基于FLM的特征检测算法在手势识别中的应用

提出一种用于特征检测的基于高斯函数的特征相似度函数 (FeatureLikelihoodmap(FLM) ) ,该函数是归一化为[0 ,1]的一个函数 ,它模拟了在尺度空间中各点的图像特征的相似度 .FLM继承了一些基于特征的图像描述方法的特点 ,避免了模型和数据匹配算法中所需要的大量的搜索 ,它还淘汰了基于特征的传统方法中的阈值需要 .本文推导了对称圆状特征的相似度函数 ,并且将它运用于手势识别中 ,实验结果表明该方法能很好地检测出手形特征并且进行手区域定位和手形识别 .     

基于支持向量机的变异语音分类研究

变异语音的训练样本有限，采用传统的分类方法进行分类，效果不够理想，而支持向量机方法在有限样本情况下可以保持很好的分类推广能力．采用支持向量机方法进行变异语音分类，提取基频和TE0基频作为变异语音分类的特征，讨论了样本预处理和参数选择等问题．提出了直接截取和DTW规正两种方法来解决语音样本特征向量长度不一致的问题．基于TE0基频特征，采用指数径向基函数(ERBF)内核，对应力(G—force)影响下的变异语音进行分类，分类正确率可达到99．2％，比传统的贝叶斯分类器和HMM分类器，分类性能分别平均提高了12．6％和6．0％．实验结果表明，采用支持向量机方法进行变异语音分类是可行的．     

Multi-feature integration kernel particle filtering target tracking

In light of degradation of particle filtering and robust weakness in the utilization of single feature tracking,this paper presents a kernel particle filtering tracking method based on multi-feature in...     

基于底层的光测仪器时统部件驱动程序的研究

新型光学测量设备中控计算机系统中配备多种专用部件,通过这些专用部件实现对内外的数据通讯和状态控制等功能,其中,时统部件为测控系统提供标准时间信号和标准频率信号。本文在深入探讨了体系结构和系统核心机制的基础上,研究从底层开发光测仪器时统部件实时通讯的程序,根据测试结果表明,可以满足靶场测量检测和定位的需要,并成功应用于新一代的光学测量仪器。     

可控核函数的双边滤波算法

为了在滤波时保留更多的图像边缘特征,同时避免现有双边滤波需要人工预设滤波参数的不足,提出了一种参数局部自适应取值的可控核双边滤波算法。构建了适合结构张量和目标尺度描述的可控核函数,并通过结构张量控制可控核函数的方向角和长短轴比例。由目标尺度计算可控核函数的短轴尺度,解决了可控核函数的参数取值问题。使可控核函数投影在图像平滑区域为大尺度圆形,在图像边缘区域为沿边缘方向的细长椭圆形,在角点区域为小尺度圆形。仿真试验结果表明:自适应参数取值的可控核双边滤波在有效滤除噪声的同时能够保留更多的边缘特征,无论是主观评价还是客观评价,本文算法都优于传统双边滤波、对数核函数双边滤波以及改进的双边滤波算法。     

基于目标正交子空间投影加权的高光谱图像异常检测算法

在高光谱图像的异常目标检测问题中,针对原始数据源不能正确地表征背景数据的分布而造成虚警概率较高的现象,本文提出了一种基于目标正交子空间投影加权的KRX高光谱图像异常检测算法。该算法从背景协方差矩阵的估算角度入手,将每个像素投影到目标的正交子空间中,为每个像素自适应地赋予合适的权值,从而减小目标信息的存在对背景特性估计的影响。并用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行了比较,结果表明,本文提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率,具有较好的检测效果。     

Splitting Rolling Simulated by Reproducing Kernel Particle Method

 During splitting rolling simulation, re meshing is necessary to prevent the effect of severe mesh distortion when the conventional finite element method is used. However, extreme deformation cannot be solved by the finite element method in splitting rolling. The reproducing kernel particle method can solve this problem because the continuum body is discretized by a set of nodes, and a finite element mesh is unnecessary, and there is no explicit limitation of mesh when the metal is split. To ensure stability in the large deformation elastoplastic analysis, the Lagrange material shape function was introduced. The transformation method was utilized to impose the essential boundary conditions. The splitting rolling method was simulated and the simulation results were in accordance with the experimental ones in the literature.     

组合核RVM与EEMD信息熵的机械设备可靠度评估与预测

机械设备的运行可靠度反映的是机械设备在预期服役环境中正常工作的能力,传统的机械设备运行可靠度评估方法通常是建立在大量历史样本信息的基础上,然而针对没有历史样本信息的机械设备,传统方法难以对机械设备的实际运行状态进行准确评估,也很难对其未来的性能退化趋势进行有效预测。为此,提出通过构建归一化EEMD信息熵与组合核函数相关向量机对机械设备的运行状态进行评估和预测。首先采集机械设备运行过程中的振动信号,采用经验模式分解方法（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）对振动信号进行分解,获得多个本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量,并分别计算其相对能量和归一化EEMD信息熵,构造表征机械设备运行状态的特征指标。随后,构建组合核相关向量机对机械设备的运行状态指标量样本进行学习,并采用粒子群算法对组合核相关向量机中的权值参数和核函数参数进行优化,建立反映机械设备运行状态的可靠度预测模型。最后,将所构造的运行状态特征指标输入给相关向量机进行可靠度的性能退化预测。滚动轴承运行状态评估及预测的结果表明,所提出的机械设备运行状态评价方法能够充分提取反映滚动轴承运行状态的特征信息,运行可靠度预测方法也充分考虑了滚动轴承性能退化状态的历史规律性,相对于单一核函数相关向量机智能预测模型,组合核相关向量机提高了滚动轴承运行状态的预测精度和鲁棒性,为机械设备的运行状态评估和性能退化趋势预测的工程应用提供了一种新的方法。     

基于改进卷积神经网络与支持向量机结合的面部表情识别算法

针对当前卷积神经网络（CNN）利用端层特征进行面部表情识别存在模型结构繁琐、训练参数过多、识别不够理想的问题,提出一种基于改进CNN与支持向量机（SVM）相结合的优化算法。首先,利用连续卷积的思想设计网络模型,以获取更多非线性激活;然后,采用自适应全局平均池化（GAP）层取代传统CNN中的全连接层,以减少网络参数量;最后,用SVM分类器代替传统Softmax函数实现表情识别,以提高模型泛化能力。实验结果表明,所提算法在Fer2013和CK+数据集上分别取得了73.4%和98.06%的识别准确率,与传统LeNet-5算法相比,在Fer2013数据集上提升了2.2个百分点,且该网络模型结构简单、参数量较少,具有良好的鲁棒性。     

基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法

针对传统目标跟踪算法中当目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,相关滤波器模板更新不准确,误差逐帧累积最终导致目标跟踪失败,提出了一种基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法。首先通过VGG网络对第1帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图来建立相关滤波器模板;然后通过VGG网络对后续帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图和仿射变换平均特征图;其次与核相关滤波跟踪算法相结合,自适应确定目标位置和最终目标位置;最后自适应更新最终平均特征图和最终相关滤波器模板。实验结果表明,本文算法在目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,仍具有较高的目标跟踪精度和较强的鲁棒性。