联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法

针对目前视频行人再识别中存在视角、光线变化,背景干扰与遮挡,行人外观与行为相似,以及相同行人在不同模态特征下距离的差异性而导致的匹配不正确问题,提出一种联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法。在行人特征表示阶段,提出了行人多级深度特征表示网络,该网络不仅能学习视频序列中行人的时空特征,还能获取行人的全局外观特征和局部外观特征。在有序加权距离融合阶段,将行人的特征表示输入到距离测度学习中,分别计算行人在三类特征下的独立距离,并将距离排序后,根据距离的排名优化距离权值,最后融合三类距离得到最终距离,从而准确匹配行人。通过在公共数据集中的实验表明,所提方法不仅能够提高视频行人再识别的识别率,还具有丰富和完整的行人特征表示能力。     

一种高精度的修正Hermite-ENO格式

设计一种基于三单元具有六阶精度的修正Hermite-ENO格式（CHENO）,求解一维双曲守恒律问题.CHENO格式利用有限体积法进行空间离散,在空间层上,使用ENO格式中的Newton差商法自适应选择模板.在重构半节点处的函数值及其一阶导数值时,利用Taylor展开给出修正Hermite插值使其提高到六阶精度,并设计了间断识别法与相应的处理方法以抑制间断处的虚假振荡;在时间层上采用三阶TVD Runge-Kutta法进行函数值及一阶导数值的推进.其主要优点是在达到高阶精度的同时具有紧致性.数值实验表明对一维双曲守恒律问题的求解达到了理论分析结果,是有效可行的.     

复合深度神经网络在直升机声目标识别中的研究

针对直升机探测中目标运动过程连续识别的鲁棒性问题,提出了一种基于复合深度神经网络的直升机声学特征提取和识别框架。复合深度神经网络由卷积神经网络和长短时记忆神经网络以并行结构组合,进行直升机声学特征的优化,完成直升机类型识别。针对直升机声信号特性,对卷积神经网络进行了改进,使得该复合深度神经网络在信号短时谱基础上优化声信号特征表征并提取前后帧之间的相关信息,弥补通常声目标识别方法不能充分利用目标信号时间历程信息的缺陷。真实外场实验数据测试结果显示:相较于传统识别方法,该算法显著提升了直升机进入有效探测范围后连续识别的鲁棒性和目标识别正确率。     

基于跟踪度的Gabor小波特征跟踪方法的研究

图像的边缘包含了目标的大量特征信息。利用Gabor小波可以从目标图像中提取具有特征位置、角度和尺度的参数。利用这些参数可以重建除均值以外的所有图像信息。图像边缘与均值无关。根据重建图像边缘线段的长度和边缘拟和度以及特征点的个数,提出了跟踪度的概念,分析了跟踪度的性质,并在跟踪度准则指导下确定了跟踪的特征点个数。仿真实验证明,跟踪度反映了目标特征跟踪的可靠程度,提供了跟踪精度的客观标准,为选择特征点个数、平衡计算复杂度和跟踪精度提供了客观的依据。通过对目标进行姿态变换和大面积遮挡的跟踪实验证明,当跟踪度达到0 95以上时就可以稳定地跟踪目标。     

云层背景目标识别的匹配滤波器设计

提出一种利用最大平均相关高度(MACH)算法识别复杂云层背景目标的改进滤波器设计方法。在MACH滤波器设计中,通过对云层背景功率谱的统计特性分析,数据拟合得到云层背景功率谱的分布函数,用以代替传统的白噪声模型;提取飞行目标的姿态变化图像,并作阈值化处理,得到训练样本。对不同云层背景和姿态变化目标的相关识别结果表明:改进滤波器的平均峰值相关能量比为0.71%,峰值鉴别率为0.92,可以有效抑制云层背景的干扰,对姿态变化目标识别的鲁棒性较好。     

QGP tomography with photon tagged jets in ALICE

γ＋jet events provide a tomographic measurement of the medium formed in heavy ion collisions at LHC energies.Tagging events with a well identified high p T direct photon and measuring the correlation distribution of hadrons emitted oppositely to the photon in ALICE,allows us to determine,with a good approximation,both the jet fragmentation function and the back-to-back azimuthal alignment of the direct photon and the jet.Comparing these two observables measured in pp collisions with the ones measured in AA collisions will reveal the modifications of the jet structure induced by the medium formed in AA collisions and consequently will infer the medium properties.     

早晚期混响划分对理想比值掩蔽在语音识别性能上的影响

真实环境中存在的噪声和混响会降低语音识别系统的性能。封闭空间中的混响包括直达声、早期反射和后期混响3部分,它们对语音识别系统具有不同的影响.我们研究了早期反射和后期混响的不同划分方法,以其中的早期反射为目标语音,计算出了不同的理想比值掩蔽并研究了它们对语音识别系统性能的影响;在此基础上,利用双向长短时记忆网络(BLSTM)估计理想比值掩蔽,测试它们对语音识别系统性能的影响.实验结果表明,基于Abel早期反射和后期混响的划分方法,理想比值掩蔽能够降低词错误率约2.8%;基于BLSTM的估计方法过低估计了理想比值掩蔽,未能有效提高语音识别系统的性能。     

基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6～911.4nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.     

不同病害胁迫下大豆的光谱特征及识别研究

在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区(52.8°N, 1.2°W)实测感染锈病与普通花叶病大豆的单叶光谱数据,利用连续统去除法对原始光谱数据进行处理,筛选对病害及锈病严重度敏感的波段,构建植被指数对感染锈病与普通花叶病及不同严重度锈病的大豆进行识别研究。研究发现普通花叶病胁迫下的大豆光谱反射率在可见光区域均大于健康大豆的,而锈病胁迫的大豆光谱反射率在绿光区随病情严重度增加而减小,在红光区随病情严重增强而增大。根据大豆光谱变化特征设计了一个植被指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀对大豆病害进行识别,通过计算不同病害及不同严重度之间的J-M距离对指数识别病害能力进行检验,结果表明指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀能够较好的识别出大豆锈病与普通花叶病,且该指数在识别大豆锈病严重度方面也有较强的能力。研究结果对农作物病害遥感监测与防治具有重要的理论价值与实际应用意义。     

椎弓根钉植入针道上骨组织光谱特性研究

运用光谱技术研究了椎骨组织不同位置的特征识别因子.光谱采集系统由双光纤手钻一体式探头(光纤芯径200μm,中心距离0.5mm)、卤素光源(波长360～2 000nm)、光纤光谱仪(检测波长为200～1 100nm)和计算机组成,可以同时获得生物组织的漫反射光谱和约化散射系数.以猪椎骨为实验对象,测量椎弓根螺钉植入针道上不同骨组织的漫反射光谱和约化散射系数,并对光谱进行特定波长的峰值、面积、斜率分析,获得特性识别因子.研究发现,椎弓根钉植入针道上不同骨组织的光谱表现出不同的变化特性.其中峰值的变化比约化散射系数的变化高1.88倍,面积的变化比约化散射系数的变化高2.05倍.在495～505nm处,骨密质和骨疏质的光谱斜率都为正值;在520～535nm处,骨密质光谱的斜率为正值,而骨疏质光谱的斜率为负值.结果表明,通过光谱特性分析获得的峰值、面积和斜率因子能够有效地区分针道上骨密质与骨疏质的差异.