基于动态时间规整算法的一维距离像雷达目标识别方法

针对高分辨率雷达一维距离像(HRRP)的目标识别问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)算法的雷达目标识别方法.该方法利用HRRP具有反映目标结构分布和几何形状的特性,通过角域划分建立各类目标姿态模板数据库,使用DTW算法估计HRRP与目标模板库中不同HRRP的相似度,选择最大相似度对应的目标模板作为目标识别的结果.仿真实验结果表明该方法的有效性和鲁棒性.     

基于时空域Adaboost算法的人体动作识别研究

基于Kinect深度传感器提取人体骨骼信息,提出了一种有效的动作识别方法。首先利用Kinect传感器获取人体骨骼中20个骨骼点位置信息和旋转角度信息,用四元数的形式来表示,提取一个时间段的每一个骨骼点的四元数参数,作为80个时空特征;用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对每一个时空特征进行训练,得到80个弱分类器;最后利用Adaboost算法进行训练,得到相应的动作特征集和强分类器,并对强分类器进行融合。实验结果证明,该方法对不同体型的人的动作都具有很高的识别准确率和鲁棒性。     

基于马氏距离的近邻传播聚类算法

为改善近邻传播聚类算法对高维数据的聚类效果,引入马氏距离替换原算法中的欧氏距离,并借助正则化总散度矩阵的奇异值分解实现数据变换预处理,进而在在降维后的变换子空间中对数据集进行聚类。针对Iris、User、Soybean和Vehicle四个数据集,选取适当正则化参数,经仿真实验可见,改进算法的聚类精度在整体上有所提高。     

WordNet中的综合概念语义相似度计算方法

作为语义异构问题的基础,概念间语义相似度计算已成为研究热点,对此,提出一种基于WordNet的综合概念语义相似度计算方法. 该方法不仅集成了传统的基于语义距离的算法和基于信息内容的算法,而且引入了深度、密度因子和语义重合度来进行综合分析,并针对综合算法中权值难以确定的问题,引入主成分分析改进权值分配方法. 实验结果表明,改进后的方法计算的相似度与人工判断的相似度相关性较高,有效改善了概念语义相似度计算的准确性.     

一种行为识别的新方法

行为识别技术是一种可用于智能视频监控的生物识别技术.本文提出一种基于统计主成份分析和行为序列匹配的人的行为识别算法,对于输入序列采用改进的背景减法获取人体侧影并归一化,对归一化的人体侧影进行距离变换.训练过程使用PCA算法进行特征空间的计算,测试过程则将获取的距离图像序列在特征空间投影并结合改进的序列匹配算法实现人的行为识别,多个数据库上测试的结果验证了算法的有效性.     

基于动态阈值和DTW的ECG身份识别算法

人体心电信号(ECG)虽然是非稳态时变信号,但现有研究表明其可以作为一种新型的生物识别特征用于对识别分辨率要求不高的应用场合,或与传统生物特征相结合来提高识别性能。本文给出了一种能针对不同实验对象动态设定阈值以提取典型波形,并利用加权动态时间弯曲法(DTW)进行ECG身份识别的算法。在模板登记阶段,首先对经去噪处理的一段ECG波形进行R点检测,然后通过动态阈值设定得到一段典型的包含完整心电周期信息的心电波形,最后将其作为模板波形存入用户模板库。在身份识别阶段,基于前述经动态设定的阈值进行心电波形选择,实时提取测试波形,然后基于经长度加权的DTW算法进行测试波形和模板波形的相似度计算,最终实现用户身份识别。     

基于Kinect的跌倒行为识别算法

根据人体跌倒时的骨架特征,提出了一种人体跌倒行为识别方法.首先,依据跌倒行为的定义,将人体的头部和重心节点作为表征跌倒行为的特征参数,通过Kinect传感器获取人体骨架信息; 其次,采用滑动窗口和阈值方法确定行为的发生阶段,并提取其运动特征向量; 最后,通过人工神经网络对本文提取的跌倒行为特征进行训练和识别.实验结果表明,本文提出的方法高效准确,识别率达到90.5%.     

结合马氏距离的区域化模糊聚类遥感图像分割

传统模糊聚类算法通常将像素光谱测度间的欧式距离作为相似性准则,其仅适用于同质区域内像素光谱测度呈对称分布的图像.同时,基于像素的图像分割算法极易受噪声干扰,导致该类算法难以适用于高分辨率遥感图像分割.因此,提出结合马氏距离的区域化模糊聚类遥感图像分割算法,该算法以Voronoi多边形为基本单元,令多边形内所有像素与该多边形具有同一类属性,并采用马氏距离定义非相似性测度.此外,在目标函数中引入马氏距离规则化项以控制聚类尺度,进而构建区域化高分辨率遥感图像分割模型.通过对合成及真实遥感图像分割结果的定性及定量分析,证明了提出算法具有较强的鲁棒性.     

基于深度信息的动态手势识别算法

针对目前手势识别方法计算复杂、特征量提取不可靠等问题,提出基于Kinect传感器深度信息快速动态手势识别算法。通过Kinect的深度摄像头获取深度图像,利用阈值分割法对深度图像进行预处理;结合深度信息,利用OpenCV函数库来提取前景;选用动态时间规整(dynamic time warping)算法计算测试行为模板与参考行为模板之间的相似度以实现样本的分类;最终结合OpenNI和OpenCV,在VS2010环境下实现了该算法。与其他算法相比,该算法改进动态手势特征的提取方法和分类过程,能够快速跟踪手部,有效分割手势。实验结果表明,本方法对具有时空特性的动态手势有很高的识别率,在不同光照和复杂背景下具有较好的鲁棒性。     

视频中遮挡行人再识别的局部特征度量方法

视频中行人有时会相互交错,导致行人被部分或全部遮挡。针对视频中遮挡行人再识别问题,提出了一种基于人体姿态估计算法提取局部特征的行人再识别方法。与以往使用的贴片、条纹等提取的局部特征包含大量噪声不同,该方法改用人体姿态估计算法提取更精确的行人刚体部分;通过计算刚体部分的颜色直方图及其颜色直方图综合相似性得分,选取视频帧中得分靠前的候选行人;采用马氏距离代替传统的欧氏距离分别对候选行人进行距离度量。实验结果表明,所提出的算法简单、快速,可以有效的用于视频中遮挡行人的再识别。     

基于手机信令数据的用户出行方式识别

基于通信网络获取的手机信令数据,挖掘用户出行轨迹,在传统模糊C均值聚类算法(fuzzy c-means algorithm,FCMA)的基础上,依据出行方式的先验知识构建初始隶属度函数,并将传统欧氏距离替换为对多维度数据之间变化关系更加敏感的马氏距离,提出基于改进模糊C均值聚类算法的出行方式识别模型,对长春市区范围内用户的三种常见出行方式,即步行、自行车、机动车进行识别,并从用户出行距离、出行时耗、平均行程速度三方面验证了模型识别结果的准确性.     

基于马氏距离的分段矢量量化时间序列分类

提出一种基于马氏距离的分段矢量量化时间序列分类(Mahalanobis distance-based time series classification using PVQA, MPVQA)算法。该算法在继承传统算法时间复杂度的基础上,引入马氏距离,克服了欧氏距离容易受模式特征量纲影响的缺点,提高了算法精度。首先,在训练时采用分段矢量量化近似方法获得码本,然后以马氏距离为相似性度量对时间序列进行分段重构。对重构后的时间序列,同样基于马氏距离为相似性度量进行判别。在4个时间序列数据集上进行的试验结果验证了所提方法在时间序列表示和分类上的优越性。     

基于局部保持的KNN算法

距离度量对K近邻(KNN)算法分类精度起着重要的作用。传统KNN算法通常采用欧氏距离,但该距离将所有特征的差别平等对待,忽略了数据的局部内在几何结构特征。针对此问题,文章借鉴局部保持投影(LPP)的基本思想,在考虑数据的局部内在几何结构特征基础上,依据类内局部保持散度矩阵构造一种距离度量新方法,利用该距离度量提出一种局部保持K近邻算法。实验结果表明,与采用欧氏距离和传统马氏距离的KNN相比,本算法能够得到更好的分类精度。       

基于快速动态时间规划的模糊聚类算法

为快速准确地计算时间序列数据相似度,引入快速动态时间规划距离(fast dynamic time warping,FDTW),提出了基于FDTW的模糊C均值算法和模糊C中心点聚类算法。FDTW通过对数据序列进行拉伸和压缩匹配时间序列数据,只要形状相同,即使发生时间位移也可以准确识别,同时解决了传统DTW计算效率较低的问题。试验结果表明,提出的算法仍能保证聚类的精度。     

采用COLDIST色差的一种图像检索方法研究

在基于内容的图像检索方法中,颜色相似度的计算主要采用欧氏距离。然而,欧氏距离不符合人眼的色彩识别特征,导致检索准确率偏低。本文提出了一种采用COLDIST色差公式的组合特征检索方法。首先计算图像的颜色直方图作为颜色特征、灰度共生矩阵和灰度行程矩阵作为纹理特征、泽尼克矩作为形状特征。然后采用COLDIST色差公式计算颜色相似度,并结合纹理、形状特征的相似度计算图像相似度。利用图像数据库Corel10000对本文提出的方法进行仿真测试。结果表明该方法具有更好的检索性能,有效地提高了检索的准确率。     

基于人体手臂关节信息的非接触式手势识别方法

为了实现在复杂环境中对连续动态手势的识别,以人体固有的手臂关节之间的约束关系及特定手势在三维空间的运动轨迹为特征,提出了一种非接触式手势识别方法. 首先,通过Kinect传感器获取人体手臂关节的三维数据;然后,对手势轨迹进行分割,并将具有三维空间特征的手势轨迹转化为一维的手势轨迹;最后,将手势预判断过程与改进的动态时间规整( dynamic time warp, DTW)算法相结合,实现对动态手势的快速高效识别. 实验结果表明:该方法对具有时空连续特征的动态手势识别率较高,在复杂背景和不同光照环境中都有较强的鲁棒性.     

基于中智模糊聚类的彩色图像鲁棒分割算法

为了提高噪声干扰彩色图像分割的鲁棒性,给出一种基于中智模糊聚类的彩色图像改进分割算法。将像素空间邻域信息嵌入现有的中智模糊C-均值聚类目标函数,利用马氏距离代替欧氏距离,度量中智模糊聚类中样本与聚类中心之间的差异程度,获得适合彩色图像分割的模糊聚类目标函数,并采用拉格朗日乘子法获取隶属度和聚类中心的迭代求解表达式。对彩色图像添加高斯噪声和椒盐噪声,图像分割测试结果表明,所给算法相比模糊C-均值聚类算法和基于马氏距离的中智模糊聚类算法有更强的鲁棒性。     

WiFi指纹定位中改进的加权k近邻算法

针对WiFi指纹定位中传统的信号欧氏距离不能很好地反映各位置点间物理距离的问题,提出了改进的加权k近邻定位算法。首先,在信号距离的计算中引入接收信号强度的方差;然后,根据接收信号强度和物理距离之间的非线性关系引入加权系数,设计了一种信号加权欧氏距离;最后,利用信号加权欧氏距离进行指纹匹配和位置估计,改进了加权k近邻算法。在真实环境下的实验结果表明,信号加权欧氏距离能够更准确地衡量各点之间的物理距离并选择更合理的最近邻参考点。与现有的加权k近邻算法相比,改进的加权k近邻算法能够明显地提高WiFi指纹定位的精度。     

基于矢量运算的彩色图像边缘检测算法

在矢量运算基础上提出一种加权的矢量相似度彩色图像边缘检测法,给出了算法思想和计算步骤,并进行了验证。该算法首先将彩色图像转换到YCbCr颜色模型并构造像素的矢量表达,然后利用矢量欧氏距离计算像素间的相似度分布,相似度具有局域最小特征的点即为边缘。该算法通过颜色模型转换实现亮度和颜色分离,从而可以引入权值控制亮度和颜色对边缘的贡献。实验结果表明,矢量空间相似度可以很好地表达图像边缘,亮度和颜色分离的方式也有利于彩色图像的边缘检测。     

基于线性加速度的多节点人体行为识别

针对当前基于加速度人体行为识别方法中存在的行为数据易受重力加速度影响以及空间信息欠缺等问题,提出一种基于线性加速度的多节点人体行为识别算法。通过分段双向去除重力加速度算法,去除传感器加速度中的重力加速度得到线性加速度;使用滑动均值滤波器滤除线性加速度与传感器加速度的颤抖运动,并对两种加速度中的冗余动作进行裁剪;分别从两种加速度中提取不同关节点数据间的动态时间规整算法(dynamic time warping, DTW)距离特征以及7种常规时域特征;利用支持向量机对人体行为进行分类。试验结果表明,该方法能有效提高人体行为识别的准确性。