一种改进的LDB人脸识别方法

人脸识别是模式识别领域的一个重要研究课题,它具有广泛的应用背景并日益受到学术界、企业界、政府和军事部分的高度重视。人脸识别研究的目标主要有两个,一是提高识别正确率,二是降低训练与识别时间。论文对传统LDB方法进行改进,基于差可分度确定小波包分解子带,以选定子带内选定系数的一、二阶原点距作为人脸特征,定义了相应的分类识别距离,在此基础上提出了一种新的人脸识别方法,既减少了计算复杂度,降低训练与识别时间,保证实时性,又能够更好地描述对分类有用的人脸特征,提高识别正确率。     

基于冗余Contourlet变换的图像相关法去噪

Contourlet变换是多尺度几何分析中十分重要的一种方法,可以实现灵活的多分辨、局部、多方向图像表示,但是由于不具有平移不变性,在图像去噪中易产生伪吉布斯现象,这里应用冗余Contourlet变换,具有平移不变性,且能有效表示图像几何纹理信息。在去噪应用中考虑分解系数的层间信息,将BivaShrink方法推广到冗余Contourlet变换中。实验结果表明,本文方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),同时有效保存了图像纹理信息,视觉效果更好。     

基于平稳Contourlet变换的自适应阈值去噪*

应用平稳Contourlet变换,具有平移不变性,且能有效表示图像几何纹理信息.在去噪应用中采用自适应的Bayes阈值方法,结合硬阈值方法实现图像去噪.试验结果表明,该方法提高了去噪后图像的PSNR,同时有效保存了图像纹理信息,视觉效果更好.     

基于几何结构失真模型的图像质量评价研究

客观图像质量评价研究的目的是设计一种和视觉感知保持一致,且适用于各种失真模型的质量评价方法. 传统的结构相似度量质量评价方法忽视了自然图像本身的特点,不能很好地评判某些失真类型图像. 本文根据人眼视觉系统(Human visual system, HVS)在感知图像质量过程中的特点,探索自然图像的本征几何结构特征, 考虑像素点的方向失真、幅度失真和方差失真,提出了一种新型的基于图像几何结构失真模型的完全参考质量评价方法. 在标准数据库上的实验结果表明,本文方法适用于所有失真模型图像数据的质量评价, 计算复杂度相对较低,得到的图像客观评价结果和主观评价方法具有更好的一致性, 能够很好地反映人眼对图像质量的主观感受.     

基于深度强化学习的多机协同空战方法研究

多机协同是空中作战的关键环节, 如何处理多实体间复杂的协作关系、实现多机协同空战的智能决策是亟待解决的问题. 为此, 提出基于深度强化学习的多机协同空战决策流程框架(Deep-reinforcement-learning-based multi-aircraft cooperative air combat decision framework, DRL-MACACDF), 并针对近端策略优化(Proximal policy optimization, PPO)算法, 设计4种算法增强机制, 提高多机协同对抗场景下智能体间的协同程度. 在兵棋推演平台上进行的仿真实验, 验证了该方法的可行性和实用性, 并对对抗过程数据进行了可解释性复盘分析, 研讨了强化学习与传统兵棋推演结合的交叉研究方向.     

基于病毒传播网络的基因序列表示学习

基因序列数据中往往存在大量的非编码和缺失序列,现有的基因序列表示大多通过人工方法对高维的基因序列进行特征提取,不仅非常耗时且成功的预测很大程度依赖于生物学知识的正确利用.基于病毒传播网络构建了一种基于图上下文信息的基因序列表示方法,对目标节点病毒序列进行编码后,使用注意力机制对其邻居节点的序列信息进行聚合,从而得到目标节点病毒序列的新的低维表示.进而依据病毒传播网络中相邻节点的基因序列相似性高于不相邻节点的特征,对基因序列表示模型进行优化,训练后得到的新的表示不仅可以有效表达基因序列的特征,同时极大地降低了序列的维度,提高了计算效率.分别在仿真病毒传播网络、新型冠状病毒和艾滋病毒传播网络数据上训练基因序列表示模型,并在相应的网络上进行未采样感染者发现任务.实验结果充分验证了模型的有效性,与其他方法的比较证明了模型的高效性,模型可以有效地在病毒传播网络上发现未采样感染者,这在流行病调查领域也具有一定的实际意义.     

模糊规则模型的粒度性能指标评估方法

模糊规则模型广泛应用于许多领域,而现有的模糊规则模型主要使用基于数值形式的性能评估指标,忽略了对于模糊集合本身的评价,因此提出了一种模糊规则模型性能评估的新方法。该方法可以有效地评估模糊规则模型输出结果的非数值（粒度）性质。不同于通常使用的数值型性能指标（比如均方误差（MSE））,该方法通过信息粒的特征来表征模型输出的粒度结果的质量,并将该指标使用在模糊模型的性能优化中。信息粒性能采用（数据的）覆盖率和（信息粒自身的）特异性两个基本指标得以量化,并通过使用粒子群优化实现了粒度输出质量（表示为覆盖率和特异性的乘积）的最大化。此外,该方法还优化了模糊聚类形成的信息粒的分布。实验结果表明该指标对于模糊规则模型性能评估的有效性。     

有向加权网络中的改进SDNE算法

网络化的数据形式能够表示实体以及实体和实体之间的联系,网络结构在现实世界中普遍存在。研究网络中节点和边的关系具有重要意义。网络表示技术将网络的结构信息转换为节点向量,能够降低图表示的复杂度,同时能够有效运用到分类、网络重构和链路预测等任务中,具有很广泛的应用前景。近年提出的SDNE(Structural Deep Network Embedding)算法在图自编码领域取得了突出成果,文中针对网络表示算法SDNE在有权、有向网络中的局限性,从网络结构和衡量指标两个角度入手,提出了新的基于图自编码的网络表示模型,在原有节点向量的基础上引入了接收向量和发出向量的概念,优化了自编码器的解码部分,进而优化了神经网络的结构,减少了网络的参数以加快收敛速度;提出了基于节点度的衡量指标,将网络的加权特性反映在网络表示的结果中。在3个有向加权数据集中的实验证明,在进行网络重构和链路预测任务时,所提方法能够取得比传统方法和SDNE原始方法更好的结果。     

基于局部不变特征的图像质量评价

针对结构相似度算法在感知图像质量时采取平均加权策略的不足,利用人眼对图像中不同区域的关注程度不同的特性,提出了基于局部不变特征的图像质量评价算法。该算法在失真图像结构相似度质量分布图的基础上,提取图像的局部不变特征点,将这些特征点周围一定区域赋予较大的视觉权重,最后运用综合加权策略来衡量失真图像的质量。在标准图像测试库上的实验结果表明,该算法计算复杂度相对较低,较大地提高了结构相似度算法的评价效果,与人眼主观感知图像质量取得了更好的一致性。     

基于DQN的多类型拦截装备复合式反无人机任务分配方法

针对当前反无人系统无法有效压制无人机的问题,使用多种拦截装备构建一种新的反无人机方法.传统多目标优化算法无法解决动态的任务分配问题,对此,提出一种基于深度Q网络(DQN)的多类型拦截装备复合式反无人机任务分配模型. DQN模块对任务分配问题进行初期决策.为了提高算法收敛速度和学习效率,该方法未采用下一时刻的状态来预测Q值,而是采用当前时刻的状态来预测Q值,消除训练过程中Q值过估计的影响.之后采用进化算法对决策结果进行优化,输出多个拦截方案.以国内某机场跑道周围区域开阔地为防护对象,构建反无人机系统的任务分配仿真环境,仿真结果验证了所提出方法的有效性.同时,将DQN与Double DQN方法相比,所提出改进DQN算法训练的智能体表现更为精确,并且算法的收敛性和所求解的表现更为优异.所提出方法为反无人机问题提供了新的思路.