基于DIGNET网络的数据融合方法

针对数据融合和目标识别的特点,提出了基于DIGNET自组织聚类人工神经网络的数据融合方法。考虑到多传感器系统测量多个参量的特点,用并行的子网络结构代替中间隐层,实现了基于决策层的信息融合目标识别。利用仿真数据对基于DIGNET的数据融合方法进行了实验研究。实验结果表明,该方法具有数据正确分类率高和抗噪能力强等优点,有效地实现了融合识别。将该方法应用于前视红外和可见光双传感器目标跟踪系统的数据融合识别是可行的。     

一种基于多特征融合的新型光谱相似性测度

光谱相似性测度是高光谱遥感影像定量化分析和精细地物直接识别的基础,光谱特征的选择和刻画方式是光谱相似性测度的关键.研究表明,利用光谱的单一特征无法全面反应地物光谱间的相似性,光谱识别时需要综合考虑光谱的多种特征.本文在几何距离、相关系数和相对熵的基础上提出了一种结合多种光谱特征的新型光谱相似性测度,即光谱泛相似测度(s...     

基于局部轮廓特征的无人机头部检测跟踪算法

针对无人机的结构特点,提出了一种基于目标轮廓提取、轮廓自动分段、头部定位以及头部模板匹配四个模块的目标头部检测跟踪算法.首先对第一帧图像提取目标轮廓,并通过计算轮廓点的变化率,对轮廓进行自动分段,得到目标的4个局部轮廓点列,进而根据头部轮廓点列的特点,完成头部轮廓筛选,然后利用基于目标中轴的二次曲线拟合,实现头部顶点的...     

多模跟踪技术在轮式侦察车图像处理器的应用

为解决目标旋转形变、遮挡、光照变化等目标跟踪的难题,对粒子滤波和尺度不变特征变换（SIFT）算法进行了改进,结合两种算法提出了决策主导模式的多模跟踪技术。该技术采用粒子滤波预测目标位置进行粗定位,SIFT特征匹配进行精定位的方法,在解决上述难题上有很好的鲁棒性。将该技术应用于轮式侦察车图像处理器,并进行了各种实验验证,结果证明了提出算法的有效性。     

采用低维特征映射的耳语音向正常音转换

在将耳语音转换为正常音时,为了研究降维后语音特征对耳语音转换的影响,分别对耳语音和正常音谱包络进行自适应编码以提取耳语音和正常音的低维特征,然后使用BP网络建立耳语音和正常音低维谱包络特征之间的映射关系以及正常音基频和耳语音低维谱包络特征之间的关系。转换时,根据耳语音低维谱包络特征获得对应正常音的低维谱包络特征和基频,对低维谱包络特征进行解码后获得对应的正常音谱包络。实验结果表明,采用此方法转换后的语音与正常音之间的倒谱距离相比高斯混合模型方法下降了10%,转换后语音的自然度和可懂度都有所提高。     

激光诱导击穿光谱的自组织特征映射结合相关判别对天然地质样品分类方法研究

激光诱导击穿光谱技术具有微损、原位、快速分析的特点,在样品分类识别、成分分析等领域有广阔的应用前景。为探索该技术在天然地质样品识别应用的可行性,提出了一种自组织特征映射神经网络结合相关判别对天然地质样品LIBS光谱分类识别的方法。为减小全谱中背景噪声等不相关数据干扰、降低计算量,在元素谱线归属的基础上进行了特征谱线提取,实现了高维光谱数据的降维。以特征谱数据为输入建立网络训练模型,得到具有输入样本特征的权向量,通过权向量与待测样本进行相关分析可以实现样品分类。对16种天然地质样品的分类算法实验证明,在全谱、主成分降维和特征谱段三种数据处理方法中,特征谱的降维和提取LIBS数据主特征效果最优。改进的SOM网络结合相关判别算法比支持向量机方法和直接应用SOM网络方法的分类准确度更高,初步证实了该方法的有效性。     

基于时空双流卷积神经网络的红外行为识别

针对红外视频人体行为识别问题,提出了一种基于时空双流卷积神经网络的红外人体行为识别方法。通过将整个红外视频进行平均分段,然后将每一段视频中随机抽取的红外图像和对应的光流图像输入空间卷积神经网络,空间卷积神经网络通过融合光流信息可以有效地学习到红外图像中真正发生运动的空间信息,再将每一小段的识别结果进行融合得到空间网络结果。同时将每一段视频中随机抽取的光流图像序列输入时间卷积神经网络,融合每一小段的结果后得到时间网络结果。最后再将空间网络结果和时间网络结果进行加权求和,从而得到最终的视频分类结果。实验中,采用此方法对包含23种红外行为动作类别的红外视频数据集上的动作进行识别,正确识别率为92.0%。结果表明,该算法可以有效地对红外视频行为进行准确识别。     

喷墨打印系统多光谱特征化正向模型的建立

随着光谱技术的发展,打印系统的光谱特征化模型成为研究热点。基于光谱匹配的特征化模型通过直接预测设备基色的光谱反射比数据,可以有效的减少同色异谱现象的发生,为实现高保真印刷提供条件。主要基于Yule-Nielsen修正的Neugebauer光谱模型,开展了关于12色打印系统光谱特征化模型如何提高模型精度的研究。首先通过对颜色测量仪器及测量条件、喷墨打印机打印系统进行稳定性及精确度验证,为后续样本设计和测量提供可行性依据。然后,建立该研究设备适用的正向YNSN模型。依据CIELAB颜色空间中明度值L*均匀分布的原则,设计并输出了1 331个测试样本,抽取部分样本做训练样本,对所建立的光谱的特征化正向模型进行验证。结果表明,基于光谱的特征化模型预测精度较高,具有明显的优势。经验证,通过引入Yule-Nielsen修正参数n值,可进一步改善光谱预测精度。     

新疆哈密绿松石的矿物学和光谱学特征研究

最近在新疆哈密发现了可规模开采的宝石级绿松石矿床。采用X射线粉晶衍射仪、激光剥蚀电感耦合等离子体质谱仪、扫描电子显微镜、傅里叶变换红外光谱仪、拉曼光谱仪、紫外-可见光谱仪等测试方法,对该地绿松石的化学成分、矿物组成、表面微形貌、红外吸收光谱、拉曼散射光谱、紫外-可见吸收光谱等矿物学和光谱学特征进行了系统对比研究。新疆哈密绿松石的主要化学成分以富Cr (1 617 ppm),V (435 ppm),Ti (428 ppm),贫Ba (99.9 ppm)为特征,随着Fe₂O₃/CuO比值的递减,绿松石的色调由绿变蓝。由磷酸根、羟基和结晶水引起的特征峰出现在该地绿松石的拉曼光谱和红外吸收光谱,其中磷酸根的振动峰位于1 000~1 200和420~650 cm-1,羟基的振动峰出现在3 400~3 600 cm-1,而结晶水引起的振动峰位于3 000~3 300 cm-1。此外,该地绿松石的紫外-可见吸收光谱显示,在600~700和430 nm处分别有由Cu2+和Fe3+引起的吸收峰,这两处的峰强与绿松石的蓝绿色调之间的关系,和新疆哈密绿松石成分中Fe₂O₃/CuO的比值与颜色之间的关系对应一致。     

基于改进的加速鲁棒特征的目标识别

为了提高加速鲁棒特征(SURF)算法的实时性和准确性,本文提出了一种结合AGAST角点检测和改进的SURF特征描绘算法。首先利用AGAST角点检测模板检测特征点,再使用增加对角信息的哈尔小波响应来生成特征点的描述子,之后利用特征袋对产生的描述子进行编码并生成新的特征向量,最后利用支持向量机(SVM)对特征向量进行分类,完成识别。本文以SIFT和SURF算法为对照,分别进行不同视角、光照和尺度的识别实验。实验结果表明,本文算法的平均识别率为98.0%、96.9%、97.1%,平均时间分别为66.1 ms、79.3 ms、41.0 ms,在识别率上较优于SURF算法,所耗时间约是SURF算法的1/3。