基于OpenCV的匀速模糊图像复原与算法分析

对水平匀速直线运动造成的模糊图像进行频谱分析,估计出模糊距离,进而求得图像的点扩散函数。采用维纳滤波法和投影复原法复原图像,分析这2种算法对模糊距离的鲁棒性。采用OpenCV与MFC函数库作为软件设计基础,实现的软件系统对匀速模糊图像的复原效果比较理想。     

光照变化条件下的光流估计

目的 为了提高光流法在处理光照变化和大位移方面的稳健性。提出一种结合结构纹理分解预处理和加权中值滤波的光流场模型。方法 该方法数据项采用灰度守恒假设和梯度守恒假设相结合、局部约束与全局约束相结合的思想。同时采用结构纹理分解、加权中值滤波、金字塔结构等高效的光流估计技术,进一步增强了光流算法的精确性与实用性。结果 分别通过Middlebury光流数据库图像和真实场景图像对提出的光流估计算法进行了大量实验验证。实验结果表明,改进的光流估计法在处理光照变化方面表现不错,不仅获得稠密的光流场,而且提高了光流场准确提取目标边缘的能力。结论 和传统光流方法相比,所提方法在光照变化情况下能获得更加理想的结果,降低了实际场景中光线变化的干扰,能更好地适用于实际场景中。     

3 D图形处理器API符合性验证方法关键技术研究

3D图形API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）是三维图形处理函数接口的简称,它将图形系统的上层应用程序和底层驱动隔离,使得应用软件具有良好的可移植性。 OpenGL（ Open Graphics Library,开放图形接口库）是为了规避不同硬件驱动而定义的与上层接口的标准库函数。如何开发出符合OpenGL标准的API,是3D图形处理器研制及应用的关键。首先系统分析了OpenGL标准API的属性,提出了自研3D图形处理器API与OpenGL标准API符合性验证关键技术,基于FPGA平台从函数的接口参数、绘图功能、显示功能和错误反馈处理这四个方面来验证。上述验证方法具有很强的操作性,验证覆盖范围更广,验证用例的设计更为复杂。该方法加速了验证过程,提高了验证的充分性。     

Robust sparse principal component analysis

The model for improving the robustness of sparse principal component analysis（PCA） is proposed in this paper. Instead of the l2-norm variance utilized in the conventional sparse PCA model,the proposed model maximizes the l1-norm variance,which is less sensitive to noise and outlier. To ensure sparsity,lp-norm（0 p 1） constraint,which is more general and effective than l1-norm,is considered. A simple yet efficient algorithm is developed against the proposed model. The complexity of the algorithm approximately linearly increases with both of the size and the dimensionality of the given data,which is comparable to or better than the current sparse PCA methods. The proposed algorithm is also proved to converge to a reasonable local optimum of the model. The efficiency and robustness of the algorithm is verified by a series of experiments on both synthetic and digit number image data.     

面向部件分割的PointNet注意力加权特征聚合网络

为解决PointNet最大池化损失次要特征导致部件分割精度降低的问题,提出一种面向部件分割的PointNet注意力加权特征聚合网络,能够充分利用点云的不同特征进行部件分割。首先利用多层感知机提取点云的空间几何特征,将特征乘以共享权重矩阵,以获取每个点的每一个特征的注意力分数;接着把归一化的分数作为权重乘以对应的全局特征并求和,得到聚合的全局特征;最后使用多层感知机将聚合的特征映射到部件分割结果。实验结果表明,相比于传统PointNet方法,该方法提升了部件分割的总平均交并比,同时在网络鲁棒性和计算复杂度方面具有显著优势。该方法有效优化了PointNet。     

全局性视角下SMIS鲁棒性分析及控制策略研究

当前我国制造业正在转型关键期,智能制造信息系统SMIS的鲁棒性是发展智能制造的瓶颈问题。基于此,本文就SMIS系统的鲁棒性分析和控制策略展开论述,以期找到合适的解决方法,为智能制造系统转型升级提供一点有意义的参考。     

基于累积平方误差–总平方波动指标的模型预测控制器性能评价及自愈

本文针对模型预测控制器实际投运中遇到性能下降问题,提出了一种基于累积平方误差(ISE)–总平方波动(TSV)指标的模型预测控制器性能评价及自愈方法.先基于累积平方误差(ISE)和总平方波动(TSV)指标对模型预测控制器进行实时性能评价,再根据无限时域模型预测控制器(MPC)的逆特性,基于ISE–TSV指标的分析,提出了一种MPC控制器的鲁棒自愈方法.在二级倒立摆的模型预测控制仿真与实验结果证明了所提自愈方法的可行性及有效性.     

视觉问答研究综述

视觉问答是计算机视觉领域和自然语言处理领域的交叉方向,近年来受到了广泛关注.在视觉问答任务中,算法需要回答基于特定图片（或视频）的问题.自2014年第一个视觉问答数据集发布以来,若干大规模数据集在近5年内被陆续发布,并有大量算法在此基础上被提出.已有的综述性研究重点针对视觉问答任务的发展进行了总结,但近年来,有研究发现,视觉问答模型强烈依赖语言偏见和数据集的分布,特别是自VQA-CP数据集发布以来,许多模型的效果大幅度下降.主要详细介绍近年来提出的算法以及发布的数据集,特别是讨论了算法在加强鲁棒性方面的研究.对视觉问答任务的算法进行分类总结,介绍了其动机、细节以及局限性.最后讨论了视觉问答任务的挑战及展望.     

优化分类模块和估计模块的快速鲁棒目标跟踪方法

为了平衡跟踪器的分类与估计模块间的性能差距,提出一种模块性能均衡的跟踪器.首先,通过大量离线学习,将高阶特征纳入目标估计中;然后,对目标估计模块进行训练,预测目标对象与估计跟踪框之间的重叠.为了提高所提分类模块在面对干扰物时的鲁棒性,引入在线训练的分类模块,采用了难分样本挖掘方法,确保较高的区分能力.在OTBI00、VOT2016和TrackingNet三个公开数据集上进行实验,结果表明,与相关滤波、多域网络等方法相比,所提方法的重叠精度指标更优、跟踪精度更高,且收敛性明显快于梯度下降法,运行速率达到实时要求.     

成对旋转不变的共生自适应完全局部三值模式

针对成对旋转不变的共生局部二值模式（PRICoLBP）旋转不变性较差及其相关改进算法EPRICoELBP对光照变化和噪声干扰较为敏感的问题,提出了一种增强成对旋转不变的共生自适应阈值完全局部三值模式。通过自适应阈值局部三值模式（ALTP）将图像分成Upper和Lower模式;分别在两种模式中找出像素点LBP特征极大、极小值对应的邻域起始编码点,利用中心像素点与其LBP特征极大、极小值对应的邻域起始编码点作为方向矢量,来确定中心像素点的上下文共生点对;利用自适应阈值完全局部三值模式（ACLTP）提取Upper和Lower模式中共生点对的局部纹理信息;联合上下文共生点对的特征直方图训练卡方核支持向量机,进行纹理图像识别检测。在应用广泛的Brodatz、Outex（TC10、TC12-h、TC12-t、TC14）、CUReT、KTH_TIPS、UIUC标准纹理库中,该算法相较于原始的PRICoLBP算法和其他算法在分类准确率上均有一定的提升,且在添加了高斯噪声和椒盐噪声的KTH_TIPS纹理库中,该算法依旧保持了较高的分类准确率。实验结果表明,该算法对旋转、光照变化和噪声干扰具有较强的鲁棒性。