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基于单机排序问题的降落飞机分组排序方法 总被引:6,自引:1,他引:6
为使单跑道降落飞机排序结果在实际操作时可行、简单,首先限制同一航路段上的飞机按照先来先服务的原则排序,在最终的排序中,其拓扑次序不变;其次提出了将飞机分组排序的思想,对同一航路段上刚好满足最小安全间隔的飞机做为一个飞机组参与排序。使用1|chains|∑wjcj做为排序模型,通过求解各飞机链的ρ因子可以快速得到排序结果。将本方法用于对双流国际机场和其它几个机场的实际航迹数据进行计算,得到的排序序列完全符合实际管制需要,具有很高的推广应用价值。 相似文献
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针对ASPCM模型处理转动角度较大的人脸图像时出现的不足,提出CASPCM模型.以样本与模型中心的距离为依据将训练样本分组,为每个分组训练ASPCM模型;将局部ASPCM模型的合成映射结果加权平均得到CASPCM模型的合成结果;提出利用梯度下降法使分解映射的姿势估计逐步精确.采用精确性和概括性两个标准衡量该模型的分解性能和合成性能.实验表明,CASPCM模型的分解性能和合成性能均优于ASPCM模型;基于该模型的人脸识别系统在处理转动角度较大的人脸图像时,识别率比 ASPCM模型高7%. 相似文献
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针对有噪的ICA模型,提出一种有限制的平均场近似(restrictive m ean field approxim ation,RMFA)的算法来求解ICA模型参数和源信号的估计问题.在传统MFA-ICA算法的基础上,提出将ICA中的模型参数和源信号均限制为非负,目的是使得提取出的特征更独立,更利于识别.通过手写体数字和仿真模拟人脸图形以及ORL人脸数据进行实验,将RMFA-ICA算法与传统的ICA算法和无限制的MFA-ICA算法进行比较,对于手写体数字和仿真模拟人脸图形,RMFA-ICA算法能分离出更独立的特征,对于ORL人脸数据,其结果表明,利用RMFA-ICA算法明显优于传统ICA算法和无限制MFA-ICA算法识别结果. 相似文献
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基于遗传算法的车窗定位 总被引:2,自引:0,他引:2
车型识别是智能交通系统中一个重要组成部分 ,而车窗是车型识别的一个重要特征 ,因此如何更准确、更快速地定位车窗是一个关键点之一。特别是当图像的信噪比递减 ,或者由于照明、运动模糊等因素的影响 ,使得图像子区域在直方图中不一定出现明显的波峰和波谷 ,而无法检测、定位和分割出峰值不明显的图像 ,利用传统的方法往往不能得到令人满意的定位、分割效果 ,因此采用基于色度函数曲线构造的遗传算法来进行车窗的分割、定位。实验结果表明该算法抗噪能力强 ,具有很好的适应性。 相似文献
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基于概率主成分分析的人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
人脸自动识别是模式识别和图像处理等学科的一大研究热点,在身份鉴别、信用卡识别、护照核对以及监控系统等方面有着广泛的应用。提出一种基于概率主成分分析方法(PPCA)的人脸识别,该方法与传统的主成分分析(PCA)相比,克服了简单的“丢弃”其他非主成分因子,在PPCA中将“丢弃”因子作为噪声成分进行估计.同时PPCA方法是一种基于概率模型的方法,因此很容易延伸为混合模型,对于PPCA概率模型参数,提出利用EM算法对其进行估计。用两个不同的数据集(姿势表情变化集和光照变化集),将PPCA人脸识别算法和传统的PCA算法进行比较,基于PPCA的人脸识别算法中的“丢弃”方差的收敛速度快于传统的PCA算法。实验结果表明.无论是姿势表情变化集,还是光照变化集,PPCA算法的识别率都优于传统的PCA识别算法。 相似文献
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基于能量增强和形态学滤波的车标定位方法 总被引:8,自引:0,他引:8
根据车标在垂直方向上能量高且集中的特点,提出了一种新的快速且鲁棒性较高的车标定位方法。先通过能量增强和自适应形态学滤波进行图像过滤,进而通过自适应阈值分割出车标候选区域,然后根据车标特征及其与车辆的相互关系进行了车标精确定位。大量实验表明,晴朗天气下,定位准确率在94.5%左右,天气较差时定位准确率在89.2%左右,定位时间为120~150ms。 相似文献