有效地提高推荐算法的精度,而且能较好地解决数据稀疏和冷启动的问题。     

大工业系统中-类Hammerstein模型辨识法

针对大工业系统中Hammerstein模型,提出一种稳态与动态辨识相结合的子空间模型-分散辨识两步法.此方法是将设定点的阶跃信号作为输入辨识信号,对静态非线性增益部分和线性动态部分进行辨识.很好地解决了传统两步法中非线性求解难和两步之间缺乏有机沟通的问题.仿真结果表明该方法的有效性和实用性.     

改进CamShift算法的眼动跟踪方法

针对CamShift跟踪算法仅采用颜色特征,在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题,提出一种基于改进CamShift算法的眼动跟踪方法。在CamShift算法中,计算边缘直方图分布,在颜色特征基础上融合边缘特征,同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响,并利用基于边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时,自动更新模板,根据历史运动轨迹预测虹膜中心。实验表明,该方法能有效改善眼动跟踪性能,且定位虹膜精确、错误率低、速度快,预测虹膜中心与实际虹膜中心相差极小,达到了准确性、鲁棒性和实时性的要求。     

网络安全量化评估系统的研究与应用

1 引言随着计算机网络技术的不断发展,各种信息系统对计算机网络的依赖越来越强,网络安全的研究日益引起了广泛的重视,特别是在网络安全的量化评估研究领域已经取得了不少的研究成果。目前,国内外的研究者分别从不同的角度对网络安全进行研究,主要研究方向有:①从逆向工程的角度分析目标对象存在的脆弱性;②从程序代码实现的角度出发,对代     

一种新型的校园网安全管理技术——网络自防御攻击系统的研究和实现*

现有的一些安全管理工具大部分是在受攻击或病毒发生后,用来防范再一次发生或者是可以检测到某些潜在的威胁,但没有一整套完备的防御措施。这里要实现的网络自防御攻击系统是一种在校园网络受到内部潜在的安全威胁时,如何及时将有害攻击源或被感染源隔离起来,及时通知用户采取安全措施,从而保证网络安全稳定运行。     

超声波测风系统中自适应时延估计算法的研究

在时差法超声波测风系统中,风速的测量精度受到时间延迟估计精度、两超声波传感器的距离精度等的影响。在后者一定的情况下,测风精度对时延估计精度提出了更高的要求。对此,采用了一种基于权值检测的最小均方误差(LMS)自适应时延估计算法,从而实现了高精度时延估计。计算机仿真与实际测试表明:该算法的估计精度满足了所研制的超声波测风系统的设计要求,能够用于机场区域低空风场情况的监测。     

基于NS2的直流电机网络化控制系统仿真

基于网络模拟器NS2（Network Simulator Version 2）,设计了一种直流电机网络化控制系统仿真平台。在该仿真平台上,利用NS2的可扩展性实现了广义对象节点和控制器节点,利用NS2丰富的网络模拟功能展示了不同带宽下网络时延的随机分布特征,并且进一步分析了随机时延对直流电机网络化控制系统性能的影响。该仿真平台,将为直流电机网络化控制系统的控制器设计提供有效的实验验证和优化手段。