基于区域分割和二次判别的手静脉识别

提出了一种基于区域分割和二次判别的手静脉识别方法,首先,将静脉图像分割成一些相同大小的互不重叠的子区域,在每一个小的子区域内抽取仅带有该区域局部特征的Gabor相位信息,再将这些特征信息级联成整幅图像的特征矢量,进行静脉识别.在抽取特征的过程中,使用Fisher线性判别(Fisher linear discriminant,FLD)降低特征矢量维度.最后,利用得到的相位信息重建一幅静脉图像,并根据阈值将图像二值化,从而分割出手静脉骨架,结合静脉骨架的相似性得到手静脉的二次识别.在香港理工大学的数据库上测试了算法性能,实验结果表明,通过区域分割获取局部特征在手静脉识别中起到了关键作用,在进一步结合了二次判别后,本文提出的手静脉识别方法取得了0.09％的等错误概率(Error equation rate,EER).     

二次栅格扫描与三角形质心迭代的定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在Grid-Scan算法的基础上提出一种改进的二次栅格扫描定位算法,再利用三角形质心迭代法进一步提升定位精度。首先通过比较未知节点的所有邻居锚节点到该未知节点的信号强度,找到最近邻居锚节点,利用最近邻居锚节点对可再定位的未知节点所在的估计区域进行二次栅格扫描,再利用PIT法则对定位区域进一步缩减,最后对质心三角形质心进行迭代计算得到最终定位点。仿真结果表明,在相同的网络环境下,与传统算法相比,改进算法明显提高了平均相对定位精度。     

基于距离几何约束的二次加权质心定位算法

利用二维实空间中Cayley-Menger行列式提供的距离几何约束条件,结合加权质心计算,提出一种基于距离几何约束的二次加权质心定位算法(DGC-TWCL)。Cayley-Menger行列式用于求解测距误差的优化解,从而可修正节点间的非精确距离。二次加权质心计算通过加权因子来体现锚节点在定位坐标确定中的影响程度。实验结果表明：DGC-TWCL具有较好的定位精度及算法可扩展性和鲁棒性。     

改进的RSSI质心定位算法

近年来,随着物联网技术的不断发展和基于位置的服务快速增长,室内定位技术已经得到了越来越广泛的关注。然而由于室内环境复杂多变,受反射,折射,衍射及多径衰减影响,使得无线信号波动较大,定位结果容易产生偏差。针对该问题,本文提出了改进的RSSI质心定位算法。本方法经过卡尔曼滤波器对原始信号去噪处理,由信号加权求出位置坐标,根据速度对位置来进行优化。通过仿真和实际测试结果表明,在实际室内环境中,改进的RSSI质心定位算法具有较高的定位精度。     

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法（ WCLA）对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法（ IWCLA-SAN）。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化（ PSO）的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明：该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。     

WiFi定位技术——基于质心定位的三边定位算法的研究

该文主要针对WiFi定位的实现,提出了一种将质心定位和三边定位相结合,提高WiFi定位精确度的方法。该方法将参考节点均匀分布的质心定位思想引入到三边定位中,弥补了单一的三边定位精度不高的缺陷。     

基于全质心-Taylor的UWB室内定位算法

针对室内环境下的非视距(NLOS)传播给定位精度造成较大误差的问题,通过对超宽带(UWB)定位模型进行分析,提出了一种基于全质心-Taylor的混合定位算法.采用对测距误差不敏感的全质心算法将锚点测距数据分组运算,获得目标节点的初始粗定位信息,采用质心修正算法对粗定位节点进行优化运算,从而确定Taylor级数展开初值,再进行迭代求解,进行第二次精细定位.实验结果表明:与Chan-Taylor算法、最小二乘估计(LSE)-Taylor算法相比,本文算法定位精度有明显提高.     

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

针对无线传感器网络(WSNs)定位算法定位精度不高的问题,提出了一种基于RSSI测距的质心(Centroid)算法和加权质心(W-Centroid)定位算法相结合的新的定位方法WR-Centroid.该算法主要通过RSSI测距得出4个参考节点到未知节点的距离,再任选3个距离为半径,以相应的参考节点为圆心画圆得到3个圆的交叠区域,构成一个三角形,求出这个三角形的质心.依照这种方法,求得4个质心坐标,利用加权质心定位算法求出未知节点的坐标.仿真结果表明:该算法比加权质心定位算法精度有很大的提高.     

基于四边形分解的质心定位算法

为了有效地获得未知节点的坐标,质心定位算法通常任取3个信标节点,组成三角形并求质心,但其定位误差较大.为了提高节点定位精度,取4个信标节点,组成四边形,并将该四边形分解成2个三角形,并分别求两者的质心,再对2个质心的坐标求平均,作为未知节点的质心.该算法避免了4个信标节点组成凹四边形带来的较大误差.Opnet环境下进行的动态仿真实验结果表明:在不增加锚节点的情况下,该算法比原始质心算法收敛速度略微减小,但是计算精度得到了较大提高.     

基于肤色质心与边缘自生长的手势分割算法

针对现有手势分割方法难以在类肤色背景下从图像中高效完整地分割出静态手势的问题,提出一种基于肤色质心与边缘自生长的手势分割算法。利用肤色模型得到手势区域的质心,质心可降低后续边缘检测算法的计算量;利用改进的边缘检测算法得到手势边缘,同时提出一种边缘自生长算法,能有效补全局部断裂边缘,增强后续分割效果;将肤色信息与边缘信息进行差分运算分离类肤色背景,再用连通域及形态学处理去除以得到最终手势图像。实验结果证明,该算法较传统肤色模型及同类算法,能更加快速准确地在类肤色背景下分割出手势图像。     

一种基于次锚节点的无线传感器网络质心定位算法

质心定位算法是无线传感器网络无需测距定位的一种典型算法。针对其定位精度和覆盖率的不足,对质心定位算法进行改进,提出一种新的WCSA算法。在三角形测试原理(PIT)的基础上,优化选择锚节点,利用三角形质心的特性,对不同的锚节点赋予权值,体现不同锚节点对定位的影响,修正定位结果,提高定位的精度;针对网络中的边缘节点和不可定位节点,采用特征计数的方式引入次锚节点进行二次定位,在降低应用成本的同时能有效地提高定位覆盖率。仿真实验表明,新的算法相比于质心算法,有效提高了定位精度,具有一般的适用性。     

基于区域生长的道路图像分割技术研究

对一幅给定的道路图像，首先计算其梯度图像，然后利用HOUGH变换确定粗略道路区，根据灰度直方图全局峰值个数选取区域核心点，采用近邻函数准则聚类算法选取区域生长阈值，结合单一型链接区域生长和质心型链接区域生长作为生长准则进行区域生长，得出道路区的区域描述。     

基于邻域信息的图像分割技术

提出一种基于图像邻域信息的分割方法.首先,根据像素点邻域信息得到高维特征向量;然后采用典型相关分析(CCA)改进线性判别分析(LDA)中的变换矩阵,使得特征向量的降维具有自适应性;最后用最近邻法对降维后的特征向量进行分类,从而实现了图像的分割.试验中,选取人脸图像分割来验证该方法,结果显示出其具有良好的分类效果.     

无线传感器网络中基于RSSI的改进加权质心定位算法

针对基于无线传感器网络的节点定位问题,提出一种基于接收信号强度(RSSI)的改进加权质心定位算法。该算法首先采用高斯理论模型过滤RSSI值,再运用校正RSSI测距技术测量节点之间的距离,并优选信标节点,最后用改进加权质心算法进行定位。实验结果表明:改进后的算法相比于传统的质心定位算法,能够实现更好的定位效果。该算法充分利用了RSSI数据,避免了信息的淹没,能够较好地满足低功耗与低成本的要求。     

基于T-prim模型的肺气管分割算法

针对现有高阶支气管分割算法计算成本过大或分割精度不足等问题,提出一种基于T-prim模型的肺气管树分割算法。通过形态学灰度重建对CT图像进行初步处理,使用区域生长算法得到主支气管;从马尔可夫随机场的角度对分水岭算法分割框架进行优化,得到优化的分割框架;利用主气管骨架提取自动获得种子节点,算法迭代构造出T-prim模型,利用优化的分割框架得到完整的肺气管树。通过与两种EXACT09竞赛算法的对比实验证明了该算法在不依赖于种子点的人工选择,不需要训练集的条件下,能以极低的泄漏量获得更完整的分割结果。     

基于量子遗传算法的图像分割

针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,将量子计算与遗传算法进行融合,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明量子遗传算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛效率.     

基于锁位的并行二进制分割防碰撞算法研究

针对传统超高频射频识别(UHF RFID)系统中出现的多标签碰撞问题,提出一种基于锁位的并行二进制分割(LPBS)防碰撞算法。利用曼彻斯特编码发送锁位指令,确定并提取碰撞位,不再传输非碰撞位信息;利用并行二进制分割技术,使得阅读器和标签可以进行一位标签应答。该算法减少阅读器和标签之间传送的比特数量的同时,减少了碰撞时隙。仿真结果表明,在大多数情况下,该算法在吞吐率、时间延迟等方面优于传统的防碰撞算法。     

基于Potts模型的图像分割快速算法

Potts模型是一种通用的多相图像分割的变分模型,其极值问题需要迭代求解一系列偏微分方程。针对其求解过程计算效率较低的问题,提出一种基于对偶方法的快速算法。采用离散二值标记函数作为特征函数,利用Lagrange乘子法把对特征函数的约束加入能量泛函,然后引入对偶变量改写模型中的长度项,利用KKT的条件得到特征函数的二值解以及对偶变量的简单迭代格式。通过数值实验将该方法与梯度降方法、对偶方法和Split Bregman方法进行比较。实验结果表明,该算法的计算效率和分割准确性都高于其他三种方法。     

基于TDOA的无线传感器网络四面体质心定位算法研究

在无线传感器网络中,确定节点位置或事件发生的位置对其监测活动至关重要。针对部署在二维空间的无线传感器网络质心定位算法性能问题,结合TDOA测距模型,引入定位近点的概念,并推广到三维空间,提出一种改进的四面体质心定位算法ICLA。并从不同节点密度、不同锚节点密度以及不同通信半径等方面比较两种算法的性能。仿真实验结果表明,改进之后的ICLA定位算法在定位误差和定位精度方面达到了更好的效果。