基于单目视觉的SLAM算法研究

利用一种新型的人工路标系统-MR二维码,提出了基于单目视觉和里程计的SLAM方法.首先介绍了MR二维码系统,然后在对机器人运动模型和视觉传感器观测模型进行分析和验证的基础上,给出了一种实用的里程计位置估计误差模型.机器人移动过程中,利用扩展卡尔曼滤波器对视觉信息与里程计信息进行融合.在室内环境下进行了实际实验,实验结果表明该算法可提高机器人定位和构建地图的精度,验证了算法的有效性.     

略论数学直观及其教育意蕴

直观在教学中起着十分重要的作用,著名教育家夸美纽斯在《大教学论》中提出并论证了许多教学原则,其中一个原则便是直观性原则. 人们重视直观的一个重要原因即视觉是人们接受信息的主要通道,比如实验心理学家赤瑞特拉通过大量实验证明,人类在接受的信息中,通过视觉获得的占绝大部分(83％).     

细致观察,寻找二元一次方程组的特殊解法

心理学上认为观察是一种有目的、有计划、主动并有思维参与的知觉过程.数学观察能力是指利用视觉感官高效地提取信息,并调动各种数学思维和储备知识对信息进行提炼、加工,构     

视错觉之视觉焦点与组织

正有的设计为什/厶一眼就令人印象深刻?有的设计为什么平平无奇,吸引不了别人的眼球?那是因为,成功的设计抓住了视觉焦点。'人们用视觉获取环境中的信息,视线集中的中心点是最清晰的,而我们可以运用视错觉来使你希望别人注意的地方成为焦点。     

飞行员视觉信息易读性研究

视知觉是眼部受到视觉刺激后对可见光信息解释,并作出计划或行动的能力.良好机坪标志对飞行员正确的接收信息并采取适宜的行为至关重要.研究以19名某航空公司飞行员为被试对象,采用改进后的EP507空间视知觉测试仪探究影响飞行员视觉信息易读性的影响因素,以及不同影响因素的作用结果.采用多因素被试内实验设计,分别以图形形状和呈现顺序的不同水平为因变量进行研究,利用SPSS、MATLAB等软件进行方差分析得出相应结果,从人机工程学角度将所得结论应用推广至机坪标志的改进,对机坪标志本质安全的提高具有一定参考价值.     

基于小波系数相对模糊关系的水印方法

提出一种基于带参数整数小波变换和相对小波系数模糊关系的数字水印算法.应用基于视觉系统小波域量化噪声的视觉权重分析方法,自适应的构造模糊关系矩阵,在水印的提取过程中实现了盲检测.本方法与经典的密码理论以及高级加密算法相结合.应用Rabin方法生成单向Hash函数,信息隐藏算法可以完全公开.水印算法不可感知性好,鲁棒性强,是一种有效的版权保护方法.     

基于多特征信息自适应融合的视频目标跟踪算法

针对单一视觉特征跟踪的局限性,提出一种根据场景变化动态建立目标模型的粒子滤波视觉跟踪算法,方法首先选择简单且具有互补性的色彩与纹理特征描述表示当前图像,然后在粒子滤波框架下,利用民主融合策略进行信息融合,从而提高目标观测模型的鲁棒性;分析和实验表明, 算法对视频运动目标的任意平移、转动、部分遮挡、光照变化以及相似物干扰等情况下的跟踪均具有较好的效果.     

一种Retinex问题的加权总变分方法

人类视觉系统在不同光照强度下对同一场景感知到的色彩是相同的,这种现象被称为颜色恒常理论.Retinex理论解释了这一现象并表明人类视觉的色彩感知与光照强度无关,只与物体的内在反射属性有关.Retinex问题是要从在一定光照强度下记录的图像中获取反应物体本身属性的反射值,从而获得物体的真实色彩.提出了解决Retinex问题的加权总变分模型,在所提模型中利用权函数更好地保持了图像的纹理特征和边界信息,并设计了交替最小化方法求解所提模型.实验结果表明,加权总变分模型能够得到更好保持图像的纹理特征和边界信息的反射图像和增强图像.     

浅谈儿童珠心算与工作记忆子系统之间的关系

儿童珠心算是珠算和心算相结合的产物。近年来,有关到底是哪一个工作记忆附属系统(视觉空间画板、语音环路),负责着珠心算计算信息的短暂存储争议很多,本文旨在通过前人实验所得结果和核磁共振成像结果,简单论证有关工作记忆子系统与珠心算之间的关系。     

略谈快速算法

“活用数学、改进算法、利用三觉(视觉、听觉、触觉)、助记省脑,敏感脑算、灵活快速。”可以获得良好的计算效果(快速、准确)。 四则运算,以算速讲:笔算慢于珠算、珠算慢于珠脑结合、珠脑结合算慢于以算珠计算信息为载体的脑算,(珠算式心算)以算珠计算信息为载体的脑算慢于以教室计算信息为载体的脑算(敏感式脑算)。     

拜读本刊发表王卫达《珠心算应实行早期教育》文章有感

2002年10月28日,解放军队选手在全国首届珠心算技术比赛大会上,加减算70题对了69题,计算频率达28字/秒,包含信息的输入、加工和输出。净算思维频率是50次/秒以上。这个数字远远超过了20次/秒的视觉     

多媒体在《高等数学》教学中的实践与思考

数学的教学过程实际上是一种信息的传递过程 ,整个过程是由信息的拥有者、传递媒体和信息的接受者三方面组成 ,而接受信息则主要通过视觉、听觉获得 .几百年延续下来传统的《高等数学》教学方法大多是黑板加粉笔 ,有时附加一些挂图及模型 ,对课本内容边讲解边板演而完成 .它已成为人们最熟悉的教学方法 ,但是随着现代科学技术的迅速发展 ,人们对数学知识的需求日益递增 ,而大学生在校内学习时间有限性以及各专业教学改革及双休日制度与重大节日假期的延长 ,使得《高等数学》课程的教学学时不断被压缩 ,教学密度越来越大 ,课时尤为紧张 .又因…     

浅谈解题中的数学观察

本文中的数学观察,笔者的理解是:它不仅是数学问题在视觉系统中的感觉,还包含着对数学问题的精密细致的考察,积极合理的思索,灵活巧妙的的转换和深刻广阔的联想(视觉思维)。是一种有目的、有计划地收集解题信息并有思维积极参加的感知过程。当今,解题教学在数学教学中的重要地位已经得到普遍承认,长期的解题经验和解题教学的实践表明,解题的成功与数学观察的敏锐性、透彻性、理解性是密切相关的,对有些问题我们常说“想不到”,实际上应该说是“看不到”。因此,要在解题教学中提高学生的解题能     

视觉显著性对横幅广告注意及记忆效果的影响研究

目前对横幅广告视觉注意和记忆效果的研究出现了“独特性观”和“盲视观”两种矛盾的观点。本研究从任务驱动的视角出发,引入计算神经科学的视觉注意计算模型,借助眼动追踪技术,探讨不同任务驱动下横幅广告的视觉显著性对消费者的注意和记忆效果的影响。结果表明:在不同任务驱动下,横幅广告的视觉显著性对消费者的注意及记忆效果的影响具有显著差异。具体而言,在浏览任务中,视觉显著性高的横幅广告比视觉显著性低的横幅广告能带来更好的广告注意及记忆效果;在搜索任务中,不同视觉显著性水平的横幅广告对消费者的注意和记忆效果的影响没有显著差异。本研究丰富了计算神经科学在营销领域的运用,为企业选择合适的网络广告策略提供借鉴。     

数学教材的粗读、复读与精读

正常学校学习或自学教材 ,采取粗读、复读与精读的独立读书程序 ,可事半功倍 .第一、粗读———浏览全书 ,掌握概貌 .为此必须以较快的速度迅速浏览 .看书时 ,应先看目录和前言、编者的话等 ,以了解书 (或全章、全节 )的大意 .阅读正文时 ,从默读到逐渐加快眼的视力速度 ,以加强大脑皮层上视觉区的神经兴奋 ,直接以文字、数学符号作为信息传入脑的视觉区 ,既加快了阅读速度 ,又锻炼了自己的逻辑思维能力 .粗读中 ,重点在于了解书的概貌 ,初步理解书中的基本概念、基本原理和定理 .学会初步的运算和论证 .阅读进度可以配合教学进度 ,也可以按…     

基于选择策略的移动机器人视觉伺服镇定方法

针对单目视觉非完整移动机器人系统,提出了一种基于选择策略的视觉伺服镇定控制方法.具体而言,首先在视觉位姿估计的基础上,将相对位置及指向角度作为系统误差量,利用Lyapunov方法设计了视觉镇定控制律;然后,为解决该控制律在某些初始位置下导致机器人产生较大旋转角度的问题,文章对误差形式进行调整得到负向镇定控制律,进而对上述两种控制律制定相应的选择策略;同时结合主动视觉使目标特征处于摄像机的视野(field-of-view,FOV)内.仿真与实验结果表明,视觉镇定控制律能以相同控制参数在不同初始位姿下高效完成镇定任务,并且该选择控制策略可使云台旋转角处于合理的运动范围内.     

基于小波变换和人眼视觉系统特性的图像降噪方法

利用小波变换与人眼视觉系统（human visual system,HVS）的多通道特性相匹配的特点,提出一种基于人类视觉系统的图像降噪方法.该方法在P-M模型中引入小波变换与视觉敏感函数,并且结合视觉敏感函数的带通特性,提出一种新的扩散函数.实验结果表明,该方法得到的图像不论在客观评价（峰值信噪比）方面还是主观测评方面,都能达到较好的效果.     

基于全局对比度的随机游走显著性视觉注意模型

模拟人类视觉的显著性视觉注意机制还没有形成统一的模型,依据对人类视觉的分析可知显眼、紧凑和对比度高的目标更加吸引人眼的注意,提出一种基于全局对比度结合随机游走的显著目标视觉注意算法,并将视觉显著性检测问题化为马尔科夫随机游走问题.首先计算输入图像的颜色和方向的全局对比度形成特征向量,利用向量间的距离确定图表示的边权重,从而构造随机游走模型的转移矩阵.同时通过全连通图随机游走和k_regular图随机游走提取图像的全局特性和局部特性,并将二者相结合得到显著图,从而确定显著目标.在国际上现有公开测试集上进行仿真实验,并与其它显著性视觉注意检测方法进行对比,结果表明,方法检测结果更加准确、合理,证明算法切实可行.     

基于全局对比度的随机游走显著性视觉注意模型北大核心

模拟人类视觉的显著性视觉注意机制还没有形成统一的模型,依据对人类视觉的分析可知显眼、紧凑和对比度高的目标更加吸引人眼的注意,提出一种基于全局对比度结合随机游走的显著目标视觉注意算法,并将视觉显著性检测问题化为马尔科夫随机游走问题.首先计算输入图像的颜色和方向的全局对比度形成特征向量,利用向量间的距离确定图表示的边权重,从而构造随机游走模型的转移矩阵.同时通过全连通图随机游走和k_regular图随机游走提取图像的全局特性和局部特性,并将二者相结合得到显著图,从而确定显著目标.在国际上现有公开测试集上进行仿真实验,并与其它显著性视觉注意检测方法进行对比,结果表明,方法检测结果更加准确、合理,证明算法切实可行.     

基于视网膜大细胞通路计算模型和深度学习的无人机目标检测

在复杂背景下的小型无人机红外目标检测是计算机视觉领域的挑战性课题.传统目标检测算法利用深度卷积神经网络提取无人机的静态外观特征并进行模式判别,但在复杂背景下且目标外观不清晰时的性能会显著下降.本文借鉴生物视网膜机制,通过视网膜大细胞通路模型提取无人机目标的时空运动信息,同时借助深度卷积神经网络获得基于静态表观特征的目标置信度图,进而将视网膜时空运动信息与深度卷积网络的目标置信度图进行融合获得目标检测结果.在Anti-UAV2020公开数据集上的评估结果表明,所提出算法的检测精确率达到86.90%,超过了业内主流的YOLO-v3算法.