一种基于速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容, 文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法. 该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征, 在视频帧计算光流基础上, 获得特征点速度强度图, 并以其熵VMME作为场景运动特征, 将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类. 实验表明, 新算法可实现对人群异常行为的检测, 且有较高准确率.     

一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法

针对移动机器人视觉图像间的连续特性,提出了一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法,该算法利用小波模极大值提取图像轮廓及模方位矩阵,并在轮廓图像中寻找极大区域,以该区域中心点作为图像特征点,且将区域小波模方位、特征点区域图像重心坐标和区域轮廓重心方向组合生成这些特征点的特征向量,利用这些特征向量实现图像间的特征点匹配．并通过相应的实验证明提出的新算法高效可靠．     

基于字符纹理的车牌定位算法

提出了一种基于小波变换和均值聚类的实时车牌定位算法,根据车牌字符的纹理特征,在小波变换域中结合均值聚类自适应动态阈值取得字符信息,然后通过连通区域分析,结合车牌的宏观特征对车牌进行定位,试验证明,该算法准确率高,抗干扰性强。     

一种改进Haar-like特征的车辆识别算法

传统的Haar-like特征算法在特征提取过程中仅对图像全局进行特征提取,忽略了目标敏感区域,易受非目标区域的干扰,导致识别率降低.本文对传统的Haar-like特征提取算法进行了改进,将图像分成三个区域,运用的矩形框模板分别从这三个区域中提取像素值,将其中两个区域的像素值减去两倍的另外一个区域的像素值作为特征值.采用高斯随机测量矩阵对高维度的特征值进行压缩,运用Adaboost分类器训练方法,利用构造好的分类器对压缩后形成的特征空间进行分类识别.实验结果表明,本文的方法不仅减少了分类器所需的训练时间,而且识别性能也优于Haar-like特征、颜色纹理融合等传统算法.     

一种检测范围自适应的目标跟踪算法

为处理目标的消失重现、形变及环境变化等问题, 要求跟踪算法有一定的检测与学习能力. 针对全局检测方法因冗余检测而造成检测效率低下的问题, 在基于P-N学习的跟踪框架的基础上, 提出一种自适应生成检测范围的目标跟踪算法. 通过引入卡尔曼滤波器(Kalman filter)对目标位置、尺度以及两者的变化速度进行预估, 在检测前根据预估信息自适应生成检测范围, 提高检测效率. 在公开的CoGD数据集上进行实验, 结果证明该算法较原始算法在准确度基本不变的基础上, 速度得到显著改善.     

一种基于指纹分类的指纹识别算法

依据指纹特征点在指纹图像中的特性给出了一种基于指纹分类的识别算法．该算法利用中心点和三角点信息对指纹进行分类并初匹配，然后用可靠性较高的分叉点所在脊线的相似度寻找出基准点对，根据基准点与周围特征点的关系筛选基准点对、确定变换参数，有效地解决基准点筛选受噪声影响问题，最后利用可变限界盒实现指纹匹配．实验结果表明，该算法能快速、准确地定位基准点，正确有效地实现指纹匹配，同时提高匹配速度及精确度．     

一种基于SSM的HMM训练算法

在Baum-Welch(BW)算法的基础上提出了一种基于态相关方法(State—Specific Method：SSM)的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Mode：HMM)参数估计算法(简称SBW算法)．该算法在估计HMM不同状态的概率密度函数(probability density function：PDF)的参数时使用了与状态有关的维数较低的特征集合．与传统的BW算法相比，新算法避免了直接估计高维的PDF参数．仿真实验表明，在训练数据量不足的情况下，采用SBW算法的误识率明显低于BW算法．     

DS-CDMA中一种低复杂度的多用户检测算法

为降低常规解相关多用户检测算法的运算量和复杂度,利用相关矩阵的对角占优性提出了一种低复杂度的三对角线性检测算法．新算法首先将相关矩阵分解为三对角矩阵及其余式,然后将相关矩阵的求逆问题近似为特殊矩阵的乘法问题．与解相关检测算法相比,新算法运算复杂度大大降低,而检测性能良好．计算机仿真结果验证了新算法的有效性．     

基于纹理特征的小麦锈病动态模拟方法

病害仿真是农业信息化的重要研究内容之一,通过模拟病害发生过程,可方便直观有效地宣传作物病害有关知识。病害模拟在教学、影视及游戏等领域也有重大应用价值。为实现作物病害过程模拟,以小麦为研究对象,在温度与湿度变化环境下,对小麦条锈病、叶锈病、秆锈病3种锈病类型进行基于纹理特征的动态仿真模拟。用噪声模拟分布在小麦茎叶上的孢子堆,通过调整噪声属性模拟不同的锈病类型,从而达到逼真的模拟效果;通过改变遮罩贴图中红绿蓝（RGB）3种颜色分量的分布,指定模拟发病位置,区分小麦锈病的发病类型;通过着色器调整指定位置作物模型表面贴图,以径向为扩散路径,完成植株从完好到完全发病的可视化过程。该方法模拟效果较好,具有一定的研究意义与应用价值,可为其他作物的多病害模拟提供参考。     

基于纹理特征的数字图像置乱效果分析

以信息安全为背景，从数字图像置乱的角度对图像信息保密传输作了讨论．着重研究了评价置乱效果的数学描述——置乱度，提出了一种基于图像纹理特征的计算公式，并对其作了归一化处理．实验数据表明，该置乱度能较好地反映置乱效果．     

基于多通道Gabor纹理特征的遥感图像检索

遥感图像数据量的急剧增加,给研究者们提出了有效检索和管理图像的难题.为了快速准确地检索海量遥感图像,提出一种基于五叉树分解的多通道Gabor纹理特征图像检索新方法.该方法用五叉树分解法层层分解图像,在利用多通道Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值基础上,提取各子图像24个滤波能量均值和均方差作为纹理特征,并计算查询图像和与其大小相当的数据库子图像的纹理特征相似性距离,从而获得与查询图像相似的数据库子图像.将该方法用于高分辨率卫星和航空图像数据库的检索,实验结果证明了方法的有效性.     

基于神经网络的异常入侵检测设计与实现

讨论了神经网络在异常入侵检测中的应用，提出神经网络的设计方法，给出了系统的结构和识别方法，重点论述了神经网络实现中各环节的技术问题．实验表明该识别方法能较大提高检测率和对入侵变异的自适应性．     

一种基于核的在线策略梯度算法

策略梯度算法是一种广义的策略迭代方法,由于其高效性得到了广泛的关注和研究.策略梯度算法包括策略评估与策略改进两个部分.传统的在线策略梯度方法在处理大规模问题时,表现不佳.为此,提出一种基于核的在线策略梯度算法,在强化学习经典算法评论家行动者的框架下,采用核方法近似表示值函数与策略函数,采用真在线时间差分算法评估策略的值函数,并根据真在线思想改进策略参数的更新方式.最后通过平衡杆问题和爬山小车实验验证算法的有效性.     

一种基于图的分水岭区域合并算法

介绍了一种对分水岭算法的初始分割结果进行区域合并的方法。该方法计算每一待合并区域与所有邻居之间的"不相似度"函数值,以此为依据进行区域合并;算法使用了图(Graph)数据结构来存储区域间的相邻信息。实验结果表明,此方法能够较好地从大量的区域中找出那些相似的区域并将其     

一种基于特征提取技术的语音识别算法

语音识别是通过对说话人语音信号的分析和提取．自动确定说话人是否在所登记的说话人集合中，以及说话的人是谁的过程．本文提出了一种基于特征提取技术的模板匹配语音识别算法．该算法中，采用与文本有关（主要用于时域分析）和与文本无关（主要用于频域分析）相结合的三种识别方法：快速傅立叶变换（FFT）、平均过零率分析（RBZ）和高斯混合模型（GMM），最后通过三种方法的加权平均来生成判决门限值．通过比较门限值误差的大小，根据“最大似然准则”给出待识别语音的身份．     

一种基于V-TGRU模型的资源调度算法

提出了一种在私有云计算环境下基于机器学习V-TGRU模型进行资源预测的算法。通过统计历史记录,将其与当前工作负载下不同任务的先验资源使用情况相结合,同时考虑工作负载特性、主机特征和同一资源池中任务之间的亲和性等因素,动态预测多任务的资源占用情况,并根据预测结果和任务运行现状进行多目标任务优化调度。实验证明,此算法能有效完成对资源的预判选择、减少调度次数、节约调度时间、节省云计算资源和带宽,保障应用任务稳定运行。     

一种基于轮廓的图像检索算法研究

针对图像检索存在性能的不稳定性、相对平移、旋转和尺度变换的鲁棒性不好等问题,提出了一种新的基于形状的图像检索算法.此算法通过提取轮廓的7个矩不变量和轮廓力矩来描述图像特征,用图像特征向量的归一化欧氏距离表示图像的相似度,并用星星形状的图像作为示例图像进行验证,实验证明该算法具有一定的优越性.     

一种基于Web的分类体系学习算法

领域分类结构的抽取已成为本体工程和本体学习的关键部分,提出一种新的分类结构学习算法,将Web作为知识获取的语料库,运用迭代方法抽取相关语言学模式,再利用语言学模式抽取分类结构,并采用改进的互信息方法对结果进行评价和过滤,最后通过实验对该分类学习算法的性能进行评价.实验表明：算法具有良好的跨领域性,在准确率和召回率方面也有改善.     

一种基于多样性策略的粒子群算法

在扰动粒子群算法的基础上,提出了一种基于多样性策略的粒子群算法(ARPPSO)。该算法通过随机扰动全局极值对速度进行更新,并在速度更新中引入吸引和排斥机制控制种群多样性,同时在位置更新公式中,利用真实物理反弹理论将解空间外的粒子反弹回解空间内,有效地保持了种群的多样性。提出的算法经过基准函数的模拟实验验证,并与其他已有算法进行了比较。实验结果表明,除了保持粒子快速收敛性能外,很大程度上避免了早熟收敛,提高了收敛精度。特别是在复杂多峰函数优化上具有很强的竞争力。     

一种基于空间结构的数值优化演化算法

提出一种求解数值优化问题的演化算法－－基于空间结构的演化算法(Space GA），在这种算法中，作者将演化种群中的每个个体放在固定的位置上，杂交操作在其邻居上的几个点进行，因此不用选择遗传操作的父体，从而避免了确定选择压力的问题，同时空间结构保证了搜索的全局性，遗传操作保证了较优解在其空间中的扩展，从而达到了全局寻优的目的。文章还讨论了不同的空间结构算法的影响，此算法可以求角数学规划问题、约束函数优化问题，如果对实型变量采用取整的操作，算法还可以求解混合整数非性规划问题，数值试验的结果表明了算法在求解的速度，稳定性，质量等方面都优于一般的演化算法。