基于全局运动补偿的红外目标变换相关跟踪算法

提出了一种新的前视红外序列图像目标跟踪方法.利用基于区域分割和模板匹配的全局补偿算法进行运动估计,有效消除了运动平台中摄像机运动对跟踪性能带来的不利影响.同时,采用二元联合变换相关器进行红外目标的检测与跟踪.通过将振幅调制的功率谱转化为脉冲调制的功率谱,可以获得更清晰尖锐的相关峰,提高了算法的鲁棒性.实验结果表明,该方法是有效的和稳健的.     

基于色度分析的唇动特征提取与识别

本文提出了一种基于色度滤波的唇动特征提取与识别方法 ,它通过唇的色度滤波 ,得到增强的唇动图像 ,再利用可变模板 ,描述口型轮廓并提取特征参数 ,并用HMM模型进行唇运动序列图像识别 .该方法鲁棒性强 ,对光照没有苛刻的要求 ,且针对非特定人 ,适用于自然条件下的实用环境 ,解决了可变模板对目标边缘有较高分辨率的要求 ,使方法更实用化 .本文的实验是基于单纯的视觉信息 (没有声音信道的信息 )的唇动识别 ,不加语音信息 ,实验集合只限于单韵母 ,识别率可达 95 8% .     

基于Sobel的多方向算子模板边缘检测算法

针对传统Sobel算子存在的边缘检测方向性不强及提取边缘较粗等问题,提出了一种改进的多方向算子模板的边缘检测算法。算法增加了22.5°,45°,67.5°,112.5°,135°和157.5°六个方向算子模板,能够较好地检测出图像不同的方向边缘。模板权值根据中心像素点到邻域像素的距离及方向夹角的大小进行设定,充分考虑到了邻域内像素对中心点方向梯度的贡献大小;算法对梯度图像采用了改进的非极大值抑制方法进行细化,得到了较细的图像边缘。实验结果表明,与传统Sobel算法相比,该算法提取的边缘图像具有边缘方向性强且边缘较细的优点,具有较高的应用价值。     

地面微地震有源噪声自动识别与匹配压制方法

微地震监测技术通过对非常规储层压裂改造引发的震源点进行成像,实时提供压裂施工过程中产生的裂隙高度、长度、宽度和方位角等信息,为致密储层压裂提供指导,以提高油气采收率。在地面布设站点进行监测时,因微地震信号传播距离较远、近地表吸收衰减严重、地面有源噪声较多,微地震数据具有信号能量弱、噪声干扰强和信噪比低等特点,严重制约微地震事件的定位精度。噪声源多分布于地表,根据有源噪声与由储层向上传播的微地震事件在能量、频率、传播速度和源位置等方面的差异,本文提出微地震有源噪声自动识别与匹配方法。综合长短时窗能量比与微地震量板方法,自动识别有源噪声干扰,并进行噪声源位置和传播速度的三维最优并行搜索;利用同时确定的最优噪声源位置和传播速度对微地震数据进行动校正处理,得到噪声标准道,通过能量自适应匹配处理压制有源噪声。正演模拟数据和实际微地震数据去噪效果证明,本文方法能有效压制有源噪声,显著提高微地震数据品质,为后续微地震事件精确定位奠定了基础。     

基于相位相关和模板匹配的亚像素图像配准参数估计

针对图像配准中的亚像素参数估计问题,提出了一种相位相关和模板匹配相结合的方法。该方法先采用相位相关法进行粗配准,找到整像素平移;然后运用模板(窗口)匹配和基于最小二乘的曲面拟合法实现亚像素图像配准参数估计。通过实验表明该方法可以充分利用FFT的高效运算,达到亚像素精度。     

用介孔材料制备定向碳纳米管的研究进展

综述了近年来采用介孔材料制备定向碳纳米管的研究进展,包括介孔材料的合成及介孔材料在制备定向碳纳米管方面的应用。重点介绍了采用合成介孔材料的模板剂石墨化及介孔材料作为载体制备定向碳纳米管的方法,探讨了模板剂种类、催化剂的制备方法及反应温度和时间对定向碳纳米管生长的影响和定向碳纳米管生长的介孔限制机理,并提出了这一领域的研究方向。     

基于平均模板的HRRP自动目标识别

给出了一种结合幂变换的高分辨率距离像（High Resolution Range Profile,简称HRRP）的预处理新方法，根据时域－频域能量等价性，利用功率平均形成一种频域平均模板。基于美国MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)实测数据的实验结果证明了新方法的有效性。     

驾驶员疲劳检测中的眼睛定位算法

人眼状态与疲劳程度有很好的相关性,眼睛定位在驾驶员疲劳检测中有十分重要的地位。目前眼睛定位算法都是针对睁开的眼睛,不能定位闭合的眼睛。为了能够定位任意状态下的眼睛,提出了Adaboosting算法与几何模板融合的眼睛定位算法。在眼睛粗定位区域中用Ada-boosting算法检测睁开的眼睛,修改几何模板。对于Adaboosting算法中不能检测到眼睛时则用几何模板法进行眼睛定位。实验表明该算法有较好的检测率和运算速度。     

基于模板匹配的快速少纹理目标识别算法

针对传统的基于模板匹配算法通常考虑模板的整体性往往遇到计算性能复杂的问题。文中提出一种基于二进制方向压缩映射和局部特征加权的快速少纹理目标识别方法。根据目标边缘点的量化梯度方向,利用二进制方向压缩映射方法对目标模型进行特征描述,快速提取出目标候选位置及其对应的尺度、角度信息;在检测出目标候选位置后,再利用局部特征加权方法建立新的模板特征,对目标候选位置计算新的相似度从而确定目标最终姿态。实验结果表明,文中算法与其他具有代表性的算法相比具有更好的识别率,并且识别时间大幅降低。     

Policy translation and configuration using dynamic template

To solve the problem of complex,cumbersome and error-prone configuration of security devices caused by the heterogeneous configuration modes in complex networks,a dynamic template-based scheme for translating and configuring policy was proposed.In detail,considering the code’s features,the code-based template for translating policies was constructed to configure the command line conversion,and the keyword comparison method was used to ensure the accuracy of policy configuration.Experiments show that the scalability and the accuracy of the proposed scheme.