一种低复杂度振动信号检测分类算法

低复杂度的振动信号常规峰度检测算法只能检测人员入侵行为,不能检测车辆入侵行为.根据噪声数据与车辆入侵数据特点,结合时间窗和马尔柯夫过程概念,提出了基于改进峰度的振动信号检测分类算法.该算法引入背景噪声的平均能量,利用包含比例因子P和异常突变阈值r的分段函数代替信号能量,可以避免毛刺信号干扰,检测并区分人员入侵和车辆入侵而不需要任何先验条件.试验表明,该算法具有复杂度低,资源要求低,漏警率低的特点.     

3D游戏开发中的碰撞检测算法研究

碰撞检测在三维游戏开发中是必不可少的环节。目前,主流游戏引擎大多采用基于层次包围体的碰撞检测算法,其基本思想是用一个相对简单的包围体逼近场景中复杂的物体。文中对当前三维游戏开发中常用的四种基于包围体的算法作了理论分析,并通过试验对四种不同的包围体算法作了性能测试。试验结果表明,紧密性越好的包围体其精度越高,但时间消耗也高。因此,在具体的游戏开发中,应根据实际游戏的特殊情况进行算法选用,才能取得较好的效果。     

基于遗传算法的BP神经网络入侵检测系统在校园网中的应用

随着网络应用日益普及,随之而来的网络安全问题日益凸显,本文针对校园网所面临的安全威胁,通过对入侵检测技术的简单介绍,结合校园网的实际情况提出一种新的基于遗传算法的BP神经网络实时入侵检测系统,它有效地增强了校园网的安全防护。     

基于AdaBoost算法的人脸检测在嵌入式系统中的实现

为解决人脸检测实时性问题,针对AdaBoost算法纯软件实现的瓶颈,提出基于FPGA平台的硬件加速策略,采用流水线处理技术实现积分图像的快速计算。实验使用PowerPC405处理器VirtexTM-Ⅱ Pro平台FPGA,在输入图像大小为352×288像素的条件下,检测速度达到每秒50帧,检测率为98%,误检率约1%,实现了实时人脸检测的要求。     

一种提高模糊人脸图片识别率的方法

介绍了一个通过人脸检测程序对模糊人脸图片进行识别的方法：先对图片修改其灰度阈值,以使Haar能够对模糊人脸信息进行快速分辨,再使用0pencv人脸检测程序对模糊人脸图片进行检测。实验结果表明,该方法能够提高对模糊人脸的识别率。     

基于自组织映射的区域高斯模型的动目标检测

对于固定场景中的复杂背景图像序列的运动目标检测问题,采用单高斯模型和区域高斯模型的级联式检测方法,并在区域高斯模型的更新过程中引入了自组织映射的“竞争、合作”机制,提出一种基于自组织映射的区域高斯模型算法。该算法不仅能够在水波纹和树叶晃动等复杂背景环境中检测运动目标,并且能够保证检测运动目标的相似性。使用PETS2002和Water Surface复杂背景图像序列的仿真结果验证了算法的有效性。     

模糊马尔可夫随机场理论在阴影检测中的应用

阴影的检测是目标检测、目标跟踪、视频监控等领域的一个关键问题。提出了一种基于模糊马尔可夫随机场的阴影检测算法。该算法把阴影检测问题看做是一个求最优化的像素点分类问题。对于输入的视频,提取背景图像,找出阴影和前景目标物体区域。通过计算阴影概率分布,前景概率分布,隶属度函数,建立模糊马尔可夫随机场。应用贝叶斯准则,最大后验(MAP)估计和条件迭代模式(ICM)算法,寻找最优化的模糊马尔可夫随机场,并利用最大隶属度原则消除模糊性,得到阴影检测的结果。实验证明,文中算法具有较好的阴影检测率和目标检测率。     

图像主特征直线的检测算法

直线特征的检测是计算机视觉与图像处理的基本任务之一。主特征直线是图像中最显著而且被人们最为关心的一些直线。本文提出了从图像中自动检测主特征直线的算法。首先利用图像分割算法分析得到图像的特征边缘,然后用短线段逼近这些边缘像素,接着用动态聚类算法对这些线段进行聚类,并用直线拟合聚类中的线段得到所有可能存在的直线,最后根据直线有效性度量找到其中有效性最高的直线就是主特征直线。最后本文给出了主特征直线在图像自动修复和自动美学构图中的应用实例。     

基于置换群的遥感图像边缘检测

遥感图像在成像过程中会产生噪声,进行滤波去除噪声、从中恢复出有用图像,成为遥感图像进一步研究和应用的基础。在数学形态学的基础上引入置换群的相关理论,提出了一种结构元素变换算法,由传统形态学中单一固定结构元变换出多个形态结构元,不同形状的图像信息可选择不同形态的结构元来处理,适用于含噪遥感图像边缘检测,结果表明,算法与传统算法相比能取得较好的图像边缘处理效果。     

基于统计假设检验的传感器网络目标探测机制

多传感器组网对目标探测是当前军事领域的研究热点,也是传感器网络的基本功能。但是,现有的基于目标输出信号阈值机制难以精确描述目标发现事件。根据数理统计理论将目标探测问题建模为统计推断过程,本文提出一种基于统计假设检验的传感器网络目标探测机制,通过样本训练确定检验参数,采用数据融合方法优化探测结果。实验显示,该方法能有效解决探测过程的噪声干扰问题,提高目标捕捉的正确率。