基于SIFT匹配算法的移动机器人单目视觉定位研究

以单目视觉为模型给出基于视觉的移动机器人目标定位系统算法,利用尺度不变特征变换匹配方法(SIFT)求得基本矩阵与本质矩阵,分解本质矩阵后进一步得到相机的运动参数,最后结合立体视觉方法以及运动恢复结构方法获得目标的深度信息,实现目标定位。给出了三维信息获取过程与计算机仿真结果。实验结果表明,算法能满足移动机器人对目标实现定位的精度要求。     

基于统计词典和特征加强的多语言文本分类

在统计双语词典的基础上,提出一种特征加强的多语言文本分类方法.在执行文本分类时,考虑到其他语言的训练文本,使得多种语言的文本集合中均存在训练文本,放松了MLTC的要求.特征加强是一种交叉检查过程,即获取两种语言所有特征的卡方统计后,通过语言中相关特征的辨识力,再次对语言的特征辨识力进行评估,以提高分类的可信度.实验选择汉语或英语作为目标语言.实验结果表明:提出的方法具有更高的分类精度,且对训练集规格的敏感度更低.     

降维法快速求解A(n,k)精确公式

A(n,k)=∑km=1∑mr=1∑[k/m]-1j=0t(k)m,r,j×nj×s(r,m)×ζnrm,ζm=e2πi/m,s(r,m)=1,gcd(r,m)=10,其他为丢番图方程∑ki=1ixi=n的非负整数解的个数.虽然用解线性方程组的方法可求得A(n,k)的所有系数,然而,该求解过程却非常耗时.本文利用方程(1-x)(1-x2)...(1-xk)=0的相异根的幂可能存在的相等关系,即取适当的正整数g使某些相异根的g次幂相等来实现同类项系数的合并以降低方程的维数,达到提高方程求解速度的目的.     

一个具备平移、伸缩、旋转不变性的小波变换

在前人的基础上提出了具有旋转、伸缩及平移不变性的RST不变小波算法RSTXIW,并将此算法应用于数字水印领域.实验表明,RSTXIW不变小波算法具有较小的重构误差,其伸缩误差比双线性插值好仅稍逊于双三次插值,以它为基础的水印算法对于旋转、伸缩、平移等几何攻击具有较好的鲁棒性.     

A(n,k)精确公式的一般形式

设k为任一确定非负整数,A(n,k)为不定方程∑ki=1ixi=n的非负整数解的个数,作者给出了递推公式A(n,k)=A(n,k-1)+A(n-k,k)的通解的一般形式为A(n,k)=∑km=1∑mr=1∑[k/m]-1j=0t(k)m,r,j×nj×s(r,m)×ζnrm,其中ζm=e2πi/m,s(r,m)=1,gcd(r,m)=1,0,其他.     

不变小波域内基于DWT的图像数字水印

 面对各种几何攻击,现有数字水印算法露出各种缺陷,到目前为止还没有发现真正能抵抗各种攻击特别是几何攻击的算法.利用具有旋转、伸缩、平移不变性的RST不变小波变换设计了一种新颖的基于量化边通信模型的DWT盲数字水印算法.实验表明,这种新颖算法对于旋转、伸缩、平移等普通几何攻击以及滤波与噪声等多种攻击具有较好的鲁棒性,但该算法对局部几何攻击具有一定的敏感性.