黎曼几何在计算机视觉中的应用研究进展

在计算机视觉领域，许多任务相关数据具有非欧结构，近年来基于黎曼几何的数据表征与应用研究受到了越来越多的关注。如何充分利用数据的几何结构，来提高目标识别、目标跟踪及目标检测算法的性能，是其中的一些研究热点。本文主要从三个方面介绍黎曼流形在计算机视觉中的应用研究进展。首先，从数学基本概念出发，阐述黎曼流形与图像的关系以及视觉应用的可行性，并介绍计算机视觉中具有重要应用的几种黎曼流形。其次，对黎曼流形在计算机视觉中若干常见应用进行了概述，重点介绍了与深度学习相结合的相关进展。最后，对引入黎曼流形的机器学习方法的未来发展进行了分析和讨论。     

复杂背景下远距离合作信标识别与定位

传统的飞行器合作信标测控中,以常规光源作为信标,不具备复杂环境的适应能力,尤其存在主动干扰源的情况,如何准确识信标是电视跟踪与测控领域的重点研究内容。本文对信标设计与识别定位方法进行研究,采用激光光源作为合作信标,设计可调制驱动电路,将信息编码调制技术应用在调制光源中,实现了可调制合作信标;并设计了调制与成像解调耦合的处理算法,可有效区分干扰目标与真实目标。试验结果表明,本文设计的可调制信标满足需求,调制与解调处理算法可实现合作信标的精确识别与定位,具备抗干扰能力。