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。     

相位匹配信号与混沌背景分离方法

针对混沌背景下的信号提取问题,提出了混沌噪声背景下的相位匹配噪声去除方法。它不同于以往的混沌背景下的信号提取方法,不需要相位重构对混沌进行预判估计,也不需要对信号和混沌在有限维相空间中进行几何分析。通过对混沌背景下的不同相位不同幅值的正弦信号进行分离仿真验证了本方法的有效性,通过分离度的分析表明,本方法对于弱信号的混沌背景分离效果明显,可以获得很好的去除混沌背景噪声的效果。     

移动机器人闭环检测的视觉字典树金字塔TF-IDF得分匹配方法

针对移动机器人视觉闭环检测中,基于视觉字典本的场景外观表征性能受制于有限单词个数以及算法效率低的不足,本文对机器人视觉特征分层量化,构建视觉字典树, 计算树节点的TF-IDF熵作为对应视觉单词的权重,生成图像--单词逆向文档索引.为消除视觉字典本的单尺度量化误差,并克服基于字典树投影路径的平面匹配模式中不 区分不同层次节点的区分度对闭环检测的影响,本文融合字典树低层单词的强表征性和高层单词的强鲁棒性,提出由下而上逐层计算图像间相似性增量的金字塔得分匹 配方法.将不同时刻相似性大于阈值的图像位置提取为候选闭环,通过后验确认操作剔除误正闭环.在移动机器人视觉闭环检测实验中,本文算法提高了图像相似性计算 的效率和准确性,提高了闭环检测的准确率和召回率.     

Inexact graph matching based on kernels for object retrieval in image databases

In the framework of online object retrieval with learning, we address the problem of graph matching using kernel functions. An image is represented by a graph of regions where the edges represent the spatial relationships. Kernels on graphs are built from kernel on walks in the graph. This paper firstly proposes new kernels on graphs and on walks, which are very efficient for graphs of regions. Secondly we propose fast solutions for exact or approximate computation of these kernels. Thirdly we show results for the retrieval of images containing a specific object with the help of very few examples and counter-examples in the framework of an active retrieval scheme.     

改进的LCS方法在测试脚本序列比对中的应用

在自动化测试中,需要对录制和回放过程中的请求序列进行解析和比对,帮助用户进行脚本的修正和完善。为了实现请求序列的比对,采用最长公共子序列(LCS)算法对录制和回放的序列进行比较,其核心思想是把序列对比转化成图论问题,通过二维矩阵寻路来找到最优的匹配方式。文中对算法的原理和实现做了详细描述,并对算法的性能进行测试和分析,最后将算法应用到软件脚本修改器中,验证算法在自动化测试实际应用中的效果。结果表明,LCS算法可以高效地对序列进行解析和比对,提高了自动化测试的效率。     

分布式存储的并行串匹配算法的设计与分析

并行串匹配算法的研究大都集中在PRAM(parallel random access machine)模型上,其他更为实际的模型上的并行串匹配算法的研究相对要薄弱得多.该文采用将最优串行算法并行化的技术,利用模式串的周期性质,巧妙地将改进的KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法并行化,提出了一个简便、高效且具有良好可扩放性的分布式串匹配算法,其计算复杂度为O(n/p+m),通信复杂度为O(ulogp相似文献   

一种针对有机分子的新式子结构匹配法——树状结构数据匹配

提出一种针对有机分子的新的子结构匹配方法 ,子结构采用树状结构数据表示 ,方法简单灵活 ,匹配快速准确。     

人脸图象的校准与特征抽取

脸自动识别是计算机模式识别领域的一个活跃课题,文中提出了一个基于眼睛位置估计的人脸校准方法,并提出了个基于ＫＬ变换与具有统计不相关性的最佳鉴别变换抽取人脸有效鉴别特征的方法,对由９６个,每个１０幅图象所组成的人脸图象数据库所作的实验结果表明,文中所提出的人脸校准方法能从具有一定复杂背景的人脸图象中比较成功地实现人脸自动校准,成功率与可靠性分别可达到９１．５％和９９．５％,文中所提出的人脸特征抽取     

音乐数据库的基于内容检索及一种基于ICA算法的按调查询系统的提出

目前音频数据库的研究相对于图象处于滞后,文中侧重音乐角度,结合MPEG标准和基于内容检索的应用,综述了音频检索的研究现状,分析了音频方面研究的特殊性和相关应用中的问题;并提出基于独立分量分析（ICA）的按调查询（QBH）的系统,较好地解决了特征提取中的鸡尾酒会效应问题。系统的查询结果置于三维声效环境中加速了查询。     

A fast and practical bit-vector algorithm for the Longest Common Subsequence problem

This paper presents a new practical bit-vector algorithm for solving the well-known Longest Common Subsequence (LCS) problem. Given two strings of length m and n, nm, we present an algorithm which determines the length p of an LCS in O(nm/w) time and O(m/w) space, where w is the number of bits in a machine word. This algorithm can be thought of as column-wise “parallelization” of the classical dynamic programming approach. Our algorithm is very efficient in practice, where computing the length of an LCS of two strings can be done in linear time and constant (additional/working) space by assuming that mw.