基于多个颜色分布模型的Camshift跟踪算法

视角变化往往会引起目标外观特征的变化, 传统的基于单一颜色直方图模型的 Camshift 跟踪算法往往不能适应这种变化. 为此, 本文从提高模型描述能力入手, 提出利用目标外观的先验知识, 为目标建立多个颜色模型, 在此基础上设计目标函数, 通过对目标函数的优化, 实时地为每帧跟踪从多个模型的凸组合中选取最优模型. 另外, 在对 Camshift 算法深入研究的过程中, 发现了概率图平均亮度和图像块颜色分布之间的一种定量关系, 这种关系为进一步理解多模型算法的工作机理提供了帮助. 头部跟踪的实验结果表明, 与单一固定模型以及自适应单模型算法相比, 多模型 Camshift 算法对目标外观的快速变化适应性很强, 而且计算代价不大.     

基于定量定性互信息的多层次特征图像匹配算法

针对传统基于互信息图像匹配算法计算量大,且没有考虑像素空间关系和效用的问题,提出了一种基于定量定性互信息的多层次特征图像匹配算法：首先对边缘提取后的图像提取多层次特征,即边缘兴趣点、边缘点和边缘邻域点特征;然后基于不同特征点特性,计算定量定性互信息联合效用;最后在遗传算法框架下,将定量定性互信息值作为适应度函数值搜索匹配参数。仿真结果表明,本文提出的匹配算法精度高,耗时较短且对噪声不敏感。     

Rayleigh信道下双门限协作频谱感知研究

频谱感知是认知无线电系统有效通信的前提,其感知速度和准确性是衡量频谱感知性能的重要指标.现有算法仅考虑理想AWGN信道下双门限协作频谱感知,应用中衰落信道下的频谱感知作深入研究,具有实际意义.为了提高频谱感知在实际应用中的可靠性,将双门限多节点协作方法用于Rayleigh衰落信道仿真检测.仿真实验表明,Rayleigh衰落信道下双门限多节点协作检测方法的可靠性优于高单门限协作检测方法,其检测结果对Rayleigh信道环境下频谱感知系统的设计具有重要参考价值.     

多传感器冲突信息的加权融合算法

针对在多传感器目标识别系统中,DS规则对高冲突信息融合结果不合理的问题,提出了一种新的加权融合算法.在多源证据信息融合时,首先根据两证据距离大小来确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量作为证据的权重向量,然后确定各证据的相对折扣因子,并修正证据信息,最后用DS规则融合.通过实验仿真对比分析了多种方法的融合效果,表明了新方法可以较好的解决高冲突信息融合的问题.     

基于小波分析的烟雾多特征融合和空间精度补偿森林火情检测算法

提出一种基于烟雾图像多特征融合和空间精度补偿的森林火情检测算法。该算法首先将基于小波分析和运动分析的烟雾检测结果进行融合,然后利用烟雾的颜色特征和运动特征将融合检测结果累积,实现检测烟雾,并基于图像中的地平线信息进行空间精度补偿下的烟雾区域提取。实验结果表明此算法可提高检测的准确性,降低误检率,对环境较为鲁棒,在森林防火中具有重要的应用价值。     

基于水平集方法的航拍图像运动分割

针对航拍图像由于受噪声和光照影响导致分割精度差问题,将一种改进的C-V水平集方法引入到航拍图像运动分割中.首先对C-V模型作了改进,通过引入新的能量项使改进方法无需重新初始化符号距离函数,在保证分割精度的同时提高了分割速度;其次对水平集函数的偏微分方程进行改进,消除了原始C-V方法对远离实际边缘的轮廓曲线进化的抑制作用.实验结果显示,改进方法能有效地分割出航拍图像中的运动目标,在初始轮廓线远离目标实际轮廓时也能够正确分割,并能更好地满足实时性的要求.改进方法具有分割精度高,耗时少的优点,可用于航拍图像运动目标检测跟踪系统.     

时间序列度量的斜率偏离距离方法研究

针对数据挖掘领域中时间序列的相似性度量问题,提出一种斜率复合偏离距离方法。以大量噪声的高维多元时间序列数据为目标,提出了一种基于斜率偏离度的时间序列相似性度量方法。该方法主要是在分段线性的基础上,基于角度和斜率进行偏离度计算,解决普通斜率距离度量的局限性,物理意义更为明确,实际度量更为准确。证明了斜率复合偏离的完备性和连续性,最后用仿真算例对算法的有效性进行了验证。     

量测不确定下多传感器自适应粒子滤波算法

针对量测不确定条件下多传感器量测数据的有效利用问题,提出一种多传感器自适应粒子滤波算法.利用随机采样策略和量测模型转移概率实现当前时刻多传感器量测集合的采样,通过粒子滤波中重采样步骤完成估计状态和量测集合的更新,进而依据重采样后单个传感器量测数目在传感器量测集合中的比重实现当前时刻传感器量测的确认.该算法通过有效量测的合理选择,改善了扰动对滤波精度和计算量的不利影响.理论分析和仿真实验均验证了所提出算法的有效性.     

基于局部边缘检测的虹膜编码算法研究*

虹膜特征在于其纹理的细节性,目前虹膜的编码主要采用小波方法。对虹膜区域进行二值化编码,获得虹膜特征模板。在识别匹配阶段,采用汉明距离进行模板匹配,根据匹配准则,进行身份识别。