基于点到弦距离累加的快速角点检测

提出了一种鲁棒的快速角点检测算法,以解决现有基于点到弦距离累加的角点检测算法存在的缺陷,即角点定位低、算法时间复杂度高等问题。该算法结合了‘单尺度’和‘多尺度’的优势,首先在‘单尺度’下获取候选角点集合,保留了邻近角点,并使得后续计算量大大降低,然后在‘多尺度’下计算候选角点的特征值,使之有效地去除伪角点。实验表明,所提算法的时间复杂度降低了,并且保持了算法的鲁棒性,角点定位精度也得到了提升。     

基于角度累加的鲁棒角点检测算法EI北大核心CSCD

为了更好地进行角点检测,提出一种基于角度累加的鲁棒角点检测算法.首先定义反映边缘点特征的角度累加概念,并在"单弦"下计算边缘点的角度累加值来获取候选角点,避免邻近角点的丢失;然后构造局部自适应阈值来去除圆形角点,并提出其支撑邻域和比例系数的选取方法;最后通过"多弦"下的角度累加乘积来获取角点特征值,并构造全局阈值来去除虚假角点.实验结果表明,该算法提高了角点检测正确率,并且在角点重复率及定位误差方面也优于其他算法.     

点到弦距离累加的自适应角点检测

提出了一种自适应角点检测算法(ACPDA),以解决CPDA算法采用全局阈值去除伪角点所存在的缺陷,即无法正确处理邻近角点、钝形角点和圆形角点的问题。该算法的优势主要包括:1)提出了角点邻域再检测方法,实现对邻近角点的有效检测,同时使角点定位更加精确;2)为每条曲线构造了一个曲线自适应阈值来去除伪角点,避免了钝形角点的丢失;3)构造角点局部自适应阈值来有效去除圆形角点。对比实验表明,ACPDA算法降低了漏检角点数和伪角点数,具有更好的检测性能。     

小型足球机器人综合实训平台设计

为了提高学生的实践能力,设计了小型足球机器人综合实训平台。该平台由足球机器人本体系统、视觉识别系统、决策调度系统、无线通讯系统和场地配套系统组成,其中单个足球机器人可以实现自动决策、平射挑射、路径规划、自主避障等功能,多个足球机器人还可以实现足球对抗赛。给出了综合实训平台的整体框架,并详细阐述了各个子系统的具体实现,同时给出了几种在实践中表现较好的角球进攻策略、中场预测防守策略和后场盯人防守策略。该平台综合了计算机,电子电路,自动化等学科的内容,有助于相关专业学生更好的理解专业知识,锻炼和提升综合动手能力。     

一种改进的基于小波分析的假指纹检测方法

假指纹检测技术用于检测假指纹对生物系统的攻击,笔者提出了一种改进的基于小波分析的 假指纹检测算法．在原始小波分析方法对图像进行去噪处理后,将去噪图像和残留噪声图像用于计 算局部二值模式直方图,从而提取得到指纹特征,该方法比原始小波分析方法可得到更多的纹理信 息．随后用ＳＶＭ－ＲＦＥ方法进行特征选择．最后,支持向量机ＳＶＭ 用于分类．在第二届假指纹检测 竞赛提供的数据库和第三届假指纹检测竞赛提供的数据库上的测试得到,此方法的分类准确率分 别为８８．７５％和８９．３７％,而第二届假指纹检测竞赛优胜者的分类准确率为７４．４１％,第三届假指 纹检测竞赛优胜者的分类准确率为８６．６３％．     

基于边缘相关性距离约束的角点匹配

在双目视觉技术中,针对物体边缘上的角点误匹配问题,提出了一种基于边缘相关性距离约束的角点匹配算法。该算法首先采用基于边缘的角点检测子来提取角点,通过极线约束和角点特征值约束来确定候选角点匹配集合;然后提出“边缘相关性”约束,基于角点距离构造候选角点对的贡献值来对其进行精匹配;最后构造角点特征向量,通过子向量匹配方法进一步对角点匹配对进行检验。实验结果表明,该匹配算法正确率高,有效地解决了边缘角点对的误匹配问题,非常适用于基于边缘曲线的双目视觉应用。