基于词包和特征融合的目标识别算法

针对现有词包模型对目标识别性能的不足,对特征提取、图像表示等方面进行改进以提高目标识别的准确率。首先,以密集提取关键点的方式取代SIFT关键点提取,减少了计算时间并最大程度地描述了图像底层信息。然后采用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform, SIFT)描述符和统一模式的局部二值模式(Local binary pattern,LBP)描述符描述关键点周围的形状特征和纹理特征,引入K-Means聚类算法分别生成视觉词典,然后将局部描述符进行近似局部约束线性编码,并进行最大值特征汇聚。分别采用空间金字塔匹配生成具有空间信息的直方图,最后将金字塔直方图相串联,形成特征的图像级融合,并送入SVM进行分类识别。在公共数据库中进行实验,实验结果表明,本文所提方法能取得较高的目标识别准确率。     

基于Wollaston棱镜阵列的目标识别系统

针对传统目标识别方法识别率低、受背景环境影响大等问题,设计了一种基于Wollaston棱镜阵列的偏振光谱成像系统.为了有效地探测野外目标的微弱信号,采用了高光通量的光学天线、偏振模块及干涉模块的设计.为了保证实时采集及高稳定性的设计要求,采用了全静态光学器件完成偏振分光及空间光程调制.系统由偏振成像模块与光谱成像模块构成,可实现同一视场内4个偏振方向图像及光谱图像的同时采集,并经图像融合算法重建被测区域的偏振光谱图像.实验在不同测试距离上分别以钢板和某型火炮作为被测目标,分别采用本系统偏振模块与传统非偏振系统进行测试.实验结果显示,偏振目标识别信噪比高、受距离影响小.基于此实验,再将偏振识别图像与光谱识别图像相融合,从而构成偏振光谱图像.与传统目标识别图像相比较,本系统合成图像中目标清晰可见,受背景环境影响小、可探测距离远,具有很高的野外适应性及稳定性.     

一种基于块共同特征值的人脸识别方法

主成分分析与线性判别分析是人脸识别的重要识别方法,它们都通过求解特征值问题实现特征提取,但由于维数灾难会导致小样本和奇异性问题。提出了一种简单的人脸识别方法,无需进行奇异值分解,能有效地降低计算代价。首先将图像划分成块,然后计算多项式系数,得到友阵用于特征提取。基于两张不同图像的多项式系数友阵来计算对称阵。最后通过计算对称阵的零空间的零化度识别相似的人脸图像。为验证提出方法的有效性,在ORL、Yale和FERET人脸数据库上进行了实验。结果表明,该方法对于有较大姿态与光照变化的人脸识别具有较高的识别性能。     

一种结合显著性检测与词袋模型的目标识别方法

针对词袋模型易受到无关的背景视觉噪音干扰的问题,提出了一种结合显著性检测与词袋模型的目标识别方法。首先,联合基于图论的视觉显著性算法与一种全分辨率视觉显著性算法,自适应地从原始图像中获取感兴趣区域。两种视觉显著性算法的联合可以提高获取的前景目标的完整性。然后,使用尺度不变特征变换描述子从感兴趣区域中提取特征向量,并通过密度峰值聚类算法对特征向量进行聚类,生成视觉字典直方图。最后,利用支持向量机对目标进行识别。在PASCAL VOC 2007和MSRC-21数据库上的实验结果表明,该方法相比同类方法可以有效地提高目标识别性能。     

计算机视觉技术的车型识别应用研究

针对目前立体停车库主要采用传统的传感器入库检测系统来识别车辆信息,存在施工周期长、器件损坏率较高,维护成本较高的问题,提出了一种应用计算机视觉技术的车型识别解决方案.应用卷积神经网络框架Caffe,基于Caf-feNet模型,通过fine-tuning模型优化以及参数优化,最终得到了一个性能较优异的识别模型.实验结果表明,该模型可克服输入图片背景复杂多变,目标被遮挡的情况,对轿车车型识别这一问题鲁棒性好,具有一定的可行性及应用价值.     

Nonlinear robust state feedback control system design for nonlinear uncertain systems

This paper presents a systematic approach to the design of a nonlinear robust dynamic state feedback controller for nonlinear uncertain systems using copies of the plant nonlinearities. The technique is based on the use of integral quadratic constraints and minimax linear quadratic regulator control, and uses a structured uncertainty representation. The approach combines a linear state feedback guaranteed cost controller and copies of the plant nonlinearities to form a robust nonlinear controller with a novel control architecture. A nonlinear state feedback controller is designed for a synchronous machine using the proposed method. The design provides improved stability and transient response in the presence of uncertainty and nonlinearity in the system and also provides a guaranteed bound on the cost function. An automatic voltage regulator to track reference terminal voltage is also provided by a state feedback equivalent robust nonlinear proportional integral controller. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

Distributed filtering and synchronization of diffusively state‐coupled heterogeneous systems

This paper studies distributed filtering‐based ssynchronization of diffusively state‐coupled heterogeneous systems. For given heterogeneous subsystems and a network topology, sufficient conditions for the filtering‐based synchronization are developed with a guaranteed performance. The estimation and synchronization error dynamics are obtained in a decoupled form, and it is shown that the filter and the controller can be designed separately by LMIs. The feasibility of the proposed design method using LMIs is discussed, and the main results are validated through examples with various setup. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于主元证据理论在车辆识别中的应用

车辆识别技术作为智能交通管理系统中的研究热点和难点;在车辆识别技术中,应用Dempster- Shafer证据组合规则融合冲突信息时会产生不合理的结果;基于修正证据源的思想,提出了一种新的权重系数确定方法,该方法从证据主元角度分析,确定各组证据主元,利用该主元求出证据相容度、可信度,进而确定证据权重系数;通过新的证据冲突衡量方法,确定冲突值,归一化权重,修正证据源,按ER规则融合各组证据对目标进行识别;仿真部分以实际路面车辆车型识别为算例,将该方法与其他方法对比,结果表明:该方法能更有效地融合高度冲突的证据,减小计算复杂度,目标识别的准确性提高20%。     

基于三维不变矩的三维人脸特征分析技术

本文针对人脸三维结构特性的描述问题,提出基于3D-Zernike的三维人脸特征提取方法.3D-Zernike描述子可以充分反映出目标的三维空间结构,具有平移,尺度,旋转不变性.文中利用3D-Zernike特征针对真实人脸三维数据进行分析和比较,实验验证了特征的有效性.     

基于加速度传感器的大手势集手势识别算法改进研究

搭载着加速度传感器的智能移动终端为手势识别提供广泛的应用平台,在已有的基于单枚加速度传感器的手势识别研究中,识别正确率、速度和手势集合难以达到良好的平衡。本文以一种基于加速度符号序列的识别算法为基础,改进了其特征提取方法,并设计了基于加权树结构模板库的匹配方法,实现了大手势集、高正确率、速度快的手势识别。实验表明,所述系统在21个手势组成的手势集合上,实现了95.2%的用户依赖识别率和94.6%的用户非依赖识别率,识别时间小于10毫秒,对手势识别研究有一定的借鉴价值。