多传感器数据融合系统闭环控制模式的构成与分析

本文从闭环控制的角度,通过对数据融合系统 功能的划分,提出了由传感器子系统、数据融合子系统、决策支持子系统和传感器管理子系 统构成的数据融合系统的闭环控制模式;然后分析了该控制模式中四个子系统的功能、构成 及采用的融合算法;最后论述了闭环控制模式的整体优化功能．     

基于区域相关的核函数背景建模算法

传统的背景建模方法都是单独为每个像素建立背景模型,这样就没有考虑像素之间实际存在的相关性,使得在进行前景和背景分割时出现不该出现的空洞和噪声点。为了解决这一问题,提出了一种基于像素邻域信息的核密度估计背景建模算法;给出了相邻像素亮度值分布模型间的相关性描述,并将该相关性引入到背景建模中,得到包含时一空信息的背景模型,并提出背景模型的更新策略;实验结果表明,算法能有效去除前景区域内的空洞和背景区域内的噪声点,能快速准确地更新背景模型,能进行复杂场景的背景建模。     

New sigma point filtering algorithms for nonlinear stochastic systems with correlated noises

New sigma point filtering algorithms, including the unscented Kalman filter (UKF) and the divided difference filter (DDF), are designed to solve the nonlinear filtering problem under the condition of correlated noises. Based on the minimum mean square error estimation theory, the nonlinear optimal predictive and correction recursive formulas under the hypothesis that the input noise is correlated with the measurement noise are derived and can be described in a unified framework. Then, UKF and DDF with correlated noises are proposed on the basis of approximation of the posterior mean and covariance in the unified framework by using unscented transformation and second order Stirling’s interpolation. The proposed UKF and DDF with correlated noises break through the limitation that input noise and measurement noise must be assumed to be uncorrelated in standard UKF and DDF. Two simulation examples show the effectiveness and feasibility of new algorithms for dealing with nonlinear filtering issue with correlated noises.     

中心差分卡尔曼平滑器

针对一类非线性离散系统的状态平滑问题, 本文设计了一种中心差分卡尔曼平滑器(CDKS). 文中基于最小方差估计准则, 详细推导了非线性系统的状态最优平滑递推公式, 并采用中心差分变换来近似计算状态的后验均值和协方差. 相比于传统中心差分卡尔曼滤波器(CDKF), 所设计的CDKS算法有效提高了非线性状态的估计精度, 拓展了中心差分变换的应用范围. 仿真实例验证了所提出平滑器的可行性和有效性.     

基于描述特征的人脸识别研究

针对基于主成分分析识别人脸存在计算复杂、不能准确地估计训练图像的协方差矩阵等问题,提出了一种基于描述特征的人脸识别算法(Expressive feature face recognitionalgorithm, EFFRA).该算法用训练图像的右奇异向量代替PCA求解的子空间的基向量,避免了将人脸图像转换成图像向量,明显降低了计算复杂性.进一步研究发现,EFFRA提取的每一个主成分向量中含有冗余,在此基础上,利用PCA实现了EFFRA的简化算法(MEFFRA),在ORL和Essex数据库上的实验结果表明,EFFRA及MEFFRA明显优于特征脸算法,MEFFRA的识别精度略好于EFFRA,但明显减少了对存储空间的需求.     

一种基于HSI空间的异类传感器假彩色图像融合算法

提出了一种基于HSI空间的假彩色异类传感器图像融合算法。该算法从边缘、色彩这两个图像的基本特征着手，在灰度融合图像的基础上，基于HSI空间，用色彩体现特殊传感器的独有信息。选用laplacian金字塔融合算法及一致性融合规则得到边缘灰度融合图像，并将其送至HSI空间的通道；根据需要，将某特殊传感器获取的图像，送至H通道进行调制；最后将HSI空间的融合图像变换到RGB空间显示。仿真结果显示：本文算法得到的彩色融合图像不仅保留了与灰度融合图像相近的空间分辨率，而且突出了独有信息，是一幅信息量比较完备的融合图像。同时，对于HSI三通道的选择是固定的，具有很好的算法稳健性。     

计算机智能图像识别算法研究

复杂环境下，要做到对物体进行准确识别，要求计算机视觉系统具有智能化。文中将D-S证据推理与不变矩理论相结合，提出了智能图像识别算法，并应用于飞机图像的识别。首先构造了基本置信指派函数，建立了分类规则，然后针对Dempster组合规则只适用于高置信度、低冲突性的情况，应用可解决证据冲突的加权分配冲突法及吸收法，完成了计算机飞机图像识别的仿真，比较了三种组合规则的识别效果，结果表明吸收法识别率最高。     

一种改进的模板匹配眼睛定位方法

针对眼睛定位问题,文章提出了一种改进的模板匹配方法。在使用一种合成的眼睛模板对图像进行匹配得到多个相似眼睛点的基础上,利用人脸库部分图像中两眼相对位置关系的统计值来构造一个分段距离函数,并计算相似眼睛点的两两距离,根据此距离信息来同时定位双眼。实验结果表明,与传统模板匹配方法相比,该文方法能够同时定位双眼,并显著提高了定位准确率和定位速度。     

因果知识发现在关系数据集中的应用研究

因果发现是知识发现的一个新的研究方向,其目的是从观测数据中找出其隐含的因果关系。虽然应用前景十分美好,但结果评价困难等因素造成了其在应用方面研究的缺乏,并限制了它的进一步发展。文章对于一个人口统计方面的关系型数据集进行了因果发现,并对于结果进行了多方面的评估与分析。结果表明,因果发现不但切实可行,而且能在实际的知识发现应用中找出相对来说较高质量的知识。