数据挖掘与数据融合集成系统模型

介绍了数据挖掘与数据融合集成系统的理论基础,构造了一种粗糙集——模糊神经网络模型以实现该集成系统,给出了系统的原理图和流程图,并对构造模型的算法进行了研究。最后,阐述了集成系统的优势。     

基于软传感器的信息融合

为了利用”凝视视觉几何约束”的信息来确定移动机器人的位置和方位角,就需要解决数据融合的问题。”几何约束”不是来自真实传感器的直接可测量的数据,这种特殊形式的信息不能被直接融合。为此目的,该文提出了一种融合特殊形式信息的新途径,也即利用”软传感器”的方法来融合来自”几何约束”的信息。软传感器的输出与其它真实传感器的输出一起经过扩展信息滤波器最终实现融合。文中最后提供了利用该方法进行移动机器人定位的计算机仿真例子。仿真结果表明了软传感器信息融合方法的可行性和有效性。软传感器可以广泛应用在很多类似的信息融合问题中。     

下视景象实时图像姿态畸变的仿真

下视景象匹配仿真系统中,需要用计算机模拟生成大量实时图像来评估匹配算法的性能。在影响下视景象实时图像成像的各种误差因素中,导弹偏航、俯仰和翻滚等姿态引起的成像姿态畸变是其关键的畸变误差模型之一。该文研究了导弹姿态对下视景象实时图像成像所造成的影响,并在建立和分析实时图像成像姿态畸变数学模型的基础上,详细阐述了一种利用基准图进行实时图像姿态畸变模拟仿真的方法,以模拟生成所需的实时图像。仿真实验结果验证了该方法的正确性和有效性。     

基于模糊控制技术的分布式入侵检测系统

模糊控制技术在工业控制等众多领域已得到了广泛的应用,其理论和技术已经较为成熟。为进一步提高网络系统的安全性,将模糊控制理论应用于分布式入侵检测系（distributed intrusion detection system,DIDS）中,并设计出具体的应用数据模型。通过模糊控制技术的引入,可有效提高分布式入侵检测系统的预报可信度和系统的辅助决篆能力。     

基于多特征模糊聚类的图像融合方法

首先利用模糊C-均值聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,并在此基础上对区域进行多尺度小波分解;然后利用柯西函数构造区域的模糊相似度,应用模糊相似度及区域信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后利用小波逆变换得到融合图像.采用均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵和互信息5种准则评价融合算法的性能.实验结果表明,文中方法具有良好的融合特性.     

一种基于镜头的视频场景检测方法

在数字视频的分析、浏览、检索中,现有的以镜头为基础的方法由于镜头粒度信息太小而不能表达视频语义上的联系,因此有必要将视频内容按照高层语义单元——场景进行组织。从分析视频剪辑的基本原则入手,给出了一种视频场景构造方法;首先使用改进了的像素匹配二次差分法结合双阈值法进行镜头突变和渐变的检测,然后对镜头内的帧间距离进行判断来提取关键帧;提出了一种基于双滑动镜头窗口的聚类方法,将内容相似语义相同的镜头聚合在一起形成新的场景。试验表明,该方法是有效的。     

基于小波包变换的图像多尺度数据融合

在二维小波变换的基础上,给出了图像的二维小波包变换的分析方法,并对已有的几种基于小波和小波包变换的图像融合算法进行了重新组合和改进,提出了一种基于小波包变换的多尺度数据融合方法,给出了一个融合实例。通过对实验的观察和分析,结果表明该算法具有较好的融合效果。     

实时Web图形应用中的选择性场景传输

为了解决实时Web图形应用中大型场景数据传输所需时间长的问题,提出一种选择性场景传输算法.通过对需要传输的模型和纹理信息的最终显示贡献进行定量分析,给出了每个对象或每个面片的视觉重要性的度量,并在此基础上设计了选择性传输场景中模型和纹理的算法,给出了基于图形硬件绘制方法的实现.原型系统的实验结果表明,该方法可以在保持用户图形质量的同时减少等待时间,并作为一个有力的工具来提升实时Web图形应用的性能.     

基于对数极坐标变换的景像匹配算法研究

针对成像制导过程中对实时性和准确性的要求,对存在旋转和尺度变化的航拍照片的匹配进行研究,提出了一种基于对数极坐标变换的匹配和跟踪算法.匹配时先对基准图和实时图按多分辨率金字塔法进行对数极坐标变换,利用对数极坐标的旋转和尺度不变性进行匹配.匹配后,用相对运动时目标的对数极坐标变换图像梯度下降最小相异评估方法对目标进行跟踪,通过对航拍照片进行匹配测试,证明了这种方法的有效性.     

基于纹理特征融合约减的虹膜识别研究

为了获得更完整的虹膜特征,通过空域和频域两个角度提取纹理特征,以变化分数维和小波特征值共同构成虹膜的初始特征序列．然后使用多目标遗传算法对所抽取的特征序列进行优化约减,最后以优化好的特征序列来训练虹膜分类器对虹膜进行识别．并针对虹膜认证实际应用中变化的安全性要求,使用了非对称的支持向量机．实验结果表明,结合时域和频域的特征序列较好地反映了虹膜的纹理变化特性,提高了虹膜识别的正确率．