基于遗传算法的动态模糊聚类基于遗传算法的动态模糊聚类

提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法。通过计算样本之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联。同时将样本之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面。利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使样本之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类。克服了聚类有效性对样本分布的依赖性;同时,增加了聚类的灵活性和可视化。该方法在性能上较经典的模糊聚类算法有一定改进,具有较好的聚类效果和较快的收敛速度。仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

一种稳健的非刚性医学影像配准方法

提出了一种基于局部线性嵌入(LLE)和改进的L-BFGS优化算法的非刚性配准新方法．该方法首先计算影像不同方向上的定序特征,用于补充传统互信息测度中缺失的空间结构信息;然后,运用LLE方法及其逆映射对高维定序特征进行降维和融合;进而结合影像灰度信息构造了一种基于混合熵的配准测度,有效保证了配准测度函数的光滑性和收敛性;最后,采用改进的L-BFGS优化方法搜索最优配准参数．多组仿真数据的测试结果表明,在噪声情况下,所提方法具有精度高、鲁棒性强的特点,优于现有几种方法．     

加权信号张量子空间拟合算法

提出了一种基于三阶张量高阶奇异值分解的声矢量阵列加权信号张量子空间拟合算法. 首先对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模, 并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间, 从而结合加权信号子空间拟合算法进行空间方位谱估计. 由于基于高阶奇异值分解得到的信号张量子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声, 并且体现了多维数据之间的关联关系, 因此具有更高的方位估计精度. 理论和仿真结果表明: 该方法在低信噪比、等强度不相关信号和强相关信号条件下仍具有良好的目标分辩能力和稳定性, 工程应用价值较高.     

基于主成分分析与迭代最近点的三维膝关节配准

针对膝关节与假体空间坐标系不一致的问题,提出了一种基于主成分分析（PCA）与迭代最近点（ICP）算法相结合的三段式配准方法.采用PCA结合两次ICP算法的配准策略,对膝关节与关节假体的点云数据进行PCA配准处理,然后对得到的初始配准结果采用ICP算法进行调整,最后对调整好姿态的点云数据再次进行ICP配准,从而将其空间坐标轴调整到一致.实验结果表明,三段式配准方法相较于其他算法,可在保持较高配准精度的同时缩短配准时间.     

基于张量模式的特征提取及分类器设计综述

摘要：(高阶)张量模式作为传统向量模式的扩展和补充,近年来已引起机器学习、模式识别等领域的广泛关注.对现有张量型学习算法进行总结:针对向量模式表示存在的问题,讨论了设计张量型学习算法的必要性和重要意义;从特征提取和分类器设计2个层面,对现有张量型学习算法进行分类和汇总,并着重从多线性投影方式出发,讨论了其内在联系及优缺点;分析了张量模式与向量模式表示间的本质关系及各自优势;探讨了张量型学习算法有待解决的问题及可能的研究趋势.     

基于欧氏距离的黑洞寻优算法

为了提高黑洞算法的寻优精度和算法的全局搜索能力,提出了一种基于欧氏距离的改进黑洞寻优算法.通过引入欧氏距离来初始化星体群位置,增强星体群的多样性,提高其全局搜索能力;设定黑洞半径最大值,避免由于黑洞面积过大跳过全局最优解,当有星体被黑洞吸收时,要求新的星体在距离黑洞一定欧氏距离以外的位置产生,提高星体的搜索区域;通过对3个基准测试函数进行寻优测试,并与PSO、ABC、DE、BH优化算法相比,验证了基于欧氏距离的黑洞寻优算法在寻优精度和全局寻优能力方面的优越性.结果表明,该算法不仅能够搜索到参数的全局最优解,而且与其他优化算法相比有一定优势.     

矩阵填充与主元分析在受损图像配准中的应用

本文提出了一种有效的针对受损图像(元素丢失)的图像配准方法。利用矩阵填充技术将受损图像的丢失元素恢复,然后将主元分析法(PCA)应用于尺度不变特征变换(SIFT)中进行图像的配准。针对SIFT算法采用128维特征向量表示特征点,存储空间、匹配时间与特征点数量成正比,文本采用主元分析法对多维特征向量进行降维处理,以提高运算效率;并采用高斯加权欧氏距离代替欧氏距离进行特征点的匹配。实验结果表明,该算法具有较好的稳定性、准确率和匹配速度,针对受损图像配准具有较好的鲁棒性,可应用在基于内容的图像与视频检索等机器视觉领域。     

基于目标图像FCM算法的地铁定位点匹配及误报排除方法

在基于图像识别的地铁轨道精确快速定位过程中,针对轨道定位点检测模型存在的误报问题,将模糊C均值（FCM）算法用于定位点模型匹配. 在基于深度卷积神经网络的轨道定位点检测模型基础上,选用6类定位点图像和2类误报点图像,提取不同类别图像样本中各目标检测框的中心相对位置、长宽比、面积等特征数据（每张图像各6维特征量）,采用ReliefF算法度量所有图像样本各维特征量的权重,将所得权重引入FCM算法的欧几里德距离公式,匹配唯一定位点. 实验结果表明,改进后的FCM算法在聚类的正确性和有效性方面有明显改善,对提高地铁轨道定位精度具有重要的意义.     

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。     

一种基于密度差异的离群点检测算法

在MMOD算法的基础上提出一种改进算法IMMOD,该算法考虑各属性的差异对离群点检测的影响,通过引入信息熵来确定属性的重要程度以量化权重向量,进而采用加权距离计算各数据点相异性。此外,在处理高维数据时,确定次要属性后采用属性约简方法,在保证时间效率的同时提高检测精度。理论分析和试验结果表明IMMOD算法参数少、检测准确性高,能很好地适用于高维数据,整体性能优于同类算法。     

一种海量数据快速聚类算法

为满足海量数据处理要求,提出了一种基于网格的K-means快速聚类算法（SPGK）.设计基于网格质心的聚类簇个数选取算法,对数据进行网格划分得到每个网格的质心,将质心作为K-means聚类的样本点,从而减少K-means的欧氏距离计算次数.该算法基于Spark平台实现并行计算,进一步地提高了算法的运行效率.SPGK不但能够获得良好的聚类效果,而且缩减了欧氏距离计算次数,适用于海量数据的快速聚类.在千万级数据集上的实验结果表明,SPGK的性能明显优于现有的K-means++和基于K均值聚类的递归划分方法.     

Real-time road traffic states estimation based on kernel-KNN matching of road traffic spatial characteristics

The accurate estimation of road traffic states can provide decision making for travelers and traffic managers. In this work,an algorithm based on kernel-k nearest neighbor(KNN) matching of road traffic spatial characteristics is presented to estimate road traffic states. Firstly, the representative road traffic state data were extracted to establish the reference sequences of road traffic running characteristics(RSRTRC). Secondly, the spatial road traffic state data sequence was selected and the kernel function was constructed, with which the spatial road traffic data sequence could be mapped into a high dimensional feature space. Thirdly, the referenced and current spatial road traffic data sequences were extracted and the Euclidean distances in the feature space between them were obtained. Finally, the road traffic states were estimated from weighted averages of the selected k road traffic states, which corresponded to the nearest Euclidean distances. Several typical links in Beijing were adopted for case studies. The final results of the experiments show that the accuracy of this algorithm for estimating speed and volume is 95.27% and 91.32% respectively, which prove that this road traffic states estimation approach based on kernel-KNN matching of road traffic spatial characteristics is feasible and can achieve a high accuracy.     

基于核的k最近邻算法

将核学习的方法应用到k最近邻算法中,提出了1种基于核的k最近邻算法.该算法通过引入核函数,将原空间中的样本映射到1个高维核空间中,突出了不同类别样本之间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高分类性能.并利用UCI数据库中的数据分别验证了k最近邻分类和核k最近邻分类算法的有效性.     

图像修复问题的低秩对偶逼近算法

为改进传统基于样本修复方法在实际应用中的不足,提出了一种新的图像修复算法.新算法以显著性排序法确保优先修复含明显结构边的目标块,利用图像欧氏距离搜索与该目标块匹配的相似样本块,对由搜索样本向量化构成的相似块矩阵进一步采用低秩对偶逼近提取可用信息以修复缺失像素.实验表明,新算法能够准确地优先修复显著性结构,且对多种类型的缺失均具有较好的修复效果.     

基于KAZE特征匹配的偏振图像配准算法研究

偏振成像系统主要通过多相机或多通道成像,图像之间存在平移或旋转,偏振解析前必须进行图像配准,否则可能会产生虚假偏振信息。传统的配准算法主要有SIFT和SURF的特征配准算法,但其采用线性高斯金字塔进行多尺度分解来消除噪声和提取特征点,易造成边界模糊和细节丢失。本文从非线性尺度空间构建出发,提出一种基于KAZE特征匹配的偏振图像配准算法。首先,利用Hessian矩阵寻找特征点及其描述向量;然后以最小Hamming距离作为特征点的度量,计算单应矩阵并利用双线性插值实现不同偏振方位角图像之间的配准;最后,以FD1665P相机拍摄的图片为样本进行了实验验证。实验结果表明,本文算法相对基于SIFT和SURF特征点匹配的配准算法,归一化互信息增大、均方根误差减小,配准精度有很大提高。     

红外与可见光复合寻的制导中的快速图像配准方法

对现有多传感器图像配准方法在红外与可见光复合寻的制导应用中存在的计算量大等不足,提出了一种基于部分Hausdorff距离的快速方法和一种两集合相似度的定义,从而实现了有效减小误匹配特征点对的红外与可见光图像快速配准方法.此算法通过分别提取两幅图像边缘上显著特征点,再根据提出的快速方法和两集合相似度定义,粗略估计出图像间的旋转角度、平移量;然后依据此估计值,缩小特征点匹配时匹配特征点搜索范围,求得一致特征点对;最后用最小二乘法求解最优变换参数.实验结果表明了该方法的有效性、快速性.     

刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量

为分析比较基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)系统中各环节算法在应用于刑侦现勘(criminal scenes investigation,CSI)图像数据库时的有效性,在CBIR系统中,使用颜色特征-HSV直方图、纹理特征-三层小波分解统计特征和颜色纹理的融合特征作为特征提取算法,以欧氏距离和街区距离作为相似性度量分别在CSI图库中进行仿真测试。在COREL图库中进行类似测试,并以查准率作为有效性的衡量标准进行对比。结果显示,在CSI库中,使用颜色特征有相对高的查准率,但CSI库的平均查准率均低于COREL库,此外使用街区距离可获得较高的查准率,这表明,因CSI数据场景复杂及目标多有损毁,现有图像特征提取算法有效性低,而作为相似性度量算法,街区距离相较于欧氏距离能更好地表示CSI图像间的相似性。     

SIFT特征在图像配准过程中的应用研究

针对现有基于特征的图像配准方法所存在的特征提取的多样性和相似度计算的复杂性等问题,提出了一种基于SIFT特征的图像配准方法．首先利用SIFT算法提取出图像的特征点,用欧式距离比进行特征匹配,然后利用图像位置的先验条件,采用RANSAC算法去除误匹配,最后计算出待配准图像和基准图像间的变换关系参数．实验结果证明了该算法的有效性．     

基于张量局部和全局信息的人脸识别算法

现有的基于张量子空间的流形学习算法能够很好地利用图像的空间几何结构,但对流形的局部和全局信息利用得不够充分,为此提出了一种新的张量子空间学习算法:基于局部和全局信息的张量子空间投影．新算法充分利用人脸图像数据的局部流形结构(即类内非线性流形结构)和人脸图像数据的全局信息,使数据在投影空间中的类间分离度最大,通过迭代和投影得到最优张量子空间．在标准人脸数据库上的实验表明,新算法识别率高于张量线性判别分析(TLDA)、张量临界Fisher分析(TMFA)、张量局部判别投影(TLDP)、张量子空间(TSA)算法．     

Tensor-Based Source Localization Method with EVS Array

In many wireless scenarios, e.g., wireless communications, radars, remote sensing, direc-tion-of-arrival (DOA) is of great significance. In this paper, by making use of electromagnetic vec-tor sensors (EVS) array, we settle the issue of two-dimensional (2D) DOA, and propose a covari-ance tensor-based estimator. First of all, a fourth-order covariance tensor is used to formulate the array covariance measurement. Then an enhanced signal subspace is obtained by utilizing the high-er-order singular value decomposition (HOSVD). Afterwards, by exploiting the rotation invariant property of the uniform array, we can acquire the elevation angles. Subsequently, we can take ad-vantage of vector cross-product technique to estimate the azimuth angles. Finally, the polarization parameters estimation can be easily completed via least squares, which may make contributions to identifying polarization state of the weak signal. Our tensor covariance algorithm can be adapted to spatially colored noise scenes, suggesting that it is more flexible than the most advanced algorithms. Numerical experiments can prove the superiority and effectiveness of the proposed approach.