基于仿射投影算法的AR模型参数估计方法

为取得更有效的预报效果,在深入分析传统LMS（Least mean square）算法的基础上,提出利用仿射投影算法对AR模型参数进行自适应估计,利用实测的动态数据结合AIC（Akaike information criterion）准则建立自适应AR（Autoregressive）预报模型,并将该模型应用于船舶运动预...     

基于显著区域的图像自动标注*

为了提高图像自动标注的准确率,提出了一种基于图像显著区域的自动标注方法。首先提取图像的显著区域,然后提取图像的SIFT特征,利用K-均值聚类得到视觉词汇,并根据训练图像的SIFT特征是否位于显著区域进行不同的加权运算得到视觉词汇的词袋表示,最后利用支持向量机训练分类模型实现图像分类和标注。在一个包含1 255幅Corel图像的数据库进行实验,所提方法标注的准确率与整体考虑整幅图像特征相比有很大提高,表明提出的算法优于传统方法。     

单尺度词袋模型图像分类方法*

针对基于SIFT特征描述的图像分类方法需构造多尺度极值空间,运算耗时且部分极值点无直观视觉意义,提出一种新型的图像分类方法。该方法通过网格直接提取单尺度SIFT特征,并对局部特征进行单尺度词袋模型描述。由于单尺度SIFT无须构造多尺度空间且保留了更多的全局信息,从而极大地降低了计算复杂度且使分类正确率得到显著提升。实验结果表明,提出的单尺度SIFT比常规SIFT所形成的词袋模型在分类正确率上有明显提高。     

基于仿射聚类的主动SVM多类分类方法

针对现有的主动学习算法在多分类器应用中存在准确率低、速度慢等问题,将基于仿射传播(AP)聚类的主动学习算法引入到多分类支持向量机中,每次迭代主动选择最有利于改善多类SVM分类器性能的N个新样本点添加到训练样本点中进行学习,使得在花费较小标注代价情况下,能够获得较高的分类性能。在多个不同数据集上的实验结果表明,新方法能够有效地减少分类器训练时所需的人工标注样本点的数量,并获得较高的准确率和较好的鲁棒性。     

图像多尺度配准的小波域SIFT方法

当SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)方法应用于局部场景发生变化的图像时,在特征匹配中会产生错误匹配,文章提出了图像多尺度配准的小波域SIFT方法。该方法利用低分辨上变换参数剔除了错误匹配,提高了正确匹配率。模拟实验结果表明该方法在外点数目和正确匹配率方面优于原SIFT方法。最后,通过与原方法的对比分析,验证了该方法应用于震前震后多光谱图像的可行性。     

基于图像特征值的直转播监测系统设计与实现

本文介绍了直转播监测业务的产生背景,并在此基础上,阐述了基于视频图像特征值比对技术原理,基于该技术提出了的直转播监测系统设计思路,并构建了一个基于图像特征值比对技术的电视节目直转播监测系统.从实际应用情况来看,该监测技术更先进,监测系统部署灵活性更高,大大提升了直转播监测的智能化程度,为广播电视直转播监测监管业务开展提供了强有力的支撑.     

融合多重信息的图像局部不变特征描述

以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,提出了一种将局部二进制模式(Local Binary Patterns,LBP)描述子和全局上下文(Global Context)信息相融合的图像局部不变特征描述算法,增强了SIFT算法的仿射不变性,以及对处于图像相似区域的特征辨别能力。在特征检测阶段,通过迭代变换,使得SIFT特征点收敛到仿射不变点;在特征描述阶段,为每个特征点计算主方向,分别计算特征点的LBP描述子和全局上下文信息。实验结果表明,提出的局部不变特征描述子对图像仿射、尺度和旋转、光照等变换均具有良好的不变性。     

基于SIFT算法的单目视觉SLAM路标观测研究

移动机器人在未知环境中利用视觉信息进行同时定位与地图构建时,如何提高机器人路标观测质量,成为了视觉SLAM研究中的重要问题。文中首先采用SIFT算法进行视觉图像信息特征点的提取和匹配,然后结合一点随机采样一致性原理,使用扩展卡尔曼滤波算法进行视觉路标的预测和更新。实验结果表明,与传统的基于FAST角点检测的路标观测方法相比,本文提出的SIFT-1pRANSAC-EKF单目视觉SLAM路标观测方法能够有效提高视觉路标的匹配成功率,提高观测质量。     

一种结合ORB算法的SIFT图像配准算法

在基于SIFT算法的图像配准过程中有两个重要的环节:特征提取和特征匹配。针对算法在特征提取时存在的计算量大、复杂度高、速度慢等问题,该文提出了结合ORB算法的思想,对SIFT算法进行特征提取的优化,从而实现快速地提取图像的局部特征。在特征匹配阶段采用K最近邻的BBF搜索策略并结合RANSAC算法进行提纯,消除误配点。实验结果表明,改进后的算法降低了配准时间,提高了配准精度,适用于一些对实时性要求较高的场合。     

基于固定式相机对动态目标跟踪的三维重建

通过图像的三维建模方法往往通过移动拍摄设备拍摄静止物体来达到三维重建的目的,却不适用于对移动中的物体进行三维重建。三维重建中常用提取SIFT特征作为图像特征匹配,然而SIFT特征在某些无纹理或者纹理少的情形表现效果不佳,而且错误匹配较多。采用动态目标提取和目标跟踪技术应用到动态目标的三维重建。并用网格运动统计（GMS）的特征点匹配算法来作为图像匹配,用来实现固定相机对动态目标物体的三维重建。