【摘 要】
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利用3D-MAX建立了三种飞机模型,设计了三维飞机目标图像库。在该图像库中按不同的飞机模型分为三个大类,每个大类中按不同的飞行姿态分为24个组。论述了三类飞机图片的纹理特征的提取方法,并通过基于贴近度的多传感器一致性融合方法计算每类飞机图像的对比度融合值、熵融合值、逆差距特征融合值,通过最小距离法对测试对象的归类进行预判断。介绍了K-L变换、降维特征矩阵空间与投影系数向量,计算了图库中每张图像在降
【机 构】
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江南大学物联网工程学院国家教育部物联网技术应用工程研究中心江南大学节能研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60973095）
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利用3D-MAX建立了三种飞机模型,设计了三维飞机目标图像库。在该图像库中按不同的飞机模型分为三个大类,每个大类中按不同的飞行姿态分为24个组。论述了三类飞机图片的纹理特征的提取方法,并通过基于贴近度的多传感器一致性融合方法计算每类飞机图像的对比度融合值、熵融合值、逆差距特征融合值,通过最小距离法对测试对象的归类进行预判断。介绍了K-L变换、降维特征矩阵空间与投影系数向量,计算了图库中每张图像在降维特征矩阵空间投影的系数向量,以及测试图像在降维特征矩阵空间投影的系数向量。然后介绍了Fisher最佳鉴
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提出新的有效的位姿测量算法。该方法使用共面特征点,利用投影变换中的平行性约束等仿射不变量快速求得特征点摄像机坐标系空间深度值,并作为初值求解以特征点几何约束条件建立的无约束非线性最优化目标函数,保证最终解的精确性和收敛性。搭建实验系统验证了算法的有效性,并与最小二乘法进行比较,该算法有效减少了计算过程中的迭代次数,提高了运算速度。该结果为应用单目视觉进行工业实时在线测量提供了一种新的方法。
针对传统EM算法训练GMM不能充分利用训练数据所属高斯分量信息,从而在一定程度上影响说话人识别性能的缺陷,采用RPEM(竞争惩罚EM)算法训练GMM,并引入批处理RPEM算法解决RPEM算法运算量大、收敛速度慢的问题,同时针对RPEM和批处理RPEM算法训练时方差优化存在的问题进行了改进,提出了改进的批处理RPEM算法。在Chains说话人识别数据库上的实验表明,改进的批处理RPEM算法取得了相对
统计数据轨迹一般具有重视变化趋势、数据噪声较大、模式分布不同等特点,直接使用传统的聚类分析方法难有很好的效果。对此在K-means算法的基础上,分别采用了归一化处理、平滑处理以及关键峰匹配等方法处理上述三个问题,设计了一种解决系统使用轨迹模式分析问题的改进聚类方法。通过使用仿真数据与实际数据进行测试分析,在仿真数据上改进算法显著降低了聚类的错误率。在实际数据上,改进算法得出的聚类结果优于K-mea
针对相关算法在挖掘频繁闭项集时所存在的问题,提出了一种基于位运算的频繁闭项集挖掘算法。该算法首先将数据集转换成布尔矩阵,只需扫描数据集一次;通过位运算计算支持度,利用矩阵和数组存储辅助信息,减少时间和空间消耗;深度优先搜索产生频繁闭项集时利用剪枝策略进一步减少挖掘时间;利用同生项集性质进行闭合性检测,无须检查超集或子集。理论分析和实验结果验证了该算法的有效性。
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传统属性空间的密度聚类算法仅考虑对象属性取值相似度,网络空间密度聚类算法仅关注对象间关系紧密度。针对两类算法的不足,提出一种兼顾属性距离及关系强度的密度聚类算法。在构建兼顾属性距离及关系强度的网络之后,完善了近邻对象及核心对象的概念,并给出了相应的聚类策略。理论分析和实验结果表明,由于综合考虑了属性、关系及关系强度信息,算法规避了对象属性值分布对聚类过程的影响,改善了聚类效果,并能有效识别枢纽点和