检测运动物体需要无运动物体的背景图像,所以,首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图,从背景图像中分离目标像素,获取目标的质心坐标,并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础,对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定,该算法计算简单,计算量小,其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码,并且设计了跟踪运动车辆的控制界面,方便了实时监控。实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间: 2013-11-12
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基于合成孔径雷达(SAR)图像的海面风场估计已经得到广泛认可。多数风速反演算法是以估计的风向、校正的δvv为先验条件,应用海风模型计算而得的。在相同风向的情况下,应用不同的海风模型会得到不同的风速反演值,因此选择合适的模型是风场估计的关键。同时,风向数据的精确度也很重要,即使不大的误差也会给风速的反演结果带来明显偏差。为解决上述问题这里提出一种不需要预先已知风向数据的风场估计算法。该算法将基于海洋SAR图像中风浪的条纹信息,以及风浪条纹生成的自相关函数的周期性估计风速数据,同时由风浪条纹的最短周期方向估计风向数据,从而估计出完整的风场矢量。仿真结果显示,该算法对风速和风向数据有较高的估计精度。
上传时间: 2013-10-17
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文中在研究现有先验知识与支持向量机融合的基础上,针对置信度函数凭经验给出的不足,提出了一种确定置信度函数方法,更好地进行分类。该方法是建立在模糊系统理论的基础上:将样本的紧密度信息作为先验知识应用于支持向量机的构造中,在确定样本的置信度时,不仅考虑了样本到所在类中心之间的距离,还考虑样本与类中其它样本之间的关系,通过模糊连接度将支持向量与含噪声样本进行区分。文中将基于先验知识的支持向量机应用于医学图像分割,以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不同噪声的图像进行实验,实验结果表明采用基于先验知识的支持向量机比传统支持向量机具有更好的抗噪性能及分类能力。
上传时间: 2013-10-12
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提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法(ACPSO-SVR),引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取,在超参数取值范围变化较大的情况下,效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试,实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力,对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用,在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型,以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间: 2013-10-23
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针对目标和背景具有空间连续性的特点,提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度,在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性;然后构造马尔科夫随机场,提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法,通过最小化其能量函数得到目标分割结果。实验结果证明,该运动目标检测算法对背景扰动和光照变化具有更好的鲁棒性,错误检测率更低。
上传时间: 2014-01-20
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为了设计一种实时高效、稳定可靠的图像目标跟踪系统平台,避免因图像边缘提取效果差而引起跟踪失败,采用自适应Canny边缘检测算法。该自适应算法能够很好的确定平滑参数以及高、低两个阈值,更好的获得图像边缘图。经Canny算法处理图像目标后,获得目标的单像素边缘图,根据边缘图计算得到目标质心。利用最小二乘法拟合出目标的运动轨迹,同时可根据时间间隔预测出目标质心的下一位置,控制伺服机构,实现目标跟踪。实验表明,采用Canny算法的目标跟踪系统,能够满足实时跟踪的需要。
上传时间: 2013-11-03
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针对数据在性态和类属方面存在不确定性的特点,提出一种基于模糊C 均值聚类的数据流入侵检测算法,该算法首先利用增量聚类得到网络数据的概要信息和类数,然后利用模糊C均值聚类算法对获取的数据特征进行聚类。实验结果表明该算法可以有效检测数据流入侵。
上传时间: 2015-01-03
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在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后,综合这两种方法的优点,提出了一种基于频谱脸和Fisherface的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的,所以对人脸图像使用二维小波变换,提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立叶变换,从而获得原人像的一个低维空间的表达。但是频谱脸特征维数仍然较高,所以在频谱脸法的基础上继续提取人脸频谱图像的Fisherface 特征,降低特征的维数,提高识别效率。利用人脸面部构造产生的灰度特性提取眼睛,利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴,进而根据眼睛和嘴巴构成三角形模板的特性,精确定位人脸在图像中的位置。实验结果表明,这种结合肤色和面部特征的算法,能够对人脸进行较快速、准确的定位,而且结果比较稳定可靠。
上传时间: 2013-10-09
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以新兴的盲均衡技术为理论基础,一些盲均衡算法相继提出。本文以高阶的QAM信号作为输入信号,针对常模算法、多模算法、加权多模算法存在的缺陷,最终引入一种性能优越的加入动量项的加权多模算法。通过计算机的仿真实验首次对这些算法进行依次比较,所得实验结果表明加入动量项的加权多模盲均衡算法在信道均衡上的性能明显优于前面几种算法,它具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,因此具有实用价值。
上传时间: 2013-11-17
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上传时间: 2014-01-04
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