基于DSP并行结构的多神经网络集成分类器

介绍一种用于多目标分类的基于DSP的多神经网络集成算法，并结合算法设计了一个基于多DSP并行结构的多目标分类硬件系统．算法主要是运用不同规模和不同初始条件下形成的同种类型的神经网络分类器，把每一个神经网络输出映射为后验概率，然后进行加权平均判决，实验结果表明，目标统计识别率均达92％以上。     

基于变分辨率的自适应窗口目标跟踪方法研究

针对视觉跟踪中运动目标的大小也随之改变这一问题,提出一种基于变分辨率的自适应窗口目标跟踪方法。在最大后验概率视觉跟踪算法基础上,分析了运动目标窗口内外框上的后验概率贡献指标,建立了自适应窗口调整目标尺度的数学模型。当运动目标尺寸变化时,其分辨率也相应变化,为了保证跟踪的实时性和效率,采用变分辨率的特征统计采样方法。在对运动目标实现自适应窗口的跟踪时,特征统计的分辨率也随之改变,对尺寸越大的运动目标尺度赋予更低的分辨率,从而实现基于变分辨率的自适应窗口目标跟踪。     

变尺度概率净化法的优化

变尺度概率净化法是一种混沌时间序列非线性动力学降噪方法，该方法需对整个相空间点列做联合处理，因此算法的计算量和所需内存量会随着每个轨道点的修正参考点数和嵌入维数的增加而呈指数增长.根据变尺度概率净化法的特点，对前向概率和转移概率的估计方法作了一些改进，使算法的运算量减小到了原来的0.27左右，而降噪性能并没有下降，并提出了数据较长情况下的算法实现结构，大大降低了算法运行所需内存. 关键词： 混沌 非线性动力学 降噪 最大后验概率估计 变尺度概率净化     

基于最大后验概率的人脸平移与旋转跟踪方法研究

针对目前大多数视觉跟踪算法只能够跟踪平移运动人脸目标,而不能跟踪旋转运动人脸目标这一问题,提出一种基于最大后验概率的人脸目标平移与旋转跟踪方法。在基于最大后验概率的视觉跟踪算法基础上,采用了自适应角度模板进行人脸目标旋转跟踪,与传统的视觉跟踪方法相比,当人脸发生倾斜时,该方法能更精确地得到人脸的位置和方向。实验结果表明,该方法能够有效地跟踪具有平移与旋转运动的人脸目标。     

基于后验概率度量的粒子滤波跟踪算法研究

 针对遮挡、光照变化、尺度变化等复杂环境中的视觉跟踪问题,提出一种基于后验概率度量的粒子滤波跟踪算法。由于后验概率指标与Bhattacharyya系数指标相比具有更强的峰值特性,采用后验概率指标作为相似性度量函数,通过粒子的更新、推广、观测、估计等步骤实现跟踪算法。通过对实际视频图像序列进行目标跟踪实验,实验结果表明:传统算法只有约50%的图像能够实现尺度自适应,而本文算法采用传统算法25%的粒子就能够收敛逼近目标的真实轨迹,达到更强的抗遮挡能力,90%以上的图像序列都能够实现良好的尺度自适应效果。     

水下对空中声源的运动参数估计

为了解决传统的交互式多模型目标跟踪算法中马尔可夫概率转移矩阵固定不变,造成的模型切换缓慢、跟踪精度不高的问题,提出了一种基于后验信息修正的时变转移概率自适应交互式多模型跟踪算法。算法定义了一种新的修正因子,利用后验信息对概率转移矩阵进行实时修正,提高匹配模型的概率,减小非匹配模型的影响,使得系统模型能够及时、准确地切换到匹配模型。蒙特卡洛仿真实验表明,该自适应交互式多模型算法能够应用于水下目标跟踪中,相比传统交互式多模型算法,模型匹配度更高,滤波效果也更好。     

基于斑点噪声的拖尾Rayleigh分布的合成孔径雷达图像最大后验概率降噪

为了反映合成孔径雷达图像中斑点噪声尖峰厚尾的统计特征，使用拖尾Rayleigh分布来描述斑点噪声.基于Gamma先验分布和斑点噪声的拖尾Rayleigh分布，推导出了合成孔径雷达图像的最大后验概率滤波方程，并给出了它在特定特征参数时的解析形式.使用Mellin变换从观察图像估计拖尾Rayleigh分布的未知参数.给出了在斑点噪声的拖尾Rayleigh分布下的最大后验概率降噪试验和量化指标.为了消除滑动窗大小和噪声强度对降噪结果的影响，给出了降噪能力随滑动窗大小和噪声方差的动态变化关系.结果表明，拖尾Ray 关键词： 斑点噪声 拖尾Rayleigh分布 最大后验概率降噪 Mellin变换     

窄带语音带宽扩展算法研究

为了降低谱失真,提出了一种基于隐马尔科夫模型的窄带语音带宽扩展算法。首先,算法选取与宽带谱包络互信息大的参数构成特征矢量,并利用隐马尔可夫状态和过去观察特征矢量的联合先验概率估计条件后验概率。其次,以条件后验概率为基础,算法结合贝叶斯条件参数估计法和最小均方差准则估计宽带谱包络。针对宽带激励信号估计,基于信号高频和低频的谐波相关性,提出了一种中频激励扩展算法。实验结果表明,与传统的基于隐马尔可夫模型的带宽扩展算法相比,本文算法可降低0.187 dB的平均谱失真,将谱失真大于10 dB的语音帧减少了34.3%。     

基于Markov随机场的新型景像匹配算法

为了提高景像匹配导航系统的定位精度,给出了一种基于Markov随机场理论和极大后验概率估计的新型景像匹配算法。考虑到在x方向和y方向位置偏差的实时图与基准图之间的灰度分布关系,利用图像上的灰度分布服从Markvov随机场分布这一特性,建立了景像匹配问题的条件概率分布模型。应用最小二乘法和噪声的先验统计信息估计位置偏差的方差,给出了描述基准图与实时图之间灰度偏差的测量模型,确定了测量的统计特性。基于极大后验概率估计准则计算了位置偏差的估值。由于新算法在计算位置偏差估值时用到了被估量和噪声的统计信息,因此具有很高的精度。将该算法与最小二乘景像匹配算法进行了仿真比较。仿真结果表明,新算法的匹配精度达到了0.1~0.2像素,高于最小二乘匹配算法的匹配精度。     

基于Poisson-Markov分布最大后验概率的多通道超分辨率盲复原算法

在Poisson和Markov随机场分布假设基础上,改进了存在噪声时多通道互限制原则,提出了一种基于最大后验概率判据的多通道图像盲复原算法,可在无需已知通道内离散点扩散函数性质、类型和具体分布等先验知识的情况下,在图像幅度限制约束空间和离散点扩散函数能量恒定约束空间内,通过对图像和离散点扩散函数的交替迭代,使两者收敛到全局最优解,最终复原出超分辨率图像.对计算机模拟和实际存在微平移、微离焦情况的图像处理表明：算法在不同信噪比水平和非命中PSF尺寸下具有良好的图像复原效果和稳定性. 关键词： 泊松-马尔科夫分布 最大后验概率 多通道 盲复原     

基于遗传算法与线性鉴别的近红外光谱玉米品种鉴别研究

结合遗传算法与线性签别分析(LDA)提出了一种玉米品种的快速鉴别方法.该方法是一种基于近红外光谱的新方法,通过采集玉米种子(实验共37个种类)的近红外光谱数据,使用遗传算法进行特征光谱波段的选择,使用线性鉴别分析的方法提取光谱特征并分类.结果表明,遗传算法能有效地剔除光谱噪声波段,并提高 LDA 的泛化能力.同时,为简化运算,剔除了大量冗余数据,结合遗传算法选择的特征谱区,使参与鉴别的数据维数从2 075降到了233.对测试集1的300个样本的平均正确识别率与平均正确拒识率均达到99.30%,其中73.33%的玉米品种的正确识别率达到了100%;对测试集2(均为未参加训练品种的样本)的175个样本的平均正确拒识率达到99.65%.与常用的 PCA 等方法相比,运算时间更短,正确率更高.     

静音掩蔽和频域分段的音频指纹检索算法

为解决背景音及噪音等条件下音频检索识别率低的问题,提出静音掩蔽和频域分段的音频指纹检索算法。首先采用端点检测技术进行语音预处理,将有效语音帧重新组合并利用相邻子带能量差对其提取指纹特征,可有效解决静音帧指纹特征不鲁棒的问题。然后在检索匹配时根据不同音频信号在频域范围内的分布特点,对音频指纹在不同频率区间进行分段和加权,以更精确地计算模板和待检音频之间的相似度。实验表明,与Philips基线算法相比,所提算法在检索速度上提升了一倍,在受背景音等干扰的数据集上,平均准确率与召回率分别绝对提升17.94%和4.66%;与最新Philips算法相比,平均准确率与召回率分别绝对提升13.68%和2.45%。      

Efficient image segmentation method based on resolution and region information fusion

A generalized multiresolution likelihood ratio (GMLR), which can increase the distinction between differentsignals by fusing their more features, is defined. Multiresolution representation of image characterizes in-herent structure of image well, and the GMLR combines each resolution image features with correspondingregion features. A spatially variant mixture multiscale autoregressive prediction (SVMMARP) model isproposed to estimate the parameters of GMLR based on maximum likelihood estimation via expectationmaximization (EM) algorithm. In the parameter estimation, bootstrap sampling technique is employed.Experimental results demonstrate that the algorithm performs fairly well.     

集成SIFT算法与检测模型优化的UAV影像匹配方法

低空无人机（UAV）测量凭借着低成本、高效率、高精度的数据采集模式,可快速获取高空间分辨率的影像数据,已经成为遥感领域的一种重要技术手段。其中,影像匹配技术是UAV影像数据处理的重要步骤,图像间的匹配直接影响后期三维场景的精度及视觉效果。针对高原山地的高差起伏变化大地形复杂,植被覆被率高及地物分布不规则等问题存在,致使在该区域UAV地形测量处理中因局部噪声造成影像匹配较难。由于影像获取时受到该区特殊地形的限制,大场景影像需要借助多幅影像匹配拼接得到。目前,基于特征点的影像匹配是一种图像配准技术,不仅适用于低重叠度影像之间的匹配,还可以运用到运动恢复图像间的匹配。为探索特殊地形地貌条件下快速有效的UAV影像匹配技术,提出一种面向高原山地复杂地形的集成尺度不变特征变换（SIFT）算法与最近邻次近邻距离比（NNDR）、随机抽样一致算法（RANSAC）模型约束改进的UAV影像匹配方法。主要技术流程为：首先,基于SIFT算法,进行尺度空间的极值检测,构建高斯金字塔函数,通过高斯差分运算来实现特征点定位,并对所检测到的特征点的邻域位置、方向、尺度等进行统计分析,据此生成适合UAV影像特征的描述符;其次,集成“马式距离”和NNDR模型的综合运用,进行特征点对的第一次约束优化提取及相似度检测,在此基础上,利用RANSAC算法,引入匹配点对的均方根误差值（RMSE）进行第二次约束,以实现匹配错误点对的剔除,保证了影像匹配精确优化。此外,为了证实所提出优化算法的有效性,选择了1组高原山地典型地貌UAV影像数据进行匹配试验,结果表明：面向高原山地复杂地形进行无人机影像匹配中,所提出的改进算法不仅可以提取大量的特征点对,同时还可以提高同名特征点的检测正确率,并且配准正确率达到了85%,因此更加适用于高原山地复杂地形的无人机影像匹配处理技术优化。     

汉语发音质量评估的实验研究

研究了发音评估系统中通用的置信度测度——后验概率算法,针对它存在的不足,提出了两种改进方案。首先,为了降低计算复杂度,传统算法采用了求最大值算法代替求和算法,在被测发音偏离目标音素集的情况下,这会严重降低后验概率的计算精度,本文提出基于扩展的音素混淆网络的后验概率算法。其次,为使置信度能评估不同语音段长的发音质量优劣,传统算法采用了后验概率的段长规整策略,研究分析发现声学似然值与时间的关系更为紧密,所以本文提出了基于声学似然值的时间规整方案。试验结果表明:与传统算法相比,采用改进的置信度算法能使平均打分错误率相对降低35%左右,有效地改善了计算机辅助语言学习系统的性能。     

Track reconstruction in the BESⅢ muon counter

The reconstruction algorithm for BESⅢ Muon Counter, MucRecAlg, is developed with the object-oriented language C++ in BESⅢ offline software environment. MucRecAlg consists of the following functions: to find track seeds either from extrapolation of tracks in the main drift chamber or from the fired strips in muon counter, to select fired strips associated to the candidate tracks, to fit the candidate tracks with a linear or quadratic function and to calculate other parameters of the tracks for muon identification. Monte Carlo samples are generated to check the performance of the reconstruction package, such as reconstruction efficiency, muon remaining rate and pion rejection rate, etc. The preliminary results show that the pion rejection rate is around 3%-4% while the muon remaining rate is better than 90% in 0.4-1.6 GeV/c momentum region, which meets the requirement as shown in the design report.     

Sequential structural damage diagnosis algorithm using a change point detection method

This paper introduces a damage diagnosis algorithm for civil structures that uses a sequential change point detection method. The general change point detection method uses the known pre- and post-damage feature distributions to perform a sequential hypothesis test. In practice, however, the post-damage distribution is unlikely to be known a priori, unless we are looking for a known specific type of damage. Therefore, we introduce an additional algorithm that estimates and updates this distribution as data are collected using the maximum likelihood and the Bayesian methods. We also applied an approximate method to reduce the computation load and memory requirement associated with the estimation. The algorithm is validated using a set of experimental data collected from a four-story steel special moment-resisting frame and multiple sets of simulated data. Various features of different dimensions have been explored, and the algorithm was able to identify damage, particularly when it uses multidimensional damage sensitive features and lower false alarm rates, with a known post-damage feature distribution. For unknown feature distribution cases, the post-damage distribution was consistently estimated and the detection delays were only a few time steps longer than the delays from the general method that assumes we know the post-damage feature distribution. We confirmed that the Bayesian method is particularly efficient in declaring damage with minimal memory requirement, but the maximum likelihood method provides an insightful heuristic approach.     

基于HHT与LSSVM的远区核爆电磁脉冲识别

为实现远区核爆电磁脉冲（NEMP）和闪电电磁脉冲（LEMP）的有效识别,提出一种基于希尔伯特黄变换（HHT）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的识别算法。采用希尔伯特黄变换对远区NEMP和LEMP进行分析,利用两种信号的Hilbert谱在不同频带上分布的差异性,选择谱图中两个区域的能量占比作为信号的特征,选择LSSVM作为分类器进行分类识别。实验结果表明,采用能量占比特征可有效识别NEMP和LEMP,且综合识别率可达到98.59%。     

基于分布式信源编码的干涉多光谱图像压缩

根据干涉多光谱图像的特点.提出一种基于分布式信源编码的干涉多光谱图像压缩箅法.干涉多光谱图像序列的相邻图像之间具有明显的平移特性,编码端通过块匹配算法检测出相邻帧间的相对位移量,联合块匹配算法估计的边信息帧进行比特平面码率估计,采用基于率失真提升的感兴趣区域编码,调整图像不同区域的率失真斜率来进行更合理的码率分配.实验结果表明.该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像的光谱信息,在不同压缩比的情况下.满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.易于硬件实现,更适于星上环境的应用.     

基于边缘与SURF算子的SAR与可见光图像配准方法

 鉴于SAR(synthetic aperture radar)与可见光图像的成像机理存在很大差别,使得其同名特征的提取和配准十分困难,但在某些情况下,这两类图像的边缘存在一定的相关性。提出一种基于边缘与SURF(speed-up robust feature)算子的图像配准方法。通过适当预处理增强图像间的共性,采用综合性能比较好的Canny算子提取两幅图像共有的边缘特征,在边缘图像的基础上提取SURF特征;通过比值提纯法进行特征点粗匹配,RANSAC(random sample consensus)算法剔除误匹配点,计算仿射变换模型从而实现SAR与可见光图像的自动配准。实验结果表明：该算法的正确匹配率为100%,均方根误差为0.852个像素,配准精度达到亚像素水平。