一种改进的神经网络道路跟踪方法

ALVINN是目前世界上性能最好的基于神经网络的智能车道路跟踪系统,但由于其道路 跟踪摄像机是固定不变的,导致在转弯时可能丢失道路信息,从而使其性能下降,甚至不能 完成这一任务．本文提出一种道路跟踪方法,使得在学习过程中和自主道路跟踪状态下,都 能有效地控制道路跟踪摄像机的方位角,以保证道路尽可能处于摄像机采集的图像中央,在 客观上为改进ALVINN的道路跟踪性能提供了可能,计算机仿真结果验证了这种方法的有效性 ．     

基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法

对非监督鉴别投影(UDP)准则进行修正,并在修正的准则基础上提出基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法.该方法利用非局部散度与局部散度之差作为鉴别准则,从而避免UDP线性鉴别分析中所遇到的小样本问题引起的局部散度矩阵奇异的问题.在标准人脸数据库Yale和FERET上进行实验,实验结果表明本文方法的有效性.     

基于CHNN的机动多目标跟踪算法及其参数特性研究

关于密集多回波环境下机动多目标跟踪,因其JPDA问题计算量出现的组合爆炸的现象,从而导致实时跟踪效果极差的问题.引入能解决组合优化问题的连续型Hopfield神经网络方法,来减少其计算量,并结合改进的模拟退火算法来优化网络收敛性和全局最优问题.其中,在已知网络能量函数下,对应的网络参数对网络性能产生了直接影响.因此,在实验的基础上,对神经网络参数进行分析研究,并充分证实了该方法解决JPDA问题的有效性,并给出了相应的积极结论.     

多尺度模糊加权角点检测新算法研究

为了提高图像角点检测的准确度和降低噪声对检测效果的影响,将多尺度思想和模糊理论引入到角点检测过程中,在建立了像素点属于角点的隶属度函数的基础上提出一种多尺度模糊加权角点检测新算法.首先将原始图像使用高斯核函数进行变换生成一组响应图像,并将其进行加权叠加得到原始图像的平均角点响应值;再选取合适的阚值进行相关处理得到最终的角点.实验结果表明,该算法不但抗噪性能较好,而且提取出来的角点也较准确.     

一种鲁棒的多特征融合目标跟踪新算法

仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种新的多特征融合目标跟踪算法,该算法将目标的颜色、纹理、边缘、运动特征统一使用直方图模型进行描述,以降低算法受目标形变和部分遮挡的影响,在Auxiliary粒子滤波框架内将所有特征观测进行概率融合,以突出状态后验分布中目标真实状态对应的峰值,从而有效避免了复杂背景的干扰,并给出了一种有效的融合系数计算方法,使融合结果更加准确可靠。实验结果表明,该算法能同时处理刚性与非刚性目标的跟踪,较单一特征的跟踪算法具有明显的优势,对复杂背景下的跟踪具有较高的鲁棒性。与现有多特征融合算法的比较也证明了本文算法的有效性。     

不完备信息系统中基于相似关系的知识约简

以具有丢失型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,根据非对称相似关系,讨论了知识约简问题.在不完备决策系统中,引入了近似、粗糙分布约简以及广义决策约简,讨论了它们之间的相互关系,给出了近似分布约简的判定定理、可辨识矩阵以及约简公式,并进行了实例分析,为从不完备信息系统中获取知识提供了新的理论基础与操作手段.     

基于差分直方图的LSB图像隐藏信息盲检测技术的研究

提出了一种基于差分直方图的LSB图像隐藏信息盲检测技术.该算法的基本思想是在分析和提取图像差分直方图统计特征的基础上,采用随机假设检验方法检测隐藏信息嵌入概率,从而实现图像隐藏信息的盲检测.仿真实验结果表明,该算法在提高检测速度的同时,能有效降低盲检测的虚警率和误报率.     

基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法

提出了一种基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法.该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并根据图像块的位置分布选取不同的频率分量,然后对该分量进行奇异值阈值压缩与特征融合,最后在ORL人脸库上利用最近邻分类器对该特征进行分类识别,验证了算法的有效性.     

基于代数特征与粗糙集相结合的特征提取方法

对特征抽取方法进行了研究,提出一种新的特征抽取方法,克服了Roman W等提出的特征抽取方法中缺乏鉴别信息的缺点。通过对高维的人脸数据用PCA和LDA降维,利用粗糙集理论中的属性约简算法进行进一步的维数压缩。实验结果表明,该方法具有良好的性能。     

核仿射子空间最近点分类算法

受支持向量机的几何解释和最近点问题启发,提出一种新型的模式分类算法——核仿射子空间最近点分类算法。该算法在核空间中,将支持向量机几何模型中的最近点搜索区域由2类训练特征集凸包推广到2类特征样本各自生成的仿射子空间,以仿射子空间作为特征样本分布的粗略估计,通过仿射子空间中的最近的2个点构造平分仿射子空间间隔的最优分类超平面。该算法在ORL人脸识别数据库上的比较实验中取得了较好的识别效果。