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2371.基于树型贝叶斯网络的场景分类引擎训练算法
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
贝叶斯网络在场景分类统计模型设计中得到广泛的应用.但现有的大部分贝叶斯网络场景分类引擎没有能够充分利用贝叶斯网络丰富的知识表现能力和有效的自动学习能力.首先提出了一种灵活的树型贝叶斯网络分类引擎,用于场景分类模型的设计.然后,以条件对数似然评价为标准研究这种模型的自动学习方法,通过对分类器等价类的研究,证明了树型贝叶斯网络分类引擎自动训练过程可以忽略网络中边的方向,并提出了一个不需要对边重定向的学习算法.由于通常的场景图像编码维度较高,省略了边的重定向过程能够有效地减少模型的训练时间.实验结果验证了所提算法的平均训练时间在基准场景图像库上比传统算法的减少23.32％.
关键词：机器学习；模式识别；计算机视觉；场景分类；贝叶斯网络；网络结构学习
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2372.大量程柔性铰六维力传感器静态解耦的研究
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优化后的小波神经网络模型用于六维力传感器非线性解耦.建立了基于混合递阶遗传算法和优化小波神经网络的六维力传感器非线性解耦模型,设计了基于混合递阶遗传算法的小波神经网络结构及参数优化算法,给出了六维力传感器非线性解耦的具体实现流程.以最新研制的6-UPUR大量程柔性铰六维力传感器为对象进行实验,结果表明,采用该方法六维力传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.25％和2.59％,比采用BP和RBF神经网络方法的测量精度高.
关键词：六维力传感器；大量程；静态解耦；混合递阶遗传算法；小波神经网络
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2373.数字式平均法提高MRS探测信噪比应用研究
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
针对核磁共振地下水探测仪信号甚微弱导致信噪比太低的问题,分析了野外施工环境电磁干扰的特点,设计了数字式平均型数据采集与数据预处理系统.把一次测量时间内的信号分成若干个时间间隔小段的信号,然后对这些信号进行取样,将各次测量中处于相同位置的取样进行积分平均.研究结果应用于JLMRS(Jilin magnetic resonance souding)型核磁共振地下水探测仪中,实验室与野外探测结果表明,数字式平均方法改善核磁共振地下水探测仪信号的信噪比是有效的、可行的.
关键词：数字式平均；核磁共振法；信噪比；信噪改善比
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2374.基于直线光流场的三维检测新方法
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
提出了基于直线光流场的三维检测计算方法.在透视投影下,将表示二维直线的参数对时间的导数定义成直线光流场,详细推导出基于直线光流场检测三维刚体运动参数的模型.使用最小二乘法,求出刚体的三维旋转运动参数、平移运动参数和空间直线坐标,从而实现了刚体的三维检测.该方法利用单目图像序列中连续3幅图像的2对直线光流,能够检测出物体的运动参数和结构参数,有助于全面检测和识别物体.多组实验表明该方法是稳定的,具有较好的鲁棒性能.
关键词：直线光流；三维检测；模型；运动参数；结构参数
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2375.非线性畸变分布椭圆鱼眼镜头成像建模和校正
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
非线性畸变分布椭圆鱼眼镜头是面向视频监控应用的一种新型鱼眼镜头,与传统的鱼眼镜头不同,非线性畸变分布椭圆鱼眼镜头采用非角对称光学系统设计原理,其有效成像面为椭圆,并且采用非线性畸变分布成像函数,能够实现对大视场中关键区域的增强畸变.通过对其非相似成像的研究,建立一种全方向光线跟踪下的镜头成像混合畸变模型,使用B样条曲面和曲线分别拟合径向和切向畸变函数,然后通过五面立体角度标定空间实现对镜头成像函数的精确标定,最后实现畸变图像的校正.
关键词：非线性畸变；鱼眼镜头；角度分辨率；B样条
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2376.基于相位和GGVF的水平集乳腺超声图像分割
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
提出一种基于相位和广义梯度矢量流( generalized gradient vector flow,GGVF)的水平集分割方法,并用于乳腺超声图像的肿瘤分割.首先,在频域空间,用Cauchy核替代Log-Gabor作为正交滤波器对图像进行滤波,提取来自于单演信号的多尺度图像特征,引入相位一致的思想将多尺度特征结合起来进行边界检测；然后,在此基础上,利用相位一致梯度图定义了一个基于相位的速度停止项函数,同时改进了GGVF；最后,将得到的速度停止项和梯度矢量流融入到水平集演化方程中来控制曲线的演化,获得乳腺肿瘤的边界.实验结果表明,使用该分割方法可获得比现有方法更好的乳腺肿瘤分割结果.
关键词：局部相位；广义梯度矢量流；水平集；分割；乳腺超声图像
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2377.水下目标自主连续跟踪与定位算法研究
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
针对水下无人航行器进行纯方位目标运动分析时难以获取精确稳定的目标方位的情况,研究了实时有效的方位预处理方法.针对水下环境噪声起伏变化的特点,采用自动阈值检测和抛物线波束内插方法获取精确的目标方位；提出了一种预置跟踪算法实现对目标方位的连续检测跟踪,克服了方位历程中可能出现的野值和漏检现象,确保基于修正极坐标的扩展卡尔曼滤波算法(modified polar extended Kalman filter,MPEKF)正常工作.试验结果表明,该方法能够对移动目标进行运动分析,正确获取目标距离、速度信息,误差较小,具有很高的工程价值和军事应用前景.
关键词：自动阈值检测；预置跟踪；纯方位目标运动分析；扩展卡尔曼滤波
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2378.基于均值偏移快速算法的红外目标跟踪
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
在光电跟踪设备中,传统的嵌入式跟踪器一般采用形心、相关等算法,在复杂背景下或目标受到遮挡时会丢失目标.为了能够使目标跟踪器具有抗遮挡的能力,在嵌入式目标跟踪平台上引入了均值偏移算法.在硬件的设计上,利用FPGA并行运算效率高的特点,设计了基于FPGA的直方图统计计算模块,该模块实时的将每一帧的直方图计算结果存储在SDRAM上,然后利用DSP进行均值偏移的迭代运算,在算法上针对红外图像设计了融合图像位置和像素灰度特征的改进核函数直方图作为目标特征,并提出了改进的快速均值偏移算法使其满足DSP的运算速度要求.实验表明系统在背景复杂和目标受局部遮挡时可以连续跟踪目标.跟踪性能好于传统的以型心为算法的跟踪器.在目标区域大小为64×64像素大小时,平均计算速度为22 ms.该系统和所使用的算法可支持大部分红外相机对目标的实时稳定跟踪.
关键词：均值偏移；红外目标跟踪；概率密度；嵌入式系统
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2379.改进的高斯肤色模型及其在人脸检测中的应用
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
针对传统高斯肤色模型在肤色和光照变化较大情况下不能有效提取肤色区域的问题,提出一种改进的高斯肤色模型,并将其应用于人脸检测中.模型参数采用一种自适应更新的参数选择方法,通过对相似度人脸和灰度人脸在对应像素点加权相乘的方式,得到将肤色相似度信息和灰度分布信息有效结合的人脸肤色模型,并结合Adaboost算法设计了人脸检测方法.在FERET(facial recognition technology database)、LFW( labeled faces in the wild)、GTFD( Georgia Tech face database)和多人脸图库上的实验结果表明,该模型的肤色提取正确率比传统高斯肤色模型提高了27.1％,提出的人脸检测方法的检测率比Adaboost算法提高了5,5％.
关键词：高斯模型；Adaboost；肤色分割；肤色建模；人脸检测
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2380.基于改进RPCA的某型发射机自适应监测新方法
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
提出一种改进的基于数据块更新的递归主元分析(recursive principal component analysis,RPCA)方法,对具有慢时变和多变量等特性的某型舰空导弹武器雷达发射机工作过程进行自适应监测.该方法在协方差矩阵的特征值分解中引入低秩奇异值分解递归方法,实现负荷矩阵和特征值矩阵的递归计算；制定了均值、方差的更新策略；给出一种基于指数加权的控制限递归算法以提高RPCA的健壮性.实验证明该方法能自适应地跟踪过程时变并实时监测故障,同时有效地降低误警率.
关键词：递归主元分析；时变过程；白适应监测；低秩奇异值分解；指数加权
027-87841330