基于局部类别一致k均值聚类的目标识别方法

针对复杂背景下的目标识别,提出了一种同时检测目标位置和区分目标类别的识别方法.该方法首先从图像中提取丰富的兴趣点,通过图像之间的对极几何约束,过滤出精确匹配的图像兴趣点;然后在兴趣点特征空间用局部类别一致k均值聚类方法生成特征码本;最后,对于给定的测试兴趣点集,通过投票得到表示目标类别的局部特征,采用最大化目标类别和目...     

基于改进位置成词概率的新词识别

提出了一种基于改进位置成词概率的新词识别算法.该算法在位置成词概率的基础上,结合新词内部模式的特征提出了改进的位置成词概率,然后再综合互信息、邻接类别等统计量对新词进行识别.采用小说语料进行测试,实验结果表明该算法在一定程度上能有效提取新词.     

基于改进SURF的遥感图像目标识别

针对目前遥感图像背景复杂信息量大,导致目标识别过程中特征检测准确率低,特征匹配识别时间长等问题,提出一种基于改进SURF(speeded-up robust features)算法的目标识别方法.该方法采用Grab Cut算法对目标模板进行分割,通过高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行初始化以达到能量最小化分割,并通过快速Hessian矩阵进行特征检测,采用欧式距离完成匹配识别.实验结果表明:使用改进算法进行遥感图像目标识别,能有效去除冗余特征点,提高算法的识别精度和运算速度.     

一种孤立词语音识别方法研究

结合动态谱特性的语音识别研究,阐述了一种有限状态矢量量化(FSVQ)方法。FSVQ利用了过去的信息来选择合适的码本进行编码,对于语音识别更为有效。改进了所使用的语音特征参量,除了LPC倒谱系数外,结合使用了动态谱特征和能量的对数值,并根据汉语发音特征对语音信号端点进行一种加权处理。实验结果表明：与说话人有关的孤立词识别率达到98%。     

基于多传感器数据融合的目标识别和跟踪

基于单传感器（雷达或红外）系统存在局限性,提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统,它能利用不同传感器的数据互补和冗余。特征层融合能通过利用其他传感器模块提供的目标特征信号来提高目标检测概率和降低虚警概率;决策层融合能矫正因受干扰等原因而失去目标跟踪能力的传感器模块的伺服跟踪回路,并提高抗干扰性。     

采用模糊切分实现非特定人连接数字语音识别

选用倒谱特征、△倒谱特征、能量类特征等多个语音信号特征，采用多码本和ＨＭＭ／ＶＱ技术实现非特定人连接数字语音识别。在识别阶段，使用帧同步型网络搜索识别算法结合模糊切分实现非特定人连接数字语音识别。数字串识别准确率达到８１％以上，而数字识别准确率更高，达到９４．４％。     

采用模糊切分实现非特定人连续数字语音识别

选用倒谱特征、△倒谱特征、能量类特征等个语音信号特征，采用多码本和ＨＭＭ／ＶＱ技术实现非特定连接数字语音识别。在识别阶段，使用帧同步型网络搜索识别算法结合模糊切分实现非特定人连接数字语音识别。数字串识别准确率达到８１％以上，而数字识别准确率更高，达到９４．４％。     

一种新的弹道目标成像匹配识别算法

为了能充分利用目标的散射中心对弹道目标进行识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换,实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息,提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别。该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,进而与预设门限比较,判定目标类别。仿真实验及识别性能评估表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。     

基于统计假设检验的虚拟传感网容错策略

为了减少多应用目标的传感器网络的能量消耗和实现较高的故障传感器节点识别率,在基于簇树的虚拟传感器网络框架上,通过检验本地数据采集序列与事件统计特征的符合程度来判断错误是否发生,充分利用了随机过程描述事件的时间相关性,提出了一种基于统计假设检验的虚拟传感器网络容错策略.实验结果表明,在任意节点能量耗尽之前,多事件监测比单事件监测产生更少的单播消息量,却分发更多的多播消息.而且,随着传感器节点错误概率的增加,系统能保持较理想的节点错误识别率和事件区域监测概率.     

采用小波包树能量矩阵奇异值分解的局部放电模式识别

为了从局部放电信号电磁波大量冗余的频率信息中提取有效的局部放电特征参量,提出了采用小波包和奇异值分解相结合的能量特征提取方法。该方法从大量小波包树节点的能量信息中提取了一组能量特征参量用于局部放电类型识别,首先对4种放电类型的电磁波信号进行小波包分解,计算每个小波包节点系数的能量,接着采用奇异值分解法从小波包树所有节点的能量信息中提取奇异值较大的一组参量,利用这组参量建立识别模型,最后使用支持向量机对4种变压器典型放电类型进行识别。结果表明,小波包树能量矩阵奇异值分解可以从包含有大量无效和冗余频率信息的电磁波信号中提取能量特征参量,从而进行局部放电识别。研究内容可为局部放电类型识别提供一种有效的特征提取方法。     

基于实时手势识别与跟踪的人机交互实现

为了实现对手势目标的自动识别和连续跟踪,提出了一种手势识别与跟踪算法。首先,通过离线训练手势目标检测器来实现手势目标的自动识别。接着,通过改进的Shi-Tomisi算法,在目标区域提取可靠稳定的特征点。然后,通过KLT跟踪器对特征点进行跟踪。当特征点跟踪成功时,通过求解仿射变换矩阵确定手势目标的新位置;当目标出现遮挡和大尺度旋转时,特征点丢失,此时在KLT跟踪器中加入卡尔曼滤波器来预测手势目标的位置,实现对手势目标的连续跟踪。同时对手势目标可能存在的区域进行估计,缩小检测器的检测范围,提高检测速度。最后,将算法应用于人机交互系统中,实现了机器人的远程控制。实验结果显示,算法在简单背景下的跟踪正确率为99.54%,复杂背景下的跟踪正确率为98.24%。实验结果表明,算法能够快速准确地对手势目标进行检测和跟踪,满足了实时性、连续性以及抗干扰能力强等要求,对于旋转及遮挡均具有较强的鲁棒性,为实现基于手势控制的人机交互提供了一种有效方法。     

基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位

提出了一种双目移动机器人实时动态目标识别与定位方法。该算法首先采用SIFT(Scale Invariant Features Transforms)算法提取目标特征,并结合双目视差特征进行目标匹配;然后通过区域增长方法进行目标区域的提取;最后结合双目视觉标定的模型对目标进行定位。实验结果表明:该方法在摄像机运动-目标运动情况下,能对局部特征未知或特征不明显的动态目标进行有效的识别与定位。     

一种快速车标定位方法

车标定位是车标识别系统中至关重要的一步，作者提出了一种快速的车标定位算法，即在已知车牌位置的情况下，利用车标位置垂直方向能量集中的特点进行滤波处理以及在粗定位矩形框中利用模板匹配的方法得到车标的准确位置，实验结果表明，该方法定位准确率在95％以上，平均速度在150ms至200ms之间。     

监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别

传统异常行为识别方法容易受到外界环境的干扰,导致识别精度低下;且开销较高。为此,提出一种新的监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别方法。对异常行为特征进行提取,选用的特征为目标运动轨迹特征和外接矩形框宽高比特征,通过位置动态对监控场景下视频中全局移动对象运动轨迹特征进行提取,通过最小外接矩形框对移动对象进行标记。依据特征提取结果,通过异常测量函数实现监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别。实验结果表明,采用所提方法对全局移动对象的异常行为进行自动识别,不仅识别精度高,且开销较低。     

改进的SIFT特征人脸识别方法ADSIFT

针对光照、表情、噪声等因素容易造成误识别的问题,提出一种改进的SIFT特征人脸识别方法.对每个训练图像,先提取得到SIFT特征向量集合,利用每个SIFT特征向量,并选择阈值构造一个弱分类器.利用一种基于Adaboost的算法从每个训练图像的弱分类器集合中选出一部分,确定其对应的阈值和权重,然后构造出该训练图像的相似度函数.根据相似度函数可计算出目标图像与每个训练图像的相似度,从而求出目标图像与每个类的训练图像的平均相似度,则目标图像属于平均相似度最高的类.实验表明在ORL人脸数据库上则可达到98%识别率,优于现有的方法.     

一种自适应颜色特征的目标识别与跟踪法

文中提出了一种自适应颜色特征的目标识别和跟踪方法,该方法结合图像颜色特征和形态特征对图像进行处理.首先依据颜色特征对帧图像进行初步处理,利用图像数学形态学的运算特点,对初步处理的结果进行修正补偿.在识别跟踪过程中,作为识别依据的颜色特征会根据目标颜色特征的改变自适应地进行更新.在类人足球机器人比赛中取得了比较理想的识别跟踪效果,应用证明该方法可以提高视觉子系统的实时性和精确性.     

一种新的人脸特征定位及识别的方法

提出了一种基于主成分分析的人脸特征定位及识别的方法,利用剩余误差能量作为准则进行人脸特征定位,并对人脸图像提取主成分特征进行识别,经实验表明该方法能处理人脸图像变化较大的情况,具有计算量较小,定位精度高,识别率高的优点。     

视觉引导下协作机器人抓取技术研究

针对在多物体复杂抓取场景下,协作机器人如何实现能在人机共融的环境中精确抓取特定目标工件及自主避障的问题,提出了一种基于监督学习的视觉引导下的协作机器人抓取方法;首先利用监督学习算法训练和处理待抓取物图像信息,完成对抓取目标特征的快速识别与定位;然后将抓取物的定位信息通过串口通信协议传输给ROS系统控制机器人完成运动规划...     

Outdoor guide system based on the mobile augmented reality technology

This paper proposes an outdoor guide system using vision-based augmented reality （AR） on mobile devices.Augmented reality provides a virtual-real fusion display interface for outdoor guide.Vision-based methods are more accurate than GPS or other hardware-based methods.However,vision-based methods require more resources and relatively strong computing power of mobile devices.A C/S framework for vision based augmented reality system is introduced in this paper.In a server,a vocabulary tree is used for location recognition.In a mobile device,BRISK feature is combined with optical flow methods to track the offline keyframe.The system is tested on UKbench datasets and in real environment.Experimental results show that the proposed vision-based augmented reality system works well and yields relatively high recognition rate and that the mobile device achieves realtime recognition performance.     

基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法

针对未知环境下侦察机器人的自主导航问题,提出了一种基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法.首先利用二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)提取方法来检测和描述待跟踪视觉目标的局部不变特征点,在快速的特征匹配计算基础上提出由粗到精的目标定位两步法实现机器人导航过程中视觉目标的实时准确跟踪.其次对基于视觉目标跟踪的自主导航任务进行行为分解和实现,在行为中集成视觉目标跟踪算法.最后利用基于宏行为的机器人事务执行机制实现移向视觉目标的自主导航控制.实验结果表明,提出的方法能够使侦察机器人实时准确地跟踪视觉引导目标,在复杂障碍物环境下可靠地完成移向目标的自主导航任务.