基于特征点光流和卡尔曼滤波的运动车辆跟踪

提出一种基于特征点光流的运动目标跟踪方法,将卡尔曼滤波跟踪技术和多边形跟踪策略应用于智能交通系统的运动车辆实时跟踪,使跟踪变得简单和稳定,计算机仿真结果表明,采用所提出的方法,能够以较高精度实现运动目标跟踪的目标模型选择、目标特征点选取、特征点光流计算、特征点光流聚类和目标识别,且计算量小、易于实现。     

基于线性矩和小波变换的医学图像特征提取

应用小波矩作为图像特征量以及小波变换进行医学图像的自动特征提取,利用小波变换对线性矩进行分析,提取图像的各分辨率下的小波系数经快速傅里叶变换作为特征。使计算量和数据量大大减少,为特征的选取带来方便。矩特征由于其良好的稳定性、抗噪性和旋转不变性在图像识别中受到了广泛的关注和应用。由小波矩来构造目标的旋转不变性的特征,可以克服传统矩的弊端,又具有旋转不变性的特征。     

高分辨率SAR卫星图像舰船目标识别可用性分析

SAR卫星图像的分辨率直接影响着舰船目标识别结果.采用高分辨率SAR遥感图像,选取了两个较为直观的几何特征即长度和轮廓形状,对当前SAR图像舰船目标识别的能力进行了分析;给出了不同分辨率下的SAR图像的目标几何结构量算能力比对结果,为高分辨率SAR图像的舰船目标类型、识别算法研究提供相应支持.     

通用目标检测算法研究进展与评述

通用目标检测是计算机视觉和模式识别领域中最活跃的研究主题之一,在图像检索、目标识别、辅助驾驶系统以及视觉监控等许多方面都有着重要应用.目标检测研究中要解决的基本问题是,如何选取目标特征,以及如何利用这些特征描述目标物体.一般情况下,目标物体的描述方法跟目标特征的选取原则密切相关.论文从两类典型的特征类型出发,对目标检测研究的暨有成果加以回顾与评述,并对可能的发展趋势进行分析.     

模式识别在采矿中的应用

1 非线性映照法识别原理1.1特征向量选取特征向量的选取是模式识别工作的关键,首先,要求选取对分类贡献大而较少的(不破坏分类情况的最少特征量数)特征量数目,再者要求样本数和空间维数的比值要大于3.为此我们从表1的七个特征量中根据加权因子的大小作了初选。再据此通过各种组合逐步降维进行筛选.由七个特征量中筛选出分类效果最好的4个固有特征向量,即铅、锌、氧化钙+氧化镁和二氧化硅的分析数据.     

SAR图像舰船目标的特征识别

详细分析了舰船在SAR图像中的特征;并且根据海上目标所具有的背景单一、结构复杂的特点,提出了利用舰船目标的特征量识别目标类型的新思路,提取了舰船的面积、周长、积分光学密度、欧拉数、长度、主轴方向角、细长度等特征量,给出了相应的提取算法.     

基于多特征自适应融合的目标跟踪

针对传统的基于单一特征的跟踪方法在复杂场景和光照变化下易导致跟踪失败的缺点,提出了一个基于多特征自适应融合的目标跟踪算法。首先选取具有互补性的目标颜色和纹理特征构造目标的多特征模型;然后根据特征子模型对目标与背景的可分性,对目标特征子模型的权值进行自适应调节;最后利用颜色和纹理特征对所提的算法进行了验证。试验表明同基于单个特征的核函数目标跟踪方法相比具有更好的鲁棒性。     

面向红外视频图像的火焰识别

针对红外图像的火焰识别,采用基于粒子群优化算法的二维最大熵阈值选取方法,选取最佳阈值对红外图像进行分割,使可疑区域从背景中分离出来.选择物体的高度作为特征量,采用标准模板序列,设计两层模糊分类器分析物体的高度变化和灰度分布,给出可疑目标隶属于火焰的评价.实验证明,这种结合火焰动、静特性的算法鲁棒性强,识别率及灵敏度较高,适用于广范围的火灾监控.     

基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法研究

提出了一种基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法.该算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,利用特征模糊距离熵对小目标特征进行扩展,克服由于目标滑动造成的定位误差较大的弊端.实验结果表明,该算法很好的解决了红外图像特征目标跟踪技术中的跟踪点滑动和漂移问题,并满足实时性要求,鲁棒性稳定.     

基于蚁群神经网络的目标图像识别

该文提出一种基于蚁群优化与人工神经网络相结合的识别算法。该方法能够防止BP网络陷入局部极小点,且收敛速度快。针对飞机图像目标识别,提取图像三阶相关量特征、不变矩特征和图像边界的Fourier描述子特征,形成特征向量作为神经网络的输入向量。仿真实验表明,新算法能够有效缩短网络训练时间,提高目标识别精度。     

图像目标的矩特征量的照度不变性

在运动目标识别中,需要提取与目标远近、方位,照度、投影等变化不敏感的特征量。不变矩组对于目标平移、旋转和尺度变化不敏感,因此可以用不变矩组外加一些辅助特征来进行运动目标识别.本文研究了数字图像目标的不变矩组特征量经适当修改后,可以使其对目标平移、旋转和环境中的光照强度不敏感.这是对矩不变理论在模式识别应用中的一个重要补充,文章最后给出了修改前后两组公式的适用范围和实验结果。     

基于超分辨ISAR成像的飞机目标SVM分类算法

利用最大熵谱估计方法对4种飞机目标数据进行外推处理,并在此基础上进行拟合成孔径(ISAR)成像.采用了ISAR图像的几何矩、基于几何矩的不变量、形状和量化能量带4个特征,研究了支持向量机的线性和非线性算法原理,提出了基于SVM的飞机目标识别和分类算法,采用了针对多目标分类的M-ary法对飞机进行分类,选取了每个目标的40个不同数据段进行成像,通过与几种常见的BP神经网络算法和RBF神经网络算法比较分析,验证结果表明此方法达到了较好的识别效果,识别率达到97%.     

一种有效的SAR图象典型目标特征提取和识别方法

在合成孔径雷达（SAR）图象中，需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类，目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分．一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量．在SAR图象中，由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题，造成以上特征量在分类时往往不能达到很好的分类效果．作者提出了一种典型目标特征提取和分类识别方法、这种方法基于SAR成像的原理，在图象灰度阂值分割后做粗搜索分别提取灰度特征，椭圆矢量特征，以及栅格特征，然后进行SAR图象典型目标的分类识别、实验表明，这种方法效果较好．     

红外辐射能量等效中心研究

分析了红外干扰弹和目标机的红外辐射特征,根据两者的红外辐射特征,研究了红外辐射能量等效中心,提出了红外辐射能量中心轨迹和辐射强度计算方法,仿真验证了此算法的可行性。     

颜色与纹理自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对传统粒子滤波跟踪算法中的目标模型单一、粒子退化等问题,文章提出了一种基于颜色特征与纹理特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法,该方法选取颜色特征和纹理特征作为目标的视觉描述子,然后将2种特征的后验概率进行融合,并对目标模板进行自适应更新,进而估计出目标的状态。实验结果表明,该方法能够较好地处理背景光照变化明显、目标物体与背景颜色相近、遮挡、局部形变等干扰因素的影响,准确跟踪及定位运动目标。     

基于ICLBP的多特征自适应加权融合目标跟踪算法

针对Mean Shift跟踪算法中使用单一的特征对目标进行描述而导致跟踪算法鲁棒性不高的问题,提出了一种多特征融合的目标跟踪算法.该算法选取HSV颜色特征和ICLBP纹理特征,建立目标模型的概率密度.根据目标区域确定背景区域,计算不同特征对目标和背景的区分性度量值,并以此设定和更新特征融合权值.使用特征融合权值系数建立多特征描述的目标模型,在Mean Shift算法框架上实现目标跟踪.结果显示,该算法对背景干扰和部分遮挡具有较好的鲁棒性.与传统的Mean Shift跟踪算法相比,跟踪效果有所提高,鲁棒性更好.     

用优度实验法评价图象分割混合算法

通过用优度实验法对图象分割混合算法的测试，得出了几种特征量如：图象信噪比、目标尺寸和目标归一化绝对平均曲率在图象分割过程中对图象精度的影响，客观地评价了混合算法在分割不同特征量的图象时的优缺点。     

无线传感器网络声震节点目标分类综述

综述了无线传感网络中声音和震动节点目标分类问题.声震目标探测和分类的性能受到复杂外界环境的影响,对特征量提取和分类算法提出较高的要求,同时考虑到传感器网络功耗、带宽等方面的限制,又需要较低复杂度的算法.从地面目标产生声震信号的机理出发,讨论了传感器节点内各种不同的特征量提取和目标分类算法,并予以比较、评价,为实际应用提供指导,最后给出了简要的评述和展望.     

一种新型快速运动目标检测算法

为了克服光流法计算量大和亮度不连续性引起的运动估计误差,提出一种基于改进帧差法和改进光流法相结合的快速运动目标检测算法.通过改进帧差法,精确获取运动目标区域.利用改进的光流法,在光亮度不连续的情况下,准确地提取运动目标区域特征点的光流,并对光流矢量采用阈值标注,进而检测出运动目标.实验结果表明:该目标检测算法鲁棒性强,计算量小.     

基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别

针对红外电厂目标识别问题，提出了基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别方法．该方法研究了前视成像末制导过程中图像目标尺度变化引起的视点角度和特征尺度变化规律，建立了分层次的时空特征模型，根据显著性选取目标特征，采用贝叶斯网络把不同尺度下的显著性特征进行融合，得到正确的识别结果．实验表明，该方法能将多尺度目标的不精确、不完整的特征进行融合处理，从而完成了目标的可靠识别．