核仿射子空间最近点分类算法

受支持向量机的几何解释和最近点问题启发,提出一种新型的模式分类算法——核仿射子空间最近点分类算法。该算法在核空间中,将支持向量机几何模型中的最近点搜索区域由2类训练特征集凸包推广到2类特征样本各自生成的仿射子空间,以仿射子空间作为特征样本分布的粗略估计,通过仿射子空间中的最近的2个点构造平分仿射子空间间隔的最优分类超平面。该算法在ORL人脸识别数据库上的比较实验中取得了较好的识别效果。     

基于类间散布矩阵的二维主分量分析

主分量分析是一种线性特征抽取方法,被广泛地应用在人脸等图像识别领域。但传统的PCA都以总体散布矩阵作为产生矩阵,并且要将作为图像的矩阵转换为列向量进行计算。该文给出了一种利用图像矩阵直接计算的二维PCA,以类间散布矩阵的本征向量作为投影方向,取得了比利用总体散布矩阵更好的识别效果,并且特征抽取速度更快。在ORL和NUSTFDBⅡ标准人脸库上的实验验证了该方法的有效性。     

一种求解Fisher最佳鉴别矢量的新算法及人脸识别

Ｆｉｓｈｅｒ最佳鉴别矢量是高维模式分析中的有效方法,当训练样本数相对于特征空间的维数较小时,就成了小样本问题。为了求解小样本问题,人们提出了一系列方法并取得了的效果。但在类内距离为零的情况下民的方法均得不到最佳解,该文从理论上说明了这一点,并给一种在任何情况下都能得到最佳解的新算法,试验结果这样的推断。     

人工智能(下)

自动定理证明在致力于编制能够证明数学定理和逻辑定理的程序方面明显地存在有三个重要的课题。首先,AI 研究者们的早期工作曾取得了一些能够证明命题逻辑和中学平面几何中的简单定理的启发式程序。     

新兴的战场信息熔合技术

随着战场上各种传感器的日益增多和信息量的不断扩大,越采越需要用信息熔合技术对所获取的各种信息进行自动综合、处理和分析。本文主要介绍信息熔合技术的发展现状、重要性、研究内容与方法以及两个应用实例。     

透视畸变和局部遮挡工件的识别方法

本文详细介绍了一种在有透视畸变和局部遮挡的情况下,对工件进行自动识别的方法。文章从理论上引入了一种对透视变换不敏感的形状描述方法,讨论了基于子段匹配的匹配技术。最后用一组实验结果,证明本方法在一定条件下是有效的。     

一种用于机器人视觉系统的三维景物分析方法

一、引言众所周知,近十年来机器人技术发展得非常迅速,工业机器人已走出实验室,在各种领域为人类服务。据美国机器人协会估计,1990年机器人工业的年总产值将达到20亿美元。当前,在生产场所使用的绝大多数是示教型的机器人。具有“感觉器官”的机器人,也就是智能机器人基本上还处于实验室研究阶段,但已有一些具有简单视觉功能的机器人,例如自动     

复杂背景下的人脸检测

提出了一种亲折复杂背景下的人脸检测方法。首先,根据图象的灰度直方图,把图象分割成若干子图象区域,然后分别在这些子图象区域中搜索可能的人脸,进行全局特征－奇异值特征的提取,最后根据特征匹配检验的结果作出决策。     

融合李群理论与特征子空间基的图像目标跟踪

针对复杂背景下目标跟踪窗口易受噪声干扰从而产生形变与漂移的问题,本文利用群空间中仿射群组受扰动后的形不变属性,将系统状态变量映射到李群空间进行处理,同时采用增量主元分析法(IPCA)算法实时学习并更新目标特征子空间数据.所提方法在利用粒子滤波算法采样粒子时,通过引入测量向量以提高权值计算的准确性.在基于Car11等4个测试集的实验中,结果优于IVT跟踪器,本文跟踪器窗口在噪声干扰下不会产生形变,跟踪成功率达到96%,结果优于IVT跟踪器.对比Kwon跟踪器,本文跟踪方法显著降低了算法复杂度,平均执行时间有效地控制在0.32s/帧.