基于最佳鉴别变换和分类器组合的人脸自动识别

人脸识别技术在商业和法律上有广泛的应用前景 ,在安全监控中也大有用武之地 .其主要任务是利用已有的人脸图象库 ,识别静止的或视频图象中的一张或多张人脸 .从抽取具有统计不相关的模式特征着手 ,通过基于小波变换的图象分解和 KL 变换等处理 ,避开人脸识别的小样本集的局限 ,并通过运用具有统计不相关性的最佳鉴别变换 ,来抽取人脸的有效鉴别特征 .同时 ,利用多特征多分类器组合的方法对图象进行识别 .该方法在 ORL 人脸图象库上进行实验 ,得到识别错误率为 2 %的实验结果 ,这是目前在此人脸图象数据库上所得到的最好的实验结果 .而且本方法对人脸的姿态、表情等条件具有一定的不敏感性     

一种对IMM真实误差二阶距的估计方法

交互式多模型IMM被认为是对混合系统估计的一种性价比最好的算法之一。考虑到各个模型之间的相关性,在假设已知真实模式序列的情况下,本文提出了一种对IMM真实误差均值、协方差以及二阶距的估计方法。在Monte-Carlo仿真实验下用真实误差二阶距的均值平方根来评估IMM的性能,并与RMSE进行了比较。另外对该方法在跟踪门设计中的应用前景进行了展望。     

基于证据理论处理移动机器人视觉信息的一种方法

本文阐述了一种表示多源视觉传感信息的有效方法和一种基于Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据理论的多传感器信息融合技术。着重分析了移动机器人视觉传感器信息中存在的相关性及其解决方法，提出了相关函数、相关证据等概念，并针对证据之间存在的相关性给出了一种改进的综合函数。     

基于DDCT与TCSVD的人脸特征提取与识别算法

提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)与奇异值分解阈值压缩(TCSVD)的人脸特征提取与识别算法。该算法对人脸图像进行分块DCT变换,根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分量构建特征矩阵,通过对每个图像块的特征矩阵进行SVD阈值压缩和特征组合来构建人脸鉴别特征,并利用分类器进行特征分类与识别。AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于分块PCA的人脸识别方法

本文提出了一种称为M2PCA＋FDA的新的人脸识别方法．新方法从模式的原始数字图像出发，先对样本图像进行分块，对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取，从而得到能代替原始模式的低维的新模式，然后，对新模式施行“Fisherfaces”方法，实现模式的分类．其特点是能有效地抽取图像的局部特征，正是这些特征使此类模式区别于彼类．在ORL和NUST603两个人脸数据库上对M2PCAA-FDA方法进行了测试，实验的结果表明，本文提出的方法在识别性能上优于“Fisherfaces”方法和PCA方法．     

基于Jerk的常增益目标跟踪及其自适应算法

针对目前高机动目标跟踪的Jerk模型存在计算复杂度高和α-β-γ模型须预先估计过程噪声标准偏差的不足,提出了一种基于Jerk模型的常增益滤波算法：自适应的α-β-γ-δ模型,并从理论上推导出了上述新模型中α、β、γ和δ的计算公式。对一种典型的目标机动形式进行了Monte Carlo仿真,结果表明了新算法对于解决机动目标跟踪问题的有效性,且运算量远远小于Jerk模型算法。     

带参数的模糊推理合成法则的性质研究

本文对模糊专家系统、模糊决策支持系统和模糊控制系统中常用的Zadeh的模糊推理合成法则CRI进行了推广,提出了带参数的模糊推理合成法则.该法则克服了传统的CRI法则的若干不足之处,能在极弱条件下满足肯定前件的假言推理,否定后件的拒取式推理,否定前件的假言推理,具有推理的逼近性.因为在本方法中已降低了模糊蕴含关系R的关键性地位,所以无须慎选适宜的R.通过参数的调整,本方法具有灵活性和准确性.本文给出了参数的具体取值方法.     

矢量量化压缩图像中的安全隐写方法

提出一种用于矢量量化压缩图像的安全数据隐藏方案.为降低数据嵌入引入的失真,以码字间的矢量均方差为优化指标,采用遗传算法实现码本的优化分割,并提出基于码本分割的数据嵌入算法.采用基于自适应算术熵解码的数据映射方法,实现了嵌入前后统计特性的保持.实验结果表明,所提出的算法在容量、失真水平和安全性方面具有较好的综合性能.     

自主车的运动仿真

在自主车的运动路径规划中,局部路径规划特别重要,而且是自主车的一项关键技术。该文提出了将自主式多智能体的任务和反应性行为模型嵌入到离散事件系统框架中作局部路径规划的方法,此方法克服了势场法（包括早期的虚力场法）的缺陷,为确保自主车运动路径规划的可靠性和合理性,该文就局部路径规划对自主车作运动仿真。     

基于迭代计算的二值波形反卷积

传统的条码识别方法是通过二阶导数零交叉来定位条码边界。对于被光学系统点扩展函数严重模糊的高密度条码图像，这种方法的性能急剧下降。为了克服点扩展函数卷积造成的模糊，需要进行反卷积处理复原波形。反卷积问题的求解是一个病态问题。在条码波形二值的限定下，提出了一种基于迭代计算的反卷积算法。先将条码图像旋至水平；然后分析条码波形，进行系统辨识；最后根据点扩展函数，采用迭代的方法重建条码波形。实验结果表明算法具有优秀的性能，显著地提高了高密度条码的识别率。