用于非平衡样本分类的近似支持向量机

针对标准的近似支持向量机(PSVM)没有考虑样本分布不平衡的问题,提出一种改进的PSVM算法(MPSVM).根据训练样本数量的不平衡对正负样本集分别分配不同的惩罚因子,并将原始优化问题中的惩罚因子由数值变更为一个对角阵.最后推导出线性和非线性MPSVM的决策函数,并将其与PSVM、非平衡的SVM的运算机理和性能进行比较.实验结果表明,MPSVM的性能优于PSVM,与非平衡SVM方法相比效率更高.     

基于粗糙集和模糊聚类的新闻视频镜头边界检测方法

为了将视频分割成镜头,目前的方法都是提取某些特征然后构造不同的相异性函数。然而,太多的特征就会降低镜头分割算法的效率。因此,有必要对每一个镜头检测决策进行特征约简。基于此,提出了基于粗糙集和模糊聚类的分类方法并得到了相应的决策规则。针对新闻场景的特殊性,将镜头分割成突变过渡、渐变过渡以及无场景变化3类。用超过2个小时的新闻视频所做的实验获得了96.5%的查全率和97.9%的准确率。     

基于Curvelet变换的红外图像背景杂波抑制算法

为提高复杂背景下的红外弱小目标的检测性能,引入图像的Curvelet变换。在Curvelet域经阈值化处理抑制背景杂波中的低频分量,然后在空域中通过块对比的操作进一步抑制杂波的边缘分量,最终实现背景杂波的抑制和弱小目标的增强。利用几组实测数据的测试实验结果表明了所提出的算法的有效性。     

脉冲噪声下一种自适应ASR稳健滤波方法

在基于alpha稳定分布模型的脉冲噪声处理领域中,经典滤波方法多采用Cauchy分布和Meridian分布等alpha稳定分布特例,其脉冲抑制能力有限.对此,该文基于M估计理论和ASαS分布模型,构造稳健滤波代价函数簇,提出ASR稳健滤波方法,利用影响函数分析其稳健性,构建稳健滤波的统一理论基础,将Myriad滤波,M...     

一种基于空间滤波的红外小目标检测算法及其应用

针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和空间滤波的背景杂波抑制算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.同时,利用ADSP-TS201S高性能数字信号处理器实现了该算法,并成功应用到某全向红外搜索跟踪系统中.实验结果表明,在低信噪比情况下,算法有很好的检测性能.