基于OpenCV的嵌入式图像处理平台的构建

文章以ARM Cortex-A8(S5PV210)为核心,构建了一种基于Open CV的嵌入式图像处理平台,提出在主流的Ubuntu操作系统上交叉编译Qt和Open CV后将其移植到嵌入式Linux操作系统中,为嵌入式平台下复杂图像处理算法的设计和实现提供了一条有效途径,降低了开发难度。在此平台上进行的在线人脸识别实验结果表明该平台运行可靠,功能正常。     

基于虚拟联盟的重叠联盟形成算法

 重叠联盟形成问题是复杂智能系统中极具挑战性的前沿课题.特别是当一个能力有限的agent同时参与了多个不同的任务,但又不能同时满足这多个任务的需求时,就会产生资源冲突.为此,本文重点研究如何把一个无效的二维二进制编码修正为一个合法的编码,提出将有效联盟的剩余能力转移给一个动态的虚拟联盟,由虚拟联盟帮助解决其他无效联盟.实验结果表明,本文算法不会丢弃任何无效编码,在解决激烈的资源冲突时显得更加灵活有效.     

基于kinect骨骼系统的手势识别研究

针对使用计算机视觉技术进行手势识别易受环境影响的问题,提出了一种基于kinect的骨骼系统的手势识别方案。采用Kinect进行深度数据采集,建立深度图像,提取人体轮廓,利用骨骼系统确定腕部坐标及灰度值后,提出根据腕部坐标采用最近邻法则和阈值法提取手势区域,可有效去除非手势目标,对平滑后的手势轮廓用不变矩对4种手势进行了识别。实验结果表明,该方法能有效识别静态手势,且在不同光照和复杂背景的条件下,具有很强的健壮性。     

基于POCS框架的时空联合自适应视频超分辨率重建算法*

针对传统POCS( projection onto convex sets)算法的局限性,提出了一种基于POCS框架的时空联合自适应视频超分辨率重建算法.通过引入时空联合自适应机制,算法有效地减缓了错误运动估计信息对重建图像质量的影响,克服了传统POCS算法对目标运动剧烈的视频序列重建时存在的噪声放大效应.实验结果表明...     

基于云模型的Agent 联盟评价

针对多 Agent 系统中影响联盟功效的因素存在较强的模糊性和不确定性的问题,将定性定量转换模型—–云模型引入 Agent 联盟评价中,提出一种新的基于云模型的联盟评价方法.与已有方法相比,该方法简单有效,易于工程实现,可较好地处理评价指标的模糊性和不确定性,从而为复杂控制系统中的最佳联盟选择提供更科学、更合理的决策.     

云模型在电工电子实验考核中的应用

针对电工电子实验考核要素具有模糊性和随机性,将云模型理论应用于电工电子实验考核中,通过利用云发生器实现实验考核标准的定性定量转换和利用多因素综合评判模型进行综合评定得出最终的考核结果.实例表明,该法符合实际且更具有说服力.     

基于肤色分割的连续Adaboost人脸检测算法

针对彩色图像人脸检测问题,将连续Adaboost和肤色分割相结合对彩色图像人脸进行检测．先由连续Adaboost构造的瀑布型分类器检测出候选人脸区域,再对可能的人脸区域进行光照补偿后采用r-g颜色模型进行肤色分割,最终精确定位人脸．实验证明：该算法可以有效的降低连续Adaboost检测彩色人脸图像时的虚警率。达到较好的检测效果．具有一定的应用价值．     

超混沌系统的变量反馈参数开关的调制控制

采用状态变量反馈与脉冲开关来共同调制系统参数,对一个四维超混沌电路实施变量反馈参数开关的调制控制.研究结果表明,只要通过改变外部脉冲开关信号的幅度、脉冲信号的宽度等外部参数,可以把超混沌振荡器控制到不同的周期轨道.这种控制超混沌的方法为把超混沌振荡器应用于特定的信号发生器或信号变换器提供了一种可能途径.     

基于CDIO理念的“电子技术基础”课程教学探讨

“电子技术基础”是一门应用性较强的课程,将CDIO理念运用于该课程教学中,以项目产品为载体,学生为主导的创新教学模式,对课程的理论教学、实验教学和课程考核等进行课程教学改革探讨。实践证明,这种教学模式对学生的理论知识、个人能力和创新能力等各方面都有很大提高。