基于聚类信息的活动轮廓图像分割模型

基于传统Chan-Vese( CV)模型,结合图像聚类信息,提出一种有效的活动轮廓模型图像分割方法。该方法首先改进CV模型的能量泛函,考虑图像的梯度信息,提高图像分割的精确度。其次在能量泛函中添加图像的聚类信息系数K,并使用图像的聚类信息实现对水平集轮廓曲线的自动初始化。在分割处理彩色图像时,为提高分割效率,对彩色RGB图像的三通道进行加权处理。最后为能量泛函添加正则项,避免水平集的重新初始化,完成对灰度图像及彩色图像的快速精确分割。实验表明该方法的有效性。     

一类正则模糊神经网络及在沉积微相识别中的应用

考虑一种5层结构的正则化模糊神经网络模型，针对网络结构的优化问题给出了该网络模型规则层节点的选取方法和相应的反传学习规则；针对样本筛选问题，提出一种按模糊隶属函数值相近样本向量类别矫正策略。将正则模糊神经网络用于油藏沉积微相的识别，可自动提取测井曲线与微相类型之间复杂的映射关系，实现沉积微相的连续识别。实际资料处理结果表明，该方法对解决沉积微相识别问题具有良好的适应性和实用性。     

基于自组织特征映射的网页分类研究

本文提出了一种SOFM（自组织特征映射）与LVQ（学习矢量量化）相结合的分类算 法，利用一种新的网页表示方法，形成特征向量并应用于网页分类中．该方法充分利用了SO FM自组织的特点，同时又利用LVQ解决聚类中测试样本的交迭问题．实验表明它不仅具有较 高的训练效率，同时有比较好的查全率和查准率．     

基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)多聚焦图像融合算法。首先,采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;其后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于方向向量模和加权平均相结合的融合规则;然后,针对带通方向子带系数的选择,提出了一种基于改进的方向对比度和局部区域能量相结合的融合规则;最后,经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够有效地保留源图像的有用信息,避免噪声、虚影等效应,是一种有效可行的图像融合算法。     

手机惯导与RFID的盲人导航系统设计与实现

为了解决目前盲人自主出行困难的问题，结合惯性导航与RFID技术各自的优势和特点，提出一种基于手机惯性导航和RFID相结合的设计方案。该方案基于固定式RFID标签群，生成盲人路线图，将随身移动式RFID读卡器和个人智能手机相结合，完成盲人定位、路径规划和导航提醒。实验结果表明:该系统能够给盲人提供安全便捷的导航服务，有助于解决盲人自主出行问题。     

分段双向去除反向重力加速度算法

针对角度法在滤除反向重力加速度过程中数据误差导致的线性加速精度不高的问题,提出一种分段双向去除反向重力加速度算法.首先提出一种基于静止点的数据分段法,将静止点作为端点将运动数据分段,以避免角速度积分过程中误差的段间积累;然后设计一种改进于角度法的双向角度法,以数据段为单位去除反向重力加速度,减小了由段内角速度积分过程带来的积累误差对线性加速度结果精度的影响.使用集成三轴加速度传感器和三轴陀螺仪的六轴传感器,搭配微型电脑树莓派,在不同量程下制作2个数据集;并在2个数据集上进行不同算法的精确度对比实验.结果表明,该算法比角度法获取的线性加速度更精确.     

神经网络BP学习算法动力学分析

研究神经网络BP学习算法与微分动力系统的关系.指出BP学习算法的迭代式与相 应的微分动力系统数值解Euler方法在一定条件下等价,且二者在解的渐近性方面是一致的. 给出了神经网络BP学习算法与相应的微分动力系统解的存在性、唯一性定理和微分动力系统 的零解稳定性定理.从理论上证明了神经网络的学习在一定条件下与微分动力系统的数值方法 所得的数值解在渐近意义下是等价的,从而借助于微分动力系统的数值方法可以解决神经网络 的学习问题.最后给出了用改进Euler方法训练BP网的例子.     

有理式多层前馈神经网络

提出了有理式多层前馈神经网络的数学模型，给出了有理式多层神经网络的学习算法，就计算复杂度而言，有理式神经网络的学习算法与传统的多层神经网络反传播算法是同阶的，函数逼近应用实例结果表明，将有理式多层神经网络用于解决传统问题是有效的。     

融合字典学习的小样本人脸鉴别

基于稀疏表示的人脸鉴别方法通过提高字典的判别力来提高识别准确率,本文针对小样本训练,提出一种新的融合字典学习方法.首先利用Fisher判别准则及LBP金字塔进行数据预处理;其次提出新的融合字典学习模型,该模型由公共字典、类别特色字典及扰动字典三部分构成,分别提取数据共性、不同类别数据的特殊性以及异常情况下的数据扰动性;最后根据融合字典模型提出一种新的分类器,并在AR、YALE、CMU-PIE、LFW人脸数据库进行实验,结果表明本文算法具有更高的识别率和有效性.     

压缩传感目标跟踪在多实例中的应用

研究了一种基于压缩传感的实时目标跟踪算法。该算法结合多特征和压缩传感目标跟踪,增加随机测量矩阵提取多个特征用于检测,在跟踪时采用基于boosting的框架,利用多实例的正负样本包特性,提高置信区间估计,实现了实时的目标跟踪。实验结果及分析表明,本文方法在目标运动、姿态变化以及被部分遮挡的情况下,可在原压缩传感目标跟踪算法的基础上提高跟踪的可靠性;与传统的单一特征目标跟踪算法相比,由本方法提取的两种不同类型的特征具有互补性,使得跟踪的鲁棒性较好,能达到稳定、实时的跟踪效果。