基于支持向量机数据分析红外手势识别方法研究

该文提出了利用支持向量机结合仿生六点手势模型优化红外体感控制设备手势识别的方法。采集空间手势信息,仿生六点手势模型提取手势特征向量,利用支持向量机分类及校对数据,引用核函数将低维空间不可分信息映射至高维空间实现线性可分。结果表明,运用基于支持向量机的红外体感设备手势方法能有效识别手势,减轻计算机通信的传输负荷。     

通信辐射源的潜在细微特征提取方法

为了充分挖掘高维特征空间中辐射源的细微特征, 提出一种基于全局潜在低秩表示(Global Latent Low Rank Representation, GLat-LRR)的通信辐射源潜在细微特征提取方法.首先, 提取通信辐射源信号的瞬时频率, 通过傅里叶变换将信号投影到高维特征空间; 挖掘特征样本之间全局的低秩结构和维度之间全局的潜在低秩关系, 将特征样本集作为整体应用到潜在低秩表示模型中, 利用维度之间低秩关系得到特征样本集的潜在部分矩阵, 每个列向量即为每个通信辐射源信号的潜在细微特征向量.在实际采集的同厂家同型号FM电台数据集上, 该方法提取的潜在细微特征能够显著提高通信辐射源个体识别的性能.     

基于二维压缩感知和分层特征的图像检索算法

为了保留图像分析时的像素点位置关系及降维处理,把一维压缩感知理论推广到二维,建立了二维可稀疏信号的压缩测量模型,研究了一种二维信号的自适应梯度下降重构AGDR(Adaptive Gradient Descent Recursion)算法,由此提出了一种图像分层特征提取与检索方法.首先对图像在RGB颜色空间上进行网格离散划分,通过分层算子对图像进行分层映射,定义一种基于颜色网格空间的扩展灰度共生矩阵,采用二维测量模型获取图像的分层测量特征、纹理特征与分层颜色统计特征,图像分层测量特征综合反映出图像的颜色及像素点位置的关系,扩展灰度共生矩阵反映纹理特征.其次用AGDR算法计算检索图像之间的原始信号差量及其稀疏值.最后结合两类分层特征差量、稀疏值和颜色统计特征,融合计算图像间整体相似度度量指标.仿真实验表明,应用分层二维压缩感知测量与AGDR算法的图像检索方法在检索时间、查全率和查准率等指标上具有优越性能,为图像检索提供了新思路.     

基于时空视觉显著性特征的行人检测

在分析现有的行人检测算法的基础上,针对前景提取不完整及检测误差较大等不足,提出了一种基于时空视觉显著性特征的行人检测改进算法.在具有代表性的Itti模型的基础上,使用更接近于人类视觉的Lab颜色空间对其颜色空间进行改进,并将运动特征及基于轮廓搜索的内部空洞填充法引入其中,生成总显著图.提取ROI,采用HOG特征结合SVM分类器对ROI进行行人检测.实验结果表明,该算法在一定程度上避免了误检和漏检的发生,相比较HOG算法具有较好的检效果.     

基于机器视觉的工件定位和识别

根据机器视觉系统具有非接触性、实时性、稳定性及高精度的特点。文中采用机器视觉技术对工件的定位和识别进行了研究。通过求取工件轮廓中心矩和轮廓轴线二阶导数的最小值,求得工件的中心坐标和旋转角度;通过提取模板工件的Hu不变矩与工件轮廓的Hu不变矩,利用轮廓的相似度量函数识别工件类型。实验结果表明,通过提取工件轮廓矩能在旋转的情况下精确地定位和识别工件。     

一种基于特征点权重的机载InSAR系统区域网干涉参数定标方法

干涉参数外定标可以获取干涉相位偏置,并对干涉系统基线参数进行修正,提高干涉系统3维定位的精度。该文提出了一种新的区域网干涉参数定标算法,该方法采用特征点提取、最优相关匹配技术实现对交互连接的数据块同名点提取;利用加权联合定标技术实现少量控制点条件下干涉数据的参数定标,并对定标结果进行了理论分析。通过对具有不同地貌特征的实测机载数据的处理,验证了处理算法的有效性。     

Analysis of super-long and sparse feature in pseudo-random sequence based on similarity

Similarity analysis of pseudo-random sequence in wireless communication networks is a research hotspot problem in the domain of information warfare.Based on the difficulties in super-long sequence,extremely sparse feature,and futilities in engineering application for real-time processing exist in similarity analysis of sequence in wireless net-work,a method of similarity analysis of sequence in a certain margin of misacceptance probability was proposed.Firstly,the similarity probability distribution of real-random sequence was theoretically analyzed.Secondly,according to the standard of NIST SP 800-22,the randomness of pseudo-bitstream was analyzed and the validity of pseudo-bitstream was judged.Finally,similarity was analyzed and verified by combining super-long pseudo-random sequence in real wireless communication networks.The results indicate that the lower bound of similarity value is 0.62 when misacceptance prob-ability uncertainty at about 1%.Above conclusion is considerable importance from the significance and theoretical values in network security domains,such as protocol analysis,traffic analysis,intrusion detection and others.     

脉冲红外对碳纤维板冲击损伤特征检测

采用双面法脉冲红外热成像无损检测技术提取了碳纤维层压板冲击损伤特征信息。依据红外热图序列,分析有无冲击损伤区温差的时间历程曲线,提出根据温差时间历程曲线上升沿梯度最大值作为选取最优热图的性能指标。为了验证,对碳纤维层压板进行超声C扫检测,并用Image J对处于温差时间历程曲线上升沿的热图和超声C扫图进行图像处理,获取碳纤维层压板的冲击损伤特征信息,然后以超声C扫结果为标准计算误差,结合温差时间历程曲线上升沿梯度值进行分析。结果表明:梯度最大值对应的热图冲击损伤面积误差最小,并且离梯度最大值越远,误差越大,说明根据温差曲线上升沿梯度最大值从热图序列中选取最优热图的方法是可行的。     

基于改进核范数的2DPCA人脸识别算法研究

传统的二维主成分分析法广泛应用于图像特征提取,为了使此算法更加有效,提出了一种结构化二维算法,即核范数2DPCA算法(N-2-DPCA).该算法基于核范数重构误差准则,将核范数最优化问题转化为基于F范数的最优化问题,然后通过采用迭代方法寻找到最佳投影矩阵,最后运用最小欧氏距离规则识别出待识别人脸的身份.在此基础之上,将N-2-DPCA扩展到基于双边投影的算法(N-B2-DPCA),采用曲线搜索算法寻找到双边投影矩阵,继而进行识别.最后将提出的算法在FERET和Yale B人脸数据库中进行人脸识别评估,实验结果表明所提出的算法与L1-2DPCA相比,重建误差降低了2.19％,识别率提高了2.03％,性能更好.     

基于多分支卷积神经网络的车辆图像比对方法

为了更有针对性地从车辆图像的不同区域提取出独特的图像特征,提出基于多分支卷积神经网络的车辆图像比对方法.首先,根据车牌定位结果获取比对车辆的车脸图像,并根据车脸图像的纹理丰富度将车脸图像划分为多个图像块;其次,使用多分支卷积神经网络分别提取各车脸图像块的深度特征;最后,通过计算车脸图像深度特征的相似度判定比对的车辆图像是否属于同种车型.实验表明,提出的方法能够提取有效的车辆图像各区域的深度特征,获得良好的车辆比对准确率,可用于套牌车辆识别.