基于齐次模型的信赖域算法

提出一种基于齐次模型的信赖域算法，传统的基于二次模型的信赖域算法只是它的一个特例。由于该模型比二次模型更近似目标函数，故新算法优于传统的信赖域算法。     

非齐次Poisson过程的性质与应用

本文讨论非齐次Poisson过程的主要性质与实际应用。     

高阶非齐次线性微分方程的解

通过构建高阶非齐次线性微分方程的柯西函数,给出了求解一般形式的高阶非齐次线性微分方程的一个新方法,并举例说明了所得结果的有效性.     

生长曲线模型中协方差矩阵的齐次和非齐次估计的可容许性

讨论了生长曲线模型（１．１）中协差矩阵的二次型估计在齐次和非齐次估计类中的可容许性问题, 并得到了相应的充要条件     

关于线性非齐次常微分方程边值问题的格林函数

本文研究线性非齐次常微分方程的线性齐次两点边值问题的解。文中给出三个命题,由此可以看出,用H-函数比用G-函数(一般的格林函数)解此边值问题更为优越。     

带有非齐次边界条件的定解问题齐次化的若干注记

在求解带有非齐次边界条件的偏微分方程的定解问题时,必须首先把边界条件齐次化。在本文中,用构造最简单的辅助函数,对各种类型的非齐次边界条件齐次化给出了若干注记。     

一类隐非齐次马尔可夫模型的强极限定理

在假定隐藏的马氏链为非齐次且从隐藏链到观测链的转移矩阵列也与时刻n有关的情况下,对一类在发音过程中常用的隐马尔可夫模型进行研究.这类模型的主要特点是观测链不仅受当前状态的影响还与上一时刻的状态有关.先给出了该模型的强极限定律,然后得出了状态出现频率的强极根定理.     

第一、二、三类非齐次线性边界条件的齐次化

本征函数法和格林函数法是求解数学物理定解问题的常用方法，这些方法要求问题具有齐次线性边界条件，若定解问题具有非齐次线性边界条件，则必须选择辅助函数，使之化为齐次边界条件，本文首先对稳定的非齐次边界条件进行讨论，得到选择辅助函数的普遍方法和结果；然后对其结果应用参数变易法进行改造，使之适应于不稳定的非齐次边界条件，从而得到选择辅助函数的普遍方法和结论。     

基于非同质性特征和样条模型的道路识别算法

为了解决道路图像中光照变化、阴影遮挡、噪声、道路边界或标志线不连续等因素导致道路识别方法鲁棒性较差的问题,提出基于图像非同质性特征和几何模型的道路识别算法.该方法将计算得到的图像局部方差与不连续性特征进行融合获得图像的非同质性特征,并利用比例直方图法得到的阈值自适应地对上述结果二值化,然后用鲁棒M估计器估计样条拟合的最优控制点,进而用3点Catmull Rom样条拟合道路边界.仿真实验表明,所提算法具有较好的鲁棒性和自适应性.实地测试结果表明:在存在有少量局部阴影和道路标志线断续的情况下,正确识别率可达到95%以上.     

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。     

一种改进的基于平均背景模型的运动目标检测算法

通过实验仿真分析探讨了基于背景差分法的两种运动目标检测算法(平均背景模型法和codebook 模型法)的性能和存在问题,并在此基础上提出了一种改进的平均背景模型的算法.算法采用当前图像与背景相减后差分图像的灰度直方图进行阈值的选取,同时引进新的背景更新方法,由分割得到的前景图像来控制背景更新的区域,实验结果表明,改进后...     

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C-V模型的运动目标水平集提取方法

针对视频图像中的运动目标检测问题,提出了一种基于C-V模型的运动目标水平集提取新方法：使用改进的帧间差分法对运动区域进行初始检测,通过相邻视频帧的相减,选用自适应阈值判断出当前视频帧中的运动目标像素;经形态学处理后通过定义最小化能量函数构建运动目标轮廓提取的水平集C-V模型,实现运动目标轮廓的提取。实验结果表明,本文所提方法的边缘准确率和检出率更高,能够更有效地提取运动目标。     

基于边缘检测与码本模型的运动目标检测算法

传统的码本模型能够快速完整的检测出运动目标,但检测出的运动目标边缘不准确,同时易受到阴影的干扰。针对这一问题,本文提出了基于边缘检测与码本模型的运动目标检测算法。该算法在码本模型提取运动目标的基础上,利用基于YCrCb色彩空间的阴影去除算法消除阴影;然后根据Canny边缘检测算子和形态学闭运算获取运动目标的边缘轮廓。将阴影去除得到的运动目标与边缘检测得到的边缘轮廓进行“与运算”,得到最终的运动目标。经过实验仿真,本算法能够提取边缘轮廓准确和完整的运动目标, 同时能有效的抑制噪声。     

试论对象和对象模型

首先讨论面向对象技术的两个基本概念：对象和类，然后提出用于分析、设计和实现软件系统的对象模型。     

一种基于算法融合的运动目标跟踪算法

为了提高目标跟踪算法在复杂环境下的稳健性,提出了一种将基于颜色特征的均值漂移算法和SURF(Speeded UpRobust Features)特征匹配算法相融合的目标跟踪方法。该算法首先采用颜色特征和SURF特征分别描述目标模板,利用均值漂移算法快速估计目标局部最优解。但仅采用单一颜色特征来估计目标位置,跟踪误差逐渐累积;采用SURF算法精确估算目标位置和尺度,及时修正累积误差。最后根据相似性度量Bhattacharyya系数选择较优的结果作为当前帧跟踪结果,且更新目标模板。实验结果表明,算法在目标发生较大形变、尺度变化、周边具有表观相似目标时具有很强的稳健性,且满足跟踪实时性要求。     

基于高斯混合模型的视频对象分割算法

针对应用高斯混合模型（GMM）进行视频建模与分割时的模型选择及参数估计初值选择的难点，提出了一种基于GMM的视频对象分割算法．首先进行特征提取，在特征矢量中引入加权运动信息，可根据不同需要选择合理的加权系数，然后通过分割投影进行模型选择及期望最大化（EM）算法的参数初始化并估计参数，这种初值选择方案使得EM算法的初值和真实值较接近，加快了迭代运算的收敛速度，从而提高了视频对象的分割速度，最后对特征矢量进行聚类分割．仿真实验表明，在保持良好分割效果的同时，所提算法的运算速度约为常规方案的76％，并且具有良好的稳定性．     

基于本体的共享内容对象参考模型语义化

从语义的角度出发探讨如何利用本体实现对共享内容对象参考模型（SCORM）的语义化,使得SCORM标准既能实现资源的标准化又能满足教学的智能化,同时使得SCORM标准可以适应未来语义网络的需求,扩展SCORM标准的应用前景.