基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别

 仿射不变量特征提取方法已成为计算机视觉研究的重点课题之一.本文提出一种归一化直方图算法,该算法基于多尺度自卷积变换中密度函数的概念,研究归一化密度函数的方法,构建了从目标图像中提取直方图仿射不变量特征提取算法,实现了基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别.仿真实验表明,本算法对一定范围内的噪声,局部遮挡,照度及视角变化具有良好的适应性,特别是在多种环境下,其识别率优于多尺度自卷积和基于多尺度自卷积的其它直方图算法.     

基于谱线特征的MPSK调制识别

通信信号调制识别技术在军事和民用领域都具有重要的应用前景。针对5种经过均方根升余弦脉冲成形的数字相位调制信号,提出了一种实现调制方式自动识别的方法。该方法利用不同调制方式的数字信号做非线性变化后往往具有不同谱线特征的特点,得到了两个新的识别特征参数,为瞬时特征相似的数字相位调制信号的识别提供了新的手段。仿真结果表明,两个新特征参数是非常有效的,在信噪比大于8dB时,该方法的整体识别率不低于95%。     

雷达目标一维距离像特征提取方法研究

基于雷达目标一维距离像非衰减指数和模型,文中将遗传算法和Relax算法相结合求取目标散射中心参数,充分发挥两种算法的优势,通过仿真分析证明了文中方法的有效性。     

前视红外舰船图像的模糊分割算法研究

由分析海面舰船及其背景红外辐射特性入手，对前视海面舰船红外图像提出了一种新的自适应阈值张弛模糊分割算法，对目标进行图像分割．对本文提出的算法用实际红外图像进行仿真实验，取得令人满意的效果．表明本算法是可行和实用的．     

基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法.首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SAC-IA)算...     

基于Spark的改进随机森林算法

针对基于单机的经典随机森林算法无法满足海量数据处理需求的问题,文中采用Spark分布式存储计算技术设计并实现了改进的随机森林算法。首先计算特征的重要程度,将特征分为公共特征、独有特征和非重要特征;然后按顺序和比例分别在各个特征子空间中随机选择特征;最后通过Spark集群进行实验,分析改进的随机森林算法分类性能、加速比和效率。结果证实改进的算法提高了随机森林构建效率,可以用来解决海量数据挖掘问题,具有良好的可扩展性。     

一种基于正反Adaboost的人脸检测算法

人脸的检测和跟踪对于自由立体显示非常重要.本文采用连续 Adaboost 算法学习出一种瀑布型的人脸检测器,同时针对 adaboost 算法误检率比较高的弊病,提出了一种正反 Adaboost 检测的思想,最后通过利用已有积分图以及最小值滤波,完成了对人眼的识别操作.实验结果表明,算法对现有 adaboost 算法精度上的改进令人满意,基本能满足自由立体显示的需要.     

基于VMD和BP神经网络的轨道病害诊断方法

针对从非线性、非稳态的轨枕振动信号中提取病害特征困难的问题,文中提出一种基于变分模态分解和多尺度排列熵的轨道病害特征提取方法,并采用BP神经网络病害诊断模型进行病害识别.利用变分模态分解方法将采集到的振动加速度信号进行分解,得到若干个本征模态分量.计算这些本征模态分量的多尺度排列熵值,将其作为轨道病害的高维特征向量,以...     

基于统计学习优化SIFT的面部遮挡人脸识别

针对传统的人脸识别算法受面部遮挡的影响导致很难兼顾鲁棒性和保持原始图像核心信息的问题,本文提出了一种基于统计学习优化尺度不变特征变换的面部遮挡人脸识别算法。首先,利用SIFT将所有给定训练图像用一组局部特征描述符表示出来;然后,通过执行统计学习获得正常脸部图像SIFT特征的概率分布函数,利用获得的概率分布函数在新观察到的测试图像中检测异常SIFT特征;最后,计算测试图像与训练图像之间的相似度,并利用K近邻分类器完成人脸识别。在AR人脸数据库上的实验验证了本文算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其它几种较为先进的人脸识别算法,本文算法取得了更强的识别鲁棒性。