利用高分辨距离像的雷达目标识别

雷达高分辨距离像和相关滤波器在识别目标中的联合应用中具有研究潜力。其中相关滤波器的作用是使回波相干峰的期望值最大化,本文在实验中利用3种不同地面目标的雷达模拟距离像的相关滤波器数据验证其有效性。结果显示,利用目标的方位信息是可以进行可靠的目标识别的,并且识别是以多个滤波器为基础的。     

用圆谐展开的最小平均相关能量滤波器

提出用圆谐展开函数作样本合成最小平均相关能量滤波器来进行数字图象识别,这种滤波器具有图象旋转不变性,而且比传统的圆谐滤波器的相关峰更尖锐、识别能力更高,特别适用于相似图象的识别,并用计算机模拟证实了它的优越性。     

纯位相编码识别方法

本文提出一种纯位相编码识别方法。在光学相关器中使用一种特殊的纯位相编码滤波器,将二值化后的输出响应序列作为目标的识别代码,可以增加光学相关系统的识别能力.     

基于Gabor小波和神经网络的图像目标识别

针对目前数字图像目标识别方法中存在识别精度和实时性的问题,提出一种结合Gabor小波和神经网络的图像目标识别方法.该方法首先对图像进行预处理,用Canny算子进行边缘提取,然后通过神经网络获取最优的双Gabor小波复合滤波器参数,再采用参数优化过的滤波器组提取目标的特征向量,最后进行目标的分类和识别.实验表明这种方法鲁棒性好、识别率高.具有较广泛的实际应用价值.     

运动目标识别中的噪声滤除技术

分析了图像法识别运动参数的基本原理及噪声对目标识别的影响；分析了几种低通滤波器和非线性滤波器去除噪声的原理，结合实际应用对同一图像应用不同滤波器进行了处理，并对实验结果进行了分析。     

多种前端滤波器的ZCPA对语音多变性的鲁棒性研究

针对语音多变性的鲁棒性问题,分别将FIR滤波器、Gammatone(GT)滤波器、Laguerre滤波器以及弯折滤波器(Warped Filter Banks,WFBs)用于过零峰值幅度(Zero Crossing Peak Amplitude,ZCPA)特征提取,并使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为后端识别系统,通过实验得到了不同滤波器下ZCPA的识别结果。结果表明在多变性语音的识别中,SVM系统较常用的HMM系统,更适于ZCPA特征;并且在SVM系统下,ERB尺度的弯折滤波器较其它前端滤波器识别效果更好,明显优于常用的MFCC特征。     

用于旋转不变模式识别的一种逆滤波算法研究

为简化运算过程，较好地实现旋转不变相关识别的目的，提出了一种将逆滤波与基本的SDF（Synthetic Diserirninant Functions)相结合的改进的逆滤波器算法。该算法用实现旋转不变识别的基本综合鉴别函数方法合成逆滤波器的传递函数，既可识别旋转变化的图像，又具有逆滤波固有的相关峰尖锐、区分能力强的特点。计算机仿真结果表明，平面旋转的图像与传统的SDF相比，该模型具有较好的识别效果。     

一种多圆谐光学图象识别方法

提出了一种多圆谐函数识别方法，这种方法采用了目标中的多个圆谐成分，并把这些圆谐成分的空间进行编码，产生一种多圆谐滤波器，由于多个圆谐成分的采用，提高了识别的准确性，而且增加了识别的灵活性，根据不同的相关峰值编码可以同时识别几个不同的目标而不失去旋转不变性，进行了计算机模拟和光学实验，结果与理论分析一致。     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

静电探测器信号采集与基于数字综合算法的干扰抑制滤波器方法研究

通过对静电目标特性的介绍,了解到静电探测器采集到信号是个低频的变化过程.为了准确的识别目标,提出一种基于数字综合算法的干扰抑制滤波器方法.该方法通过在滤波器频率响应的副瓣区放置大量的干扰信号,改变干扰信号的功率强度,从而自适应地控制滤波器频率响应的副瓣电平.这种方法所设计的滤波器,在其副瓣区域可以设计为任意形状,很容易满足实际应用的要求.设计实例证实了这种方法的有效性.     

基于相关滤波算法的光照变化人脸识别

为了减少人脸识别中由于光照变化而严重影响识别性能的问题,设计了一种基于相关滤波器的最优相关滤波算法.采用二维主成分分析法重构人脸图像,生成相关性过滤器(OPICF)及重构相关性滤波器(RCF);再将测试图像投影到二维子空间,利用重构相关性滤波器重构图像;最后,根据提前设定的光照容限阈值完成人脸的识别.在扩展Yale B人脸数据库上对提出的算法进行了有效性验证,结果表明,本文算法有更高的识别率.     

目标密集情况下的跟踪滤波器

本文讨论了在目标密集情况下卡尔曼滤波器作为跟踪滤波器存在的问题。指出在目标密集时,辨识的不准确性将会使卡尔曼滤波器失去其无偏性。然后本文给出了一种改进的滤波器。这种改进的滤波器在目标密集时仍能保证无偏性。     

一种舰艇防御的目标自动识别算法

研究利用航迹分析方法识别飞航式反舰导弹的滤波器后处理技术,并且导出了基于IF…THEN规则和基于模糊映射的反舰导弹识别判据,在此基础上对这两种识别判据的性能进行了分析对比,这种反舰导弹识别算法利用回归分析和识别判据提取飞航式反舰导弹的航迹特征,给出速度和高度参数,从而断定目标类型,为拦截系统提供参考信息,仿真结果表明,该算法能有效提取目标运动学参数等目标识别信息。     

光电混合运动目标实时自动识别定位及跟踪

采用光学相关、人工神经网络算法和空域执行的综合鉴别滤波器相结合的光电混合图象处理技术 ,对三维运动目标 (模型 )进行实时识别与跟踪 .实验结果显示 :在强背景噪声干扰下 ,目标的识别速率最大可达到 16次 /s;定位精度优于± 1个象素 ;正确识别率超过 95 % .实现了在强背景噪声干扰下三维运动目标的实时畸变不变高可靠性的自动识别与精确定位 ,解决了纯电子模式识别技术难以解决的问题     

改进的核相关自适应目标跟踪

针对目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先,利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,其次,利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计,最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡,在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%,且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

一种跟踪机动目标的双带宽自适应滤波器

本文研究了一个跟踪机动目标的双带宽自适应滤波器,两个不同带宽的滤泼器由不同参数的Singer模型构成。目标运动状态的估计始终是这两个滤波器输出的线性组合假设检验理论用来确定组合系数的计算。Monte-Carlo仿真结果表明,这一双带宽滤波器调整时间和对目标机动变化的反应时间都较快。     

一种抗遮挡尺度自适应核相关滤波器跟踪算法

针对传统的核相关滤波器(KCF)算法无法很好地解决目标跟踪过程中的尺度不变性和模型漂移问题,提出了一种改进的抗遮挡尺度自适应核相关滤波器算法。使用平均峰值相关能量(APCE)和相关滤波响应峰值作为跟踪置信度指标判断目标是否受到遮挡,在未遮挡的情况下,对目标进行尺度缩放,通过滤波器之后计算相应的响应值,比较不同尺度响应值的大小,最大值即为最佳的目标尺度值。采用OTB-2013评估标准,与传统KCF对比,新算法在目标受到遮挡时,跟踪成功率与精确度有明显提高,同时适应目标尺度变化,具有较强的鲁棒性。     

自适应滤波器的设计及其应用

提出了基于Lyapunov稳定理论的自适应滤波器设计方法.该方法设计的滤波器具有自适应性和智能性,可以识别不同种类的输入信号,从而构成全通、带通或带阻滤波器.本文通过该滤波器在电力系统继电保护中的仿真实验表明,这种滤波器的结构正确,滤波效果很好,能够有效地消除各种干扰信号对继电保护动作行为的影响.     

基于极化不变量的谐波雷达导引头目标识别算法

为解决基于目标谐波散射系数的FFT识别算法无法有效识别目标全弹道谐波散射特性的问题,采用了基于极化不变量的目标识别算法.根据目标的半导体模型拟合出目标的谐波散射系数,用卡尔曼滤波器对谐波散射系数进行估计.将估计结果作为酉矩阵的对角元素,建立了目标谐波极化散射矩阵及与其对应的功率矩阵,通过就不同的目标进行谐波散射极化计算得到了仿真结果.结果表明,与基于目标谐波散射系数的FFT识别算法相比,目标谐波极化散射矩阵行列式的值及功率矩阵的迹能反映出目标的全弹道谐波散射特性,二者可以作为有效的目标识别特征量.      

基于D-S证据理论的多源遥感图像目标数据联合关联算法

以遥感图像目标识别结果为主,结合卡尔曼滤波器获得的目标运动状态估计结果,提出一种基于D-S证据理论的目标数据联合关联算法.蒙特卡罗模拟实验结果表明,该方法稳定性较强,适合于对海上船舶等遥感图像目标的持续跟踪.