一种利用Gabor小波特征的目标跟踪方法

小波特征跟踪是一种新的目标跟踪方法。这种方法利用Gabor小波提取目标的边界特征来组成特征模板,并由小波滤波器系数组成特征向量。在跟踪过程中不断优化特征模板的旋转、尺度及平移等几何变形参数,使得小波特征向量值在最小平方和的意义上与初始值相匹配,从而实现目标旋转、尺度及平移等几何变形时的自动跟踪。实验表明,该方法能够有效地跟踪飞机、车辆等目标,并且能够抵抗全局亮度的变化和局部遮挡的干扰。     

奇异类内离差矩阵条件下的Fisher最优判据

特征提取是模式分类与识别的重要环节，Fisher最优判据是特征提取的基本方法之一．本文提出了一种计算奇异类内离差矩阵条件下Fisher最优判据的新方法，并给出了计算步骤．     

商标数据库存储模式及其检索算法研究

依据商标专家的先验知识和基于内容的图像检索技术，提出了一种新的商标库存储结构，并依据该存储结构设计了以三级检索算法为核心的实用商标登记注册管理系统，对于检索算法，一级检索采用人工确认，二级检索采用傅立叶描述子作为边缘特征向量，三级检索采用hu不变矩组作为矩特征向量，从而达到提高商标申请注册中的检索速度和查准率。     

基于多特征和改进稀疏表示的高光谱图像分类

为了实现对高光谱图像的分类,提出了一种基于多特征和改进稀疏表示的方法——MFISR。从高光谱图像中提取光谱特征、Gabor特征和局部二值模式(LBP)特征,求解稀疏系数,同时增加一个2范式约束,利用所得系数得到每个测试像素的最终类别标签。实验结果表明:所提MFISR方法对小样本的检测效果显著,分类性能稳定且较优。     

块运动信息加权的视频质量评估算法

有效地反映人眼视觉系统对视频的感知是客观视频质量评估的关键。提出了一种全参考视频质量评估算法。首先抽取基于结构相似度量的空间域特征和基于光流的时间域特征,然后通过将时间域特征与空间域特征进行加权,以此构造视频的空时视频质量评估指标。实验结果表明,全参考视频质量评估算法不但具有快速的计算能力,而且能够准确地反映人眼视觉系统的视觉感知效果,具有良好的视频评估效果。     

基于图像处理的闸机口跳闸事件检测算法

文中提出了一种基于图像处理的闸机口跳闸事件检测方法。首先,利用模板匹配的方法进行预处理,得到闸门图像匹配率;其次,根据跳闸事件的连贯性特点,提取一段连续时间序列的匹配率作为分类特征;最后,采取基于最小错误率的贝叶斯分类方法对这段时间序列特征向量进行分类。实验表明,该算法可以有效的检测出闸机口的跳闸事件,具有实时性好、不需要额外的传感器、成本低的优点,具有较好的工程应用前景。     

移动机器人目标识别算法

针对移动机器人在目标识别过程中对视觉图像特征点提取慢,匹配不准确等特点,提出了一种基于SIFT算法的改进目标识别算法。通过采用组合匹配策略,将特征关键点间的距离和内积同时进行考察,根据其自身值的大小,决定对匹配相似度的贡献。组合策略的引入有效地解决了机器人在目标识别中对相同特征图像不能匹配和不同特征图像能够匹配的问题。为克服目标匹配时实性差的弱点,以关键点为根据构建K维树结构,采用最近邻点搜索,快速找出正确匹配的特征点。为实现移动机器人目标识别过程中的自主性,在特征点匹配过程中引入自适应阈值进行判断。实验表明,该方法对移动机器人目标识别准确率有较大提升,能够满足移动机器人在目标识别和跟踪过程中对视频图像处理的实时性和准确性的要求。     

基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。     

基于点线特征视觉惯性融合的机器人SLAM算法

针对弱纹理环境下单目视觉SLAM系统只依靠提取点特征鲁棒性较差的问题,提出一种点线特征视觉与惯导融合的机器人SLAM算法。首先,采用自适应加权提取点线特征并使用普吕克坐标法表示线段,减小计算量同时较好克服线特征提取时线段割裂的不足;其次,采用四叉树法实现点线特征提取均匀化解决特征堆积问题,同时消除点线特征误匹配,再利用视觉点线信息与IMU紧耦合优化机制提高机器人SLAM算法精确度。最后,将该算法在EuRoC数据集和弱纹理环境中进行实验,结果表明,改进后线特征提取相较于传统线特征提取鲁棒性提高了12.94%,相较于原生算法ORB-SLAM3,改进后特征匹配时间节约了19.2%,大型弱纹理环境中绝对定位精度提高了55.6%,所提算法在弱纹理环境中定位效果具有较强的鲁棒性和精确性。