MADALINES人工神经网络及快速学习算法研究

在研究ＭＡＤＡＬＩＮＥＳ人工神经网络中心差梯度学习算法（ＣＤＧ）的基础上，提出了一种加速中心梯度学习算法（ＳＣＤＧ），给出了该算法收敛性的证明，在计算机上模拟实现了ＳＣＤＧ算法且分析了实验结果，理论分析与实验均表明，ＳＣＤＧ算法较之传统的ＣＤＧ算法，收敛速度提高了二个数量级以上。     

建筑造型的真实感图形生成

介绍一个用于建筑ＣＡＤ计算机辅助设计的真实感图形生成系统。真实感图形生成过程分为不透明面片消隐、透明面消隐、阴影测试、纹理映射、颜色亮度计算、显示输出等步骤，是一个综合性的真实感图形生成算法。在消隐中使用了Ａ－ｂｕｆｅｒ（缓冲区）算法以进行反走样，透明处理也基于Ａ－ｂｕｆｅｒ算法之上。阴影测试采用了光线跟踪算法的光线求交思想，并且采用深度排序的方法以加速求交。该系统已经在建筑设计中得到应用。     

塑料注射模CAD中制件建模技术的研究

介绍了塑料注射模ＣＡＤ中建立塑料制件模型的必要性、方法、实体建模的特点、使用的基本体素及参数、运算方法、原则以及求模型截面轮廓的算法，为注射模ＣＡＤ制件信息输入、图形输出、型腔型芯设计、编制ＮＣ加工程序等奠定了基础．     

运用软件方法扩大A/D和D/A适用范围的研究

描述了一种原理简单、方法实用的计算机软件处理方法，解决了一定类型的Ａ／Ｄ变换器（ＡＤＣ）与Ｄ／Ａ变换器（ＤＡＣ）在实际应用中需与不同输入和输出电平相匹配的问题，克服了用硬件电路进行调整和选用特殊Ａ／Ｄ与Ｄ／Ａ器件产生的困难。     

AutoCAD R13 中清角功能的实现

在总结机械、建筑ＣＡＤ工作实践的基础上，针对ＡｕｔｏＣＡＤ通用绘图软件，归纳提出了清角的图线处理功能，研究了清角功能的算法，讨论了ＡｕｔｏＣＡＤＲ１３中各种直线类图元的关系及其清角的处理方法。完善并丰富了ＡｕｔｏＣＡＤ实用绘图功能，提高了ＡｕｔｏＣＡＤ绘制工程图的效率。     

构造Dn—最优确切设计的偏移调整算法

给出了构造Ｄｎ－最优确切设计的一个新的算法－－偏移调整算法，简称ＥＡＡ算法，并同时给出与Ｗｙｎｎ－Ｍｉｃｈｅｌｌ算法的Ｄ－最优性的比较，证明ＥＡＡ算法有较好的设计效果。     

机器人三维图形仿真系统的设计

本文阐述了机器人三维动画仿真系统Ｒ３ＤＡＳＳ的设计原理。根据形体建模中综合代数法与离散法的优点，提出了ＤＡ法，兼顾了精确造型的可能性和运动仿真的实时性。同时结合造型系统的情况，提出了一种运动学方程的建立方案，避免了繁琐的输入Ｄ－Ｈ参数的步骤及矩阵求逆运算。     

解矩阵方程AX＋YB=D与AX＋XB=D的迭代方法

讨论了矩阵方程ＡＸ＋ＹＢ＝Ｄ与ＡＸ＋ＸＢ＝Ｄ的迭代算法，给出了算法收敛的充分必要条件，最后编制了实例在计算机上进行了验证     

从CAD系统获取CAPP系统所需信息的方法

在将ＣＡＤ系统与ＣＡＰＰ系统集成的过程中，往往由于两者在计算机中对形体描述方式的不同，而使ＣＡＰＰ系统难以直接从ＣＡＤ系统的数据库中获取零件信息。本文通过对上述两类系统的分析，提出了一种将不同模型的ＣＡＤ系统信息，通过ＩＧＥＳ转化为ＣＡＰＰ系统能够接收的信息的方法，省去了工艺规程设计之前对零件信息的二次描述，具有较大的实用价值。     

过取样D／A转换器中的双层量化技术

比较了在过取样Ｄ／Ａ转换器中使用一比特内部Ｄ／Ａ转换和使用多比特内部Ｄ／Ａ转换的性能，提出采用双层量化技术实现多比特过取样Ｄ／Ａ转换．理论分析和初步实验表明：本方法能极大地改进系统的性能，系统输出在信噪比和动态范围方面都有所提高．     

基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法

针对单特征目标跟踪算法的鲁棒性较差以及不能充分利用最新的量测信息等问题,提出了一种基于多特征融合的改进UPF(Unscented Particle Filter)跟踪算法.基于比例最小偏度单形采样策略的UKF(Unscented Kalman Filter)算法和IKF(Iterated Kalman Filter)算法对粒子滤波算法进行改进,并在改进的算法框架下,采用不确定性度量方法融合目标的颜色和纹理特征,对目标进行跟踪.仿真实验表明,改进算法提高了跟踪精度,对复杂背景下的目标进行跟踪有较好的效果,并能有效跟踪被遮挡的目标.     

利用Kalman滤波的视频运动目标跟踪

提出一种基于kalman滤波的视频运动目标跟踪算法,首先对视频运动目标进行分割,求出运动目标的形心,再利用视频运动目标的形心所在宏块的运动矢量信息,用kalman滤波对运动目标的形心在下一帧的位置进行预测,从而快速、有效地自动跟踪多个目标对象.实验结果表明,该算法对运动目标的出现和消失,以及非刚性物体的尺度变化和变形,具有较强的鲁棒性.     

基于双目立体视觉的目标识别与定位

为从不同角度识别目标物体以及解决左右两幅图像中目标轮廓中心不匹配的问题, 将SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GrabCut 算法相结合, 离线采集目标物体不同角度的图像, 生成目标模板图片库。利用SURF 算法完成目标物体的识别; 利用SURF 算法自动初始化GrabCut 算法, 实现目标轮廓的提取; 利用基于灰度相关的区域匹配算法完成目标轮廓中心点的匹配, 结合三维重建原理实现目标定位。实验结果表明, 该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

基于对称差分算法的视频运动目标分割

提出一种视频运动目标分割的改进算法, 该算法综合帧间差分算法及背景减算法获得的信息分割运动物体, 利用对称差分算法获得中间帧运动目标的轮廓信息, 以该轮廓的外接矩形为分界, 再对其外部进行动态背景更新处理, 并对其内部进行减背景运算. 实验结果表明, 该改进算法解决了帧间差分算法在运动物体缺乏足够表面纹理时, 易产生空洞和边缘缺失的问题, 具有计算速度快、 抗噪声能力强和分割效果好等优点.     

一种基于改进帧差法的运动目标检测

针对视频中的运动目标离摄像头较近时由于形状的变化而导致目标边界测定不准确的问题,在帧间差分法的基础上,提出了一个求精运动目标边界的算法。先用得到边界值计算目标中心点,再对视频中的运动目标进行运动距离和速度的检测,并在Matlab中进行仿真。实验结果表明,该算法对帧差法的结果进行求精后,得到的运动目标的状态值更接近于实际情况,改进的算法更适合于视频中运动目标形状变化较大的情况下进行运动目标状态的检测。     

基于随机蕨丛的长期目标跟踪算法

为了从根本上解决运动目标遮挡、环境光照变化、目标外观变化、目标运动速度过快等复杂情况下的目标跟踪问题,采用了将目标检测与标准的目标跟踪算法相结合的目标跟踪框架,提出了基于双向一致性误差评估的标准跟踪算法,提高了跟踪点的可靠性;采用随机蕨丛算法作为目标检测的主体,很好地解决了目标遮挡、消失等情况导致跟踪失败后无法重新初始化的问题.通过实验验证了所提出的目标跟踪算法能实现目标的长期跟踪,且具有很强的适用性.     

改进的Camshift目标跟踪算法的研究

Camshift算法是一种常用的跟踪算法,使用传统的Camshift算法追踪目标时,在目标与背景色调一致,或者目标与镜头相距较远的情况下可能会跟踪失败。通过分析Camshift算法的不足,从目标初始化和阈值筛选这两方面做出了改进;将原算法中的单框圈定目标改进为双框取定目标,阈值不变改进为自动调整阈值。实验结果证明,该算法具有一定的先进性,在目标较小或者目标移动迅速的情况下也能准确地进行跟踪,提高了算法对背景的适应能力以及跟踪的成功率和准确率。     

基于SSD的改进目标精定位检测算法

目标检测问题是计算机视觉中的热门问题,如何提高目标检测定位精度是检测过程中面临的一个难题。在SSD算法的基础上,通过结合选择性搜索算法,提出了一种提高检测定位精度的方法。该算法首先通过SSD算法框架对图像进行目标初始检测,获得目标粗略位置和目标类别,然后采用一种改进的选择性搜索算法对目标所在区域进行选择性搜索,生成目标边界候选框,最后采用文中提出的边界判断方法得到目标精确位置,完成由粗到精(Coarse-to-Fine)的目标定位检测。文中算法对PASCAL VOC2012数据集中的22 531张图像进行了测试,实验结果显示文中算法检测目标中心位置误差7.6,平均覆盖率90.8%,相比于其他算法,中心位置误差更低,覆盖率更高,能提高目标检测定位精度20%～30%。     

基于改进ViBe的多行人检测方法

利用改进的Vi Be算法及模板匹配方法对多行人场景进行了目标检测.为了提高运动目标检测性能,提出将原Vi Be算法与帧间差分相结合的方法,该方法使二值图像中的鬼影比原Vi Be算法消除更为迅速.根据待处理像素点周围已完成的前背景分离结果,利用动态计算模型参数估计前背景,以提高前景目标提取的准确度.基于HOG算法识别运动目标中的行人目标.实验结果表明,该方法在没有降低运动物体检测实时性的同时,明显提高了算法检测的准确度.     

一种改进的任意形状视频对象纹理编码算法

提出了一种改进的基于视频对泉的纹理编码算法．该算法在部分等级树集分割算法的基础上,充分利用视频对象的形状信息,在构建不重要集合列表时,仅仅对对象内部的小波变换系数进行处理,对对象外部的小波变换系数不作处理．通过这种改进,有效地去除了冗余的元素,使得在具有相同压缩比的条件下,该算法恢复图像的质量有了明显提高．仿真实验结果验证了该算法的有效性．