基于AdaBoost检测器的似然估计方法

本文提出利用Gentle AdaBoost (GAB) 训练一个层叠结构的目标检测器,然后基于训练出的检测器结构引入两种策略,设计了5种应用于后续粒子滤波跟踪的似然函数.为估计目标出现的概率,提出了两种构造似然函数的策略:层内概率统计(PIS)策略和层间概率统计(POS)策略.PIS表示在同一层内每个弱分类器的实数输出的概率统计,POS为实现层叠检测器在检测时所到达深度的概率统计.基于这两种策略,设计出了5种似然函数的形式:基于层叠结构的层内概率密度估计似然函数(PIS-CA)、基于合成结构的层内概率密度估计似然函数(PIS-EA)、层间概率密度估计似然函数(POS)、顺序组合层叠检测器的层内概率密度估计似然函数(S-PIS-POS)和逆序组合层叠检测器的似然函数(A-PIS-POS).实验表明,所定义的似然函数可以很好地估计目标出现的概率,在目标出现的区域比背景区域具有更大的置信度,整合PIS和POS两种策略的似然函数具备最优的性能.     

离散小波变换的最优Lifting分解方法

现有Lifting分解(Lifting Factorization,LF)算法不能在较短时间内求解出较长离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)滤波器组的所有数值稳定LF,更无法计算最优LF.在LF的形式化分析基础上,提出了DWT多相矩阵的常数最大公因子分解方法,极大缩小了分解搜索空间;进一步,从数值稳定性及计算复杂性两方面研究了LF评价问题;最后,提出了基于联合优化的最优LF算法.实验结果表明,本文算法在解的质量、求解时间及适用范围上都有较大改进.     

文物三维重建关键技术

 文物三维重建是数字博物馆的关键技术,本文详细论述了文物三维重建中的3D建模、纹理映射等关键技术,给出了文物三维重建的可行方案,并对文物三维重建技术领域的未来发展进行了展望.     

基于模糊细胞神经网络的彩色图像形态学重构

利用彩色图像的ＲＧＢ空间分解,在模糊细胞神经网络上实现了彩色图像数学形态学的基本算子,并讨论了该实现相对于常规串行计算机算法的优越性和局阴,进一步地利用按分量的灰度重构,实现了彩色重构算法,最后讨论了该重构算法在抑帛镐频噪声中的应用,给出的仿真结果对对于推广模糊细胞神经网络在彩色图像实时处理和硅眼等模拟逻辑中的应用有着重要的意义。     

虚拟样机工程中的虚拟现实系统研究

为了提高虚拟现实(简写为VR)系统的性能,采用了虚拟场景显示与信息、交换分开的多层体系结构,利用可变长队列数据结构的并行扩展策略来提取虚拟样机产品的层次结构,并依据计算机视觉原理,利用二维视图和三维场景中点的对应关系,设计出了性能良好的路径编辑器,在提高VR系统性能方面提出了切实可行的措施,结果表明,在虚拟样机工程的实践中运用这些方法所设计的虚拟现实系统具有性能高的特点,证实了这些方法策略的有效性。     

基于视频图像的虚拟环境建模技术

针对基于平面投影变换的图像拼接方法存在的优化参数较多、易导致陷入局部极小和全景图像的生成速度缓慢的问题,提出一种优化参数较少的旋转运动模型,采用层次运动模型和傅里叶方法对帧间隔较大的图像进行对齐,使图像对齐工作量大大减少．该算法计算简单、快速,适用于手持相机拍摄的图像．     

A valid method of calculating virtual scene depth

Traditional methods of constructing virtual environ-ment are based on3D geometry models.Although ithas the advantage of easy interaction,it has the prob-lem of complex modeling and slowdisplaying.RecentlyImage Based Rendering(IBR)method has been pro-duced,which models the environment using pieces ofimages.In this method requiring time does not rely onthe environmentcomplexity,butithas the disadvantageof difficult interaction.In order to take advantage oftheir merits concurrently,a method bl…     

基于曲线进化的目标检测算法

提出了基于曲线进化的运动目标检测算法。对于运动目标检测问题定义了新颖的能量模型,并给出了相应的曲线进化方程。结合水平集算法,所提出的曲线进化模型能够自动的适应拓扑变化,检测出多个运动目标区域及轮廓。从计算物理学领域引入基于偏微分方程的水平集窄带算法,在构造窄带时无需显示的知道曲线的位置,并能够快速的实现。     

基于对比度积累的弱点目标检测

为了更好地跟踪及预测目标位置,首先针对采样序列构造两点起始航迹,然后进行一次回溯提前剪支.在轨迹互联阶段,依据目标像素具备的局部对比度极大似然特性开展边检测边跟踪.同时结合曲率约束进行目标位置的平滑.后处理时,设计的“与逻辑”滤波器用于检验三帧图像间的相关性,逆向的搜索策略可以将虚假航迹剔除80%以上.最后,通过沿着航迹进行对比度的积累,能够检测出被云层遮挡的多个点目标.实验阶段的多组图像序列验证了该算法的有效性.     

三阶段可任意划分负载应用的多次数据分配

为了进一步提高数据并行应用在星型网络上的运行性能,基于多次数据分配策略提出了一种调度算法.在该算法中一个处理器将输入数据和计算结果分成多次接收和发送,在计算的同时接收下一阶段的输入数据和发送上一阶段的计算结果,使得计算和通信更好地进行重叠而最终降低了整个应用的响应时间.分析了系统各参数对算法的不同影响,实验表明:与广泛采用的LIFO和FIFO算法相比,本文提出的算法可以使用更少的资源而获得更好的调度质量.