超声马达数学建模研究现状与展望

简介了超声马达的结构和工作原理,对近年来超声马达数学建模的主要方法,包括等效电路建模、理论分析建模和辨识建模等方法,作了系统介绍和评述,并指出了超声马达数学建模研究的发展方向。     

基于参考模型的超声电机模糊自适应控制

针对由日本新生公司生产的USR系列超声电机构成的速度伺服系统提出了一种新的控制方案——基于参考模型的模糊自适应控制。该控制器由参考模型、PI控制器、模糊自适应调节器构成,PI控制器的比例系数的增量△Kp和积分系数的增量△Ki根据模糊自适应调节器模糊推理的结果确定,使得控制器的参数能够随着被控对象参数的变化而改变,从而保证系统的响应跟踪参考模型的输出响应。实验结果表明该控制方案优于一般的PI控制器和模糊PI控制器,并且简单易行,通用性强。     

行波型超声马达的数学模型

简介了超声马达的结构和工作原理,针对超声马达结构特殊、机理复杂的特点,从控制的角度出发,采用系统辨识的方法,建立了行波型超声马达的三种数学模型,实验结果证实了模型的有效性。     

基于遗传算法的点模式匹配方法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要问题.本文基于矩和不可约矩阵理论给出了仿射变换下的点模式匹配问题的一种新算法,并以仿射变换的匹配结果为初始代,从对极几何约束出发构造相似性度量,利用遗传算法实现了透视变换下的点模式匹配问题.理论分析和仿真实验表明这些算法是有效的.     

一种小波系数模型在图像噪声参数估计中的应用

在小波图像处理中,通常利用HH子带来估计高斯白噪声方差,目前流行的估计方法是由Donoho和Johnstone提出的(简称DJ法),但是该方法给出的估计值通常都偏大。针对这一点,该文将他们的方法结合双随机小波系数模型,提出了一种新的、递归的方差估计方法。在已由Donoho的方法获得噪声方差估计的粗略估计的情况下,新方法利用统计学理论将HH子带中的信号滤除从而得到更接近于纯噪声的HH子带,然后利用这一新的HH子带来估计噪声的方差。结合EM参数估计方法,该方法还可以实现非高斯噪声参数的估计,实验表明新方法同Donoho法相比有很大的改善。     

基于视觉的人的运动识别综述

目前,基于视觉的人的运动分析是一个非常活跃的研究领域,而对人的运动进行理解和识别更是该领域内一个富有挑战性的研究方向,它在智能监控、感知接口和基于内容的视频检索等领域具有广泛的应用前景.本文对人的运动识别领域近年来的发展作了比较详细的论述,从人运动的类别、运动表示方法和运动识别方法三个方面分析了该方向的进展情况,并对当前该研究方向上亟待解决的问题做了比较详细的分析.     

基于分层策略的矿石颗粒图像区域分割

为了消除过渡带对矿石颗粒图像多区域分割的不利影响,提出了一种基于分层策略的自动分割方法。该方法共分为3部分:首先,采用分层策略去除过渡带,构建图像金字塔;其次,基于多层灰度直方图定位平坦区域的特征峰,生成初始标记;最后,通过基于标记的区域生长完成图像分割。实际图像的分割结果验证了方法的有效性。与通用的多阈值方法相比,本方法能获得更为准确的分割结果。     

大样本库人脸识别的分级弹性匹配算法

提了了一种提高弹性匹配人脸识别算法速度的新算法。弹性匹配具有较高的识别率,但计算复杂度较高,影响了其在大样本库中的应用。为此提出分级弹性匹配;将弹性匹配的两个步骤（网格平移和网格变形）中的网格平移看作独立的匹配算法;对所有备选人脸图像先做网格平移计算出租匹配度（CMS）;根据CMS值将所有人脸图像降序排列,只对CMS值较高的部分图像做网格变形,以100180人的人脸图像库上的测试结果表明：相对于传统的弹性匹配,分级弹性匹配算法能在识别率的损失不大于0.5%的前提下,将网格变形的计算量降低1000倍或者更多。     

利用结构模板对运动目标进行跟踪

该文提出了一种运动目标的两步跟踪算法。该算法首先利用形态学方法得到目标的结构模板,再利用结构模板完成对目标的跟踪。结构模板由目标图像中能够反映目标基本结构信息的稳定的边缘和交叉点构成。跟踪过程分为两步:第一步先把结构模板调整到要跟踪的目标附近;第二步作精细调整使结构模板发生形变,收敛到目标图像中的交叉点和边缘处。由于在跟踪过程中考虑了目标的整体结构信息,利用这种方法可以大大提高跟踪的稳定性。