基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别

提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感兴趣区域.对该区域采用定点快速ICA算法(FastICA),得到掌纹特征子空间,然后构建BP神经网络,并采用训练样本得到的掌纹特征进行训练,得到合适的权值.对香港理工大学掌纹数据库进行测试,与主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)提取特征的方法进行比较,取得了较高的识别率.      

一种基于SPIHT的ROI图像编码

感兴趣区域的ROI（Region of Interest）编码是正在制订的静止图像压缩国际新标准JPEG2000支持的一种创新方法,在渐进重构的初始阶段,ROI的保真度高于图像其余部分（背景）,该方法可观地节省了传输时间和存储空间。由于SPIHT是嵌入式编码,所以在按一定比例放大ROI系数（或者按一定比例缩小背景系数）后,ROI便可以比背景更快更清晰的重构出来。     

一种基于深度学习的交互式电话号码识别方法

物流、保险和中介服务等行业需要频繁地拨打电话,而人工拨打电话效率较低,高效的电话号码识别技术具有重要的应用价值。传统的印刷体数字识别方法存在人工设计特征过程复杂、识别字体单一等不足,难以满足实际应用需求。本文提出了一种基于深度学习的交互式的电话号码识别方法,通过鼠标双击图像中的电话号码,自动截取出包含此号码的目标区域,并进行灰度化、二值化、目标区域定位、字符分割和图片补白等预处理操作,在此基础上利用改进的LeNet-5卷积神经网络（CNN）自动学习图像特征,支持多种字体、字形和字号的印刷体数字识别,并利用交互式识别和内存池等方法提高识别速度。实验结果表明,单一字符的识别率为99.86%,整个号码的识别率为99.50%,整个号码平均识别时间为91 ms。本文方法识别精度高、识别速度快,具有较为广泛的应用前景。      

一种高效的油液磨粒图像自适应分割方法

为了提高油液磨粒图像的分割效果,优化磨粒自动识别工作的重要环节,提出了一种结合分水岭算法及区域相似度合并的油液磨粒图像自适应分割方法。对于待分割图像,首先通过形态学重构和基于形态学的自适应H-minima技术对梯度图像进行修正,利用分水岭算法完成磨粒图像的一次分割;其次提取分水岭分割后同质区域的Lab颜色特征、局部二值模式（LBP）纹理特征作为区域的量化指标,基于Bhattacharyya系数分别计算区域间的颜色、纹理相似度,设计可以实现权重自适应调整的颜色、纹理特征融合规则,以此来获取同质区域的综合相似度矩阵,实现过分割区域的合并;最后基于统一的后处理算法完成磨粒图像的完整分割。选择60幅磨粒图像对所提方法的分割效果进行测试,结果表明,单幅图像的平均分割速度在12 s左右,分割正确率稳定在90%以上,所提方法避免了用户在分割过程中对图像的交互式处理,较好地平衡了分割效率和分割精度,自适应程度明显提高。      

热红外视频监控下行人目标前景区域提取

在热红外视频监控环境下,针对热红外图像因周围环境温度变化而导致热红外图像灰度值反转的问题,提出了一种通过热红外图像的边界特征和运动特征的融合来提取行人目标前景区域的方法。首先,利用行人目标和周围环境存在的显著性差异来提取行人目标的边界特征,对所提取的边界特征进行边界填充,并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标,从而获取最终的边界特征提取结果;其次,利用相邻帧之间的运动信息来获取行人目标的运动特征,对所获取的运动特征进行形态学处理,并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标,从而获取最终的运动特征提取结果;最后,对所获取的边界特征提取结果和运动特征提取结果进行融合来获得最终的检测结果。实验证明,在公开的OSU和LSI热红外图像行人目标检测数据集中,所提方法能够有效地降低环境温度变化的不利影响,并提高行人目标前景区域提取的精度。      

基于MSER的无人机图像建筑区域提取

对建筑区域自动检测与提取是无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)图像处理的一项重要功能.在分析无人机成像特点和最大稳定极值区域(MSER,Maximum Stable Extremal Regions)算法对无人机侦察图像建筑区域检测的适用性基础上,提出了一种基于MSER的无人机侦察图像建筑区域提取算法.算法包含5步:无人机图像预处理,运用MSER算法分析计算图像稳定区域,通过计算稳定区域密度筛选建筑区域,进一步利用自适应K均值聚类算法对建筑区进行划分,最后采用Graham算法生成建筑区的边界从而实现了建筑区的自动提取.选取无人机实飞图像数据进行实验统计,本算法提取精度为92.25%;同时与基于Gabor变换的纹理特征、SIFT特征点的提取算法相比,建筑区域提取时间缩短,满足无人机实时应用需求.      

基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

基于注意力机制的跨分辨率行人重识别

行人图像分辨率的变化对现有的行人重识别方法带来了很大的挑战。针对这一问题，提出了一种新的跨分辨率行人重识别方法。该方法从两方面解决分辨率变化带来的识别困难:一方面通过通道注意力机制和空间注意力机制捕捉人物特征获取局部区域；另一方面通过核动态上采样模块恢复任意分辨率图像的局部区域信息。为了验证所提方法的有效性，在Market1501、CUHK03和CAVIAR三个公开数据集上开展了对比实验，实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。      

基于边缘对称性的视频车辆检测算法

针对现有视频车辆检测算法受光照、阴影等环境因素影响大,漏检和误检率高的问题,提出了一种视频车辆检测算法.有别于传统算法使用运动特征进行车辆检测,该算法使用边缘特征和对性特征定位车辆.算法首先对图像进行灰度化、平滑去噪等预处理,使用Sobel算子垂直方向掩模计算图像感兴趣区域内的边缘梯度,确定候选区域;而后根据车辆图像垂直边缘具有对称性的特点,分析候选区域的对称性强弱,并计算其对称轴位置和车辆宽度.使用边缘强度、对称性和宽度这3个约束条件对候选区域进行验证.道路实验结果表明,该检测算法有效、可靠,具有良好的鲁棒性.      

基于多特征图像视觉显著性的视频摘要化生成

如何高效提取视频内容即视频摘要化,一直是计算机视觉领域研究的热点。简单通过图像颜色、纹理等特征进行检测已无法有效、完整地获取视频摘要。基于视觉注意力金字塔模型,提出了一种改进的可变比例及双对比度计算的中心-环绕视频摘要化方法。首先,以超像素方法对视频图像序列进行像素块划分以加速图像计算;然后,检测不同颜色背景下的图像对比度特征差异并进行融合;最后,结合光流运动信息,合并静态图像与动态图像显著性结果提取视频关键帧,在提取关键帧时,利用感知哈希函数进行相似性判断完成视频摘要化生成。在Segtrack V2、ViSal及OVP数据集上进行仿真实验,结果表明:所提方法可以有效提取图像感兴趣区域,得到以关键帧图像序列表示的视频摘要。      

一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法

针对机载网络高度动态、高度不稳定造成流量监测设备难以在有限的监测周期内完成完整数据流负载特征的提取，限制了基于深度学习的流量分类方法的应用问题，提出了一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法。通过数据预处理及缺失样本处理方法将数据流映射为灰度矢量集合，基于完整的数据流训练数据集实现鲁棒性增强的长时递归卷积神经网络（RE-LRCN）分类模型的训练，在线上分类阶段，通过分类模型实现样本缺失数据流负载空间特征及数据流时序特征的提取，并进行数据流分类。通过在数据包缺失的流量测试数据集上的实验结果表明，所提方法可以有效抑制数据包缺失对分类准确性能的恶化。      

基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析

基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性.     

多星敏感器测量最优姿态估计算法

多数利用星敏感器加陀螺组合的姿态确定方法中,由于星敏感器精度较高,使得系统定姿的精度比较高.然而,姿态确定的算法因观测模型和误差处理不当,导致滤波器观测修正能力下降,从而不能有效地估计陀螺的漂移误差.提出了基于星敏感器观测姿态角的误差建模,研究了多星敏感器组合的最优安装构型和观测融合方法.利用加权最小二乘法对观测数据的预处理,使观测方程定常化.再利用陀螺加星敏感器组合的扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filtering)对航天器姿态和陀螺漂移进行估计.仿真结果表明,提出的多星敏感器最优组合的滤波方法能够有效精确地估计卫星三轴姿态和陀螺漂移,且该方法计算量小,有利于卫星定姿系统的在轨自主运行.     

基于灰色预测的加速试验机理一致性判定方法

确定失效机理一致性条件是保证加速试验正确性的前提之一.由于现有的一致性判定方法只能利用加速试验数据,不能指导加速试验设计,因此需要一种基于强化试验数据的一致性判定方法.针对工程中强化试验数据少的特点,选取可以处理少数据的灰色预测,给出了一致性判定的新方法及流程.该方法通过将灰色预测中的GM(1,1)和等维新息模型相结合,找出强化试验数据的趋势改变点,在加速试验之前得到机理一致性变化的条件.通过在加速度计中的应用案例,验证了该方法的可行性.     

基于造型系统的曲面及二维域有限元网格剖分

介绍了一个基于几何造型系统的有限元分析前置处理系统．其主要功能是对几何造型系统的ＮＵＲＢＳ曲面以及二维任意形体有限元网格划分．该系统可作为几何造型系统与有限元分析程序之间的接口．     

基于深度迁移学习的航天器故障诊断

随着航天科技的发展,智能故障诊断技术是确保航天器控制系统安全、自主运行的关键技术之一.由于在轨航天器遥测数据样本少、噪声高、未标记,因此缺乏自适应能力、学习能力的传统故障诊断方法难以准确诊断在轨航天器故障.本文针对上述问题提出一种基于深度迁移学习的航天器故障诊断方法,为在轨航天器实时故障诊断提供了可行方法.首先,对航天...     

星载原子钟数据预处理的方法研究CSCD

星载原子钟的数据预处理是进行原子钟性能分析和钟差预报的前提,本文主要利用相位数据和频率数据的转换和异常数据的分析处理方法对原子钟数据进行了预处理,有效的保证了数据的可靠性。     

基于图像增强的无人机侦察图像去雾方法

针对无人机(UAV)雾霾天气下的侦察图像,并考虑无人机自身特性,提出了一种新的基于图像增强的无人机侦察图像去雾方法。该方法从图像处理的角度,通过对图像分别进行白平衡处理和对比度增强处理,基于图像融合和自动色阶处理,最终得到复原图像。选取无人机侦察图像进行去雾,并从主观和客观对实验结果进行评价,本方法得到的去雾图像的图像评价指标均有明显提高;同时与其他典型的去雾方法相比,综合评价指标提升,证明本方法可以得到良好的去雾效果。     

基于局部线性嵌入的高光谱影像特征提取算法

特征提取能够消除冗余信息,提高高光谱数据处理的精度和计算效率,是分类等分析必要的预处理手段.传统特征提取算法基于线性变换,无法准确描述高、低维特征空间的关系,因此采用一种新型非线性特征提取算法,即局部线性嵌入(LLE,Locally Linear Em-bedding),挖掘高光谱影像的本征信息.针对分类问题,使用训练样本类别属性修正距离矩阵,并借鉴LLE计算未知样本低维映射的方法求解测试样本的特征向量,实现监督局部线性嵌入(SLLE,Supervised Locally Linear Embedding).使用机载可见光/红外成像光谱仪数据,与3种分类算法结合进行测试,实验结果表明:SLLE优于线性特征提取算法,能够解决高光谱影像的小样本分类问题.