一种三维刚体行动参数鲁棒估计的神经算法

该文提出一种在于特征点匹配的刚体运动参数估计方法,在运动估计线性算法的基础上,文中利用全最小二乘（ＴＬＳ）方法来进行求解,并建立次分量提取神经元来获得该全最小二乘解,基于测量数据中出格点（Ｏｕｔｌｉｅｒ）的存在,我们在神经元的权值学习规划中引入鲁棒估计思想。实验结果表明,该方法能有效地克服同格点产生的误差,准确在估计出刚体的三维运动参数,比较令人满意。     

一种估计运动刚体旋转参数的鲁棒方法

在计算机视觉领域中,估计运动物体的旋转参数是其中的重要内容之一。本文提出了一种新的估计旋转参数的鲁棒方法,这种方法避免了求解非线性方程组,所采用的都是线性运算,不仅如此,这种方法在数值准确性、鲁棒性和保证旋转矩阵的正交性方面都优于现存的方法。用模拟数据进行了大噪声条件下的实验,结果是令人满意的。     

人的三维运动的鲁棒估计

众所周知,人的模型可以用多棍棒连接体来表示,即棍棒模型.解剖学的知识告诉我们:人的运动有众多的约束,如刚体约束,静态旋转角约束等.本文中,我们利用人运动的刚体约束和共面约束去分析人的三维运动.理论上,我们得出:在上述多约束融合下,我们可以从单目序列图像中决定人的三维运动,其所需要的帧数不仅与刚性连接体的个数有关,而且与运动所在的空间平面与摄像机的相对位置也有密切关系.为了得到鲁棒的三维运动,我们引入了遗传算法,实验结果令人满意的.     

合成孔径声纳姿态及运动估计--鲁棒Kalman估计算法

合成孔径声纳姿态及运动估计系统一般由惯性测量单元(IMU),差分DGPS,声多普勒计程仪DVL,深度传感器,磁罗经等多种测量传感器组成.通常情况下,惯性测量单元(IMU)必须与DVL或DGPS进行数据融合,才能获得更好的测量性能;同时,由于姿态及运动监测系统的传感器较多,系统受外界扰动影响比较严重,即观测野值比较严重.因此,将M-估计原理应用到Kalman滤波算法中,利用鲁棒Kalman滤波算法来处理合这类估计问题.计算机仿真结果表明,该方法将惯性测量单元(IMU)测量结果与差分DGPS或DVL测量结果进行数据融合,较好地解决了合成孔径声纳姿态、运动估计问题.     

一种基于小波分解及鲁棒估计的ICA算法及其在人脸识别中的应用

鲁棒主分量分析(RPCA)模型在选取幅度参数时,忽略了各变量独有的统计特性.为克服RPCA模型的这一不足,本文提出了通用鲁棒主分量分析(GRPCA)模型,采用M估计器(M-Estimator)为每个变量估计符合其自身统计特性的幅度参数,以提高模型的鲁棒性和通用性,并在此基础上提出了一种集成小波分解、鲁棒估计及独立分量分析的WR-ICA人脸识别算法.WR-ICA对人脸识别中的多种外部干扰(残缺人脸图像、化妆及遮挡等)都表现出很好的鲁棒性.理论分析和实验结果证实了WR-ICA的有效性,采用Cos距离作相似性度量时,WR-ICA的平均识别率达到99.44%.     

LMS算法的二次稳定性及鲁棒LMS算法

本文在时域内研究LMS算法(least mean square algorithm)的稳定性及鲁棒LMS算法的构造.首先将LMS算法表达式转化为标准的离散时间系统状态方程形式,之后运用线性矩阵不等式(LMI)技术对其二次稳定性进行了分析.针对滤波过程中会出现的输入和测量噪声干扰,本文提出了一种兼顾收敛性、鲁棒稳定性以及鲁棒性能的鲁棒LMS算法,最后给出了仿真算例,通过和一般的LMS算法的比较,体现了这种鲁棒LMS算法的优越性.     

基于小波分析和鲁棒最小二乘的信息融合估计算法

对于农田土壤的多传感器检测系统来说,其测量的信息具有非线性和时空变异等特性,因此对信息融合方法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力.应用小波分析理论,对原始测量数据进行了降噪处理,使降噪后的数据更能反映土壤的本质及变化规律:应用鲁棒最小二乘估计技术可以对不同传感器数据进行综合处理,去除冗余,克服歧义,得到比任何单个传感器更全面、更准确、更可靠的信息.针对农业中的自然环境具有很强的不确定性和经验性,运用基于小波分析的降噪和现代信息融合思想,提出了一种基于小波降噪和鲁棒最小二乘的信息融合估计方法.通过实验分析,其结果表明该方法是可行和值得研究的.     

一种利用MAP估计的双目运动体视算法

本文提出一种融合运动和体视信息的运动与结构参数的鲁棒估计算法，算法首先通过计算瞬时ＦＯＥ，实现对每个像素处位移的ＭＡＰ估计，并计算关联的置信度；然后利用位移估计，从两图像序列之一计算相对深度，导出能用于匹配两体视图像序列的视差先验概率分布，使体视对的两帧图像匹配，确定３Ｄ景物深度，算法可方便地估计每个像素处的视差，不需对表面作平滑假设。     

一种放射CT重建的鲁棒估计算法

放射CT的重建问题可以归结为一种基于泊松分布的最大似然估计（MuxnimumLikelihood,ML），其中最著名的如EM算法[1]，这种算法存在的问题是鲁棒性不强，当观测数据中存在一些出格点（outlier）（如2％）时，EM算法的性能就变得很差。本文分析了算法性能变差的原因，将泊松分布近似为高斯分布后，仿照鲁律估计中的M-估计，构造了一种鲁棒性很强的EM改进算法。实验结果表明，即使在投影数据中混有10％的出格点，仍能重建出满意的结果来。     

多个三维刚体运动的匹配和估计

本文提出了一种多个三维刚体运动的匹配和估计算法,将对应点匹配和运动参数估计结合在一起,转化为代价函数的最优化过程。算法解决了多个刚体运动匹配、分割和估计问题,突破了先匹配后估计的传统思想,从而有利于实时处理。大量计算机模拟实验结果证实了算法的有效性。     

利用光流估计三维运动参数的线性算法

三维空间中物体运动参数可以用二维平面光流及图象平面上投影坐标求得。当物体表面结构小于物体与投影图象平面之间的距离时,算法是线性的。     

确定三维运动参数的张量分析方法

利用中心投影图象序列估计三维运动参数,需要知道空间运动物体的特征与图象平面上投影坐标之间的对应关系。为了避免利用特征对应关系,本文给出在仿射变换系统中的张量分析方法,也给出模拟实验结果数据。     

非最小相位FIR系统辨识的递归封闭型算法的改进

本文根据基于高阶统计量辨识非最小相位FIR系统的线性算法之一递归封闭型算法,提出了一种利用非线性最小二乘解的优化迭代方法提高参数估计精度的改进算法,最后还给出了仿真实例。     

基于抗差估计的三维测向无源定位算法

针对方位角和俯仰角存在异常误差影响机载单站三维无源定位结果准确性的问题,提出一种鲁棒的递推最小二乘(RRLS)定位算法。在最小二乘(LS)解的基础上,利用M估计原理求出目标位置的鲁棒估计形式。为保证定位的实时性,推导了鲁棒的递推最小二乘算法,并选取IGGⅢ权函数作为等价权函数。理论分析表明,RRLS算法能够准确识别异常误差,通过降低异常观测数据的权值来减小其对定位准确性的影响。仿真结果表明,在两角存在异常误差时,RRLS算法具有良好的抗异常误差能力,保证了定位结果的有效性和快速收敛。     

基于小波域的图像噪声类型识别与估计

提出了一种基于小波域分解的类型识别方法．该方法利用噪声图像的小波高频子带系数能量分布,对图像中最常出现的两类噪声：高斯噪声和椒盐噪声进行识别,并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行了估计．对大量含噪图像的实验结果表明：该方法对图像噪声类型的识别和噪声大小的估计都比较准确．     

一种基于球面坐标的无线传感器网络三维定位机制

 节点定位作为无线传感器网络应用支撑技术之一,一直备受学术界和工业界的关注.现有的大多数定位算法针对平面应用而设计,无法满足三维空间应用.针对目前三维空间定位算法的不足,本文提出了一种基于球面坐标的动态定位机制,将定位问题抽象为多元线性方程组求解问题,最终利用克莱姆法则解决多解、无解问题.仿真结果表明,当在100*100*100m³的仿真场景内部署100个传感器节点,通信半径为10m、锚节点密度为10%时,相对定位误差为50.7%.在算法中引入了最小二乘法理论来估算节点位置以及结果过滤策略以减小定位误差,试验结果表明,改进后的算法性能提高了32.2%.     

一种基于Reeb图的3维肢体分割算法

人体行为分析与识别已经成为计算机视觉领域的一个热点问题,3维肢体分割在行为分析与识别中具有很重要的作用。这里提出了一种基于Reeb图的三维肢体分割的算法。对重构好的三维人体模型进行Reeb图提取,然后根据Reeb图节点的连接关系计算节点的度,关键节点定义为度非2的节点,再根据关键节点对Reeb骨架图进行分割,最后计算重构模型上点与Reeb骨架图的对应关系,反映射完成对人体模型的3维肢体分割。