自适应六边形运动估计搜索算法

指出了在块运动估计中,快速估计算法的最终目的是在提高搜索速度的同时保持搜索质量.在现有搜索算法的基础上,提出了一种自适应六边形运动估计搜索算法AHEX.该算法首先利用时空相关性预测起始点,缩小了搜索区域,从而减少搜索点数;然后采用六边形搜索模型进行搜索,进一步提高了搜索速度.在搜索过程中,还采用了自适应的提前中止策略来避免不必要的搜索.实验结果表明:在保持相当搜索质量的前提下,与其它快速块匹配算法相比,自适应六边形搜索算法的搜索速度有大幅度的提高.     

基于DLSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究

为了进一步提高高分辨率遥感图像的分类精度及效率,融合支持向量机SVM及局部支持向量机KNNSVM算法,借助主动学习相关理论,提出了基于距离的局部支持向量机算法(DLSVM).该算法通过对未标记样本和超平面之间的距离与预先设定的距离阈值相比较,判断是否需要进一步建立局部支持向量机KNNSVM来确定样本的类标.对实际的高分辨率遥感图像分类的实验结果显示:在合适的距离阈值与K值的设置下,该算法能够提高支持向量机SVM的分类精度,同时大大降低KNNSVM算法的时间消耗.     

食品工业高精度液体浓度测量仪的设计

针对食品工业液体浓度实时测量的要求,利用水声学中回鸣环声速测量技术,分析了影响声速测量误差的因素,以及温度对声速测量的影响,设计了一种供啤酒和乳品使用的高精度液体浓度测量仪.该仪器经纯水标定,对声速的测量误差可小于2cm/s,从而保证了液体浓度的测量.     

基于压缩感知理论的葡萄干分类研究

为实现机器视觉准确判别葡萄干品种,提出了一种基于压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)的葡萄干品种分类方法。以3种葡萄干为研究对象,并提取葡萄干图像的形态、颜色和纹理特征参数,得到葡萄干训练样本的数据词典矩阵。压缩感知理论分类算法首先利用由葡萄干图像特征参数组成的数据词典矩阵对每一个葡萄干测试样本进行稀疏性表示,得到稀疏向量。然后利用稀疏向量对葡萄干测试样本进行重构,并计算重构样本与测试样本之间的残差,最后通过比较残差的大小来确定测试样本的类别。将提出的方法与最小二乘法支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)和BP(Back Propagation)网络的识别结果做了对比和分析。试验结果表明,基于压缩感知理论的分类方法对于3个葡萄干品种的综合分类准确率为99.17%,获得了最好的分类效果。     

基于核主成分分析的三维模型分类算法

针对三维模型的分类问题,提出了一种基于核主成分分析(Kernel-Principal Components Analysis,K-PCA)的三维模型分类算法。该算法首先选择形状直径函数(Shape Diameter Function,SDF)作为特征描述符来提取三维模型的特征向量;然后使用核函数将原始特征向量映射到高维空间中并在该空间上进行PCA得到新的特征向量;最后使用KNN算法并计算未知模型与已知类别的k个模型之间的l2范数以实现模型的分类,确定未知模型的类别。实验结果表明,该算法能够很好的识别三维模型的几何特征,能准确的区分不同类别的三维模型,具有较高的分类准确率。     

基于CUDA的H.264/AVC视频编码的设计与实现

为了提高编码速率,将视频编码中计算量较大的运动估计和离散余弦变换(DCT)系数计算移植到图像处理器(GPU)上处理.根据H.264/AVC的编码要求和处理器的并行结构,提出了一种并行处理方法,并利用统一计算设备架构(CUDA)的计算平台,实现了H.264/AVC中的运动估计和DCT变换系数的计算.实验表明:在GPU上采用并行计算方法可较大程度地提高视频编码速度.     

基于BKNNSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究（英文）

为了解决局部支持向量机算法KNNSVM存在的分类时间过长不利于具有海量数据量的高分辨率遥感图像分类的不足,提高KNNSVM的算法表现,提出了改进的基于不确定性的BKNNSVM算法.该算法利用二项式分布的共轭先验分布Beta分布根据近邻的分布情况推导该未标记样本属于正类或负类的概率大小,从而计算每一个未标记样本在类属性上的不确定性大小.再通过设置不确定性阈值的大小,对不确定性低于阈值的未标记样本直接采用KNN进行分类,而对高于阈值的样本利用其近邻建立局部支持向量机分类器进行分类.对高分辨率图像分类的实验结果表明:合适的阈值能够有效降低原始KNNSVM算法的时间开销,同时能保持KNNSVM分类精度高的特点.