一种自动目标识别算法参数的优化方法

提出了一种基于试验设计方法学的响应曲面模型方法，用于建立算法的性能模型．将一种小群体自组织的遗传算法用于算法参数的优化．遗传算法的改进，使得结构更加合理简单，收敛速度明显加快．实验结果表明，所提出的方法能够随着场景条件的变化较好地调整算法参数，从而有效地提高了算法性能．     

一种评价自动目标检测算法性能的方法

提出一种自动目标检测算法性能的评价方法，设计了一种实景目标背景图像合成方法，由此可以得到满足测试目标检测算法性能的要求且度量参数调整方便的测试图像集，确定了１６个图像质量度量指标，建立了性能评价的响应函数模型，采用因子分析、多元相关回归分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析方法，研究算法性能与图像度量的统计关系，实验表明，所提出的目标检测算法性能评价方法是合理的。     

基于大爆炸优化算法的结构参数识别

作为一种新颖的优化工具,大爆炸算法（Big Bang-Big Crunch optimization,BB-BC）被成功应用于很多复杂优化问题。结构参数识别一直是结构健康监测的核心问题,利用BB-BC算法进行结构参数识别的研究。该方法的基本思想是通过最小化识别模型与实际结构系统响应的误差,从而将参数识别问题转化成一个多峰值非线性非凸的优化问题,并利用BB-BC算法发现系统参数的最优估计。利用BB-BC算法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了参数识别,并与基于遗传算法（GA）、粒子群（PSO）的参数识别方法进行了比较。结果表明：该方法可以成功地应用于结构参数识别,识别效能更优越。     

一种多尺度目标的序贯识别新方法

提出了一种基于分级特征模型的多尺度目标序贯识别新方法，研究了不变矩特征的尺度变化规律；建立了多尺度目标不变矩的分级特征模型，进而完成多尺度目标的序贯识别，多尺度舰船目标的模拟实验表明，这种基于不变矩分级特征模型的序贯识别算法，能有效地完成多尺度目标的识别，从而证实了分级特征模型符合多尺度目标特征的变化规律，有利于表达多尺度目标的特征，提高目标的检测，识别概率，减少计算复杂性。     

基于试验设计的ATR算法的性能评价

在试验设计方法学的基础上，提出了一种定量评价自动目标识别算法性能的方法；给出了几种刻划场景变化的图像质量指标的定义和度量方法；提出了用响应曲面模型方法建立算法性能模型和描述图像度量与算法性能之间统计关系的方法。实验结果表明，仅需要少量的测试图像就可得到的可靠的算法性能模型和可信的评价结果。     

一种复杂图像目标的分割与识别

研究受光照等因素影响的表面灰度随机变化的空中图像目标的分割与识别。提出了改进的多阈值八邻域像素比较边缘检测算法,对得到的边缘像素进行填充,并在跟踪过程中消除轮廓上的短枝及图像干扰,最后采用快速多边形近似算法,用多边形顶角及目标形状因子作为特征对目标进行识别。     

kPCA特征提取算法的自动目标识别

分析了主成分分析（PCA）与核主成分分析（kPCA）的基本原理,比较了两者在处理数据方面的性能,得出了kPCA比PCA在处理非线性可分数据方面具有优势的结论．依据几何绕射理论（GTD）,通过Matlab仿真方法得到HRRP（高分辨距离像）数据,并以这些数据作为训练和测试样本,结合SVM分类方法,分别测试比较了基于4种不同核函数的分类识别性能,得出基于高斯核函数主成分分析的自动目标识别系统性能明显好于其他3种核函数的结论．     

水文模型参数识别算法研究及展望

就国内外水文模型参数识别算法的最新进展做了较为详细的阐述，特别对各种编码的遗传算法、单纯形混合加速遗传算法、模式搜索混合加速遗传算法、模拟退火混合加速遗传算法等现代优化算法在流域水文模型参数识别中的应用进行了研究，并与传统方法进行了比较；通过比较水文模型各参数优选方法的特点，认为混合加速遗传算法SHAGA,HJHAGA是一种较好的方法，具有较高的应用价值；同时对水文模型参数识别算法的发展前景进行了展望.     

一种基于列扫描灰度差异的快速目标识别定位算法

以动态连续图像的实时识别与定位为应用背景,提出了一种简单的快速的目标识别定位算法,该算法以列扫描灰度特征差异为基础,同时研究了灰度峰谷点的特征,使该算法不仅可以快速地识别出简单的目标,而且可以快速地识别出比较复杂的目标,最后通过一系列的实验验证了该算法的快速性。     

一种改进的桥梁结构物理参数识别算法

为了解决悬臂型桥墩结构在输入信息未知条件下的物理参数识别问题,采用将松弛法与改进的全量补偿算法结合起来的算法,通过对参数的离散化,对输入未知条件下的一悬臂型桥墩结构的多个物理参数进行了识别。结果表明:无噪声条件下,结构各物理参数识别精度较高;添加不同噪声后,由于Rayleigh阻尼中质量和刚度阻尼系数的数量级差别较大,以致质量阻尼系数的识别结果相对误差明显较刚度参数大,但均在精度要求范围之内。该改进的算法不仅理论上更加完善,同时也具有很高的识别精度和一定的收敛速度,为弯曲型结构物理参数识别研究提供了一种新的方法思路,便于工程应用。     

一种评价自动目标检测算法性能的方法

提出一种自动目标检测算法性能的评价方法，设计了一种实景目标背景图像合成方法，由此可以得到满足测试目标检测算法性能的要求且度量参数调整方便的测试图像集，确定了１６个图像质量度量指标，建立了性能评价的响应函数模型，采用因子分析，多元相关回归分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析方法，研究算法性能与图像度量的统计关系。实验表明，所提出的目标检测算法性能评价方法是合理的。     

基于规划的网状结构目标识别研究

在分析ＥＤＧ图的基础上，针对拱桥图像的网状结构，提出了以有向边缘为属性的ｅｄＮＬＣ图文法及其产生式规划，导出了该类网状结构目标的自上而下的识别算法，模拟实验的结果表明，本算法对网状结构的识别是有效的。     

一种基于模糊聚类的自动目标识别算法

研究利用低分辨率雷达视频回波信号实现可靠的自动目标识别问题 ,提出了一种基于模糊聚类的自动目标识别算法 .基于这种算法 ,对三类船目标进行实验 ,获得平均近 90 %的正确识别率 .理论和实验表明 ,采用这种算法可以设计出可靠的自动目标识别系统     

自适应免疫克隆选择算法的参数识别

提出了一种被称为是自适应免疫克隆选择算法的新型人工免疫算法,此方法可进行系统的参数识别,以解决结构的多目标优化问题.此种算法将二阶响应、适应性变异准则和疫苗因子这三种算子都引入到遗传克隆选择算法中,提高了运算的收敛速度及全局优化搜索能力.对动力系统参数识别的模拟识别结果证明了本文所提出算法的有效性与可行性.     

一种有效的运动目标辨别方法

提出了一种利用图像序列中两帧相邻图像从分割所得二值图像的合个候选目标块中确定真实目标的有效算法，背景配准后，可获得背景噪声分布直方图，同时获得具有对应关系的候选目标块间的噪声分布直方图，通过比较它们与背景噪声分布直方图之间的差异性，即可准确地辨别出真实目标。通过对实际图像序列进行实验，证实了本方法的有效性。     

一种基于Camshift的快速目标识别算法

提出一种基于Camshift的快速目标识别算法,该算法先利用Camshift进行疑似目标区域搜索,再将该区域中物体与目标进行局部尺度不变特征匹配。实验结果表明,改进后的算法能够在复杂背景条件下快速准确地定位出目标在视频中出现的位置,满足视频取证的要求。     

基于B-CFAR预处理的自动匹配目标识别法

针对传统模板匹配识别算法中 ,受目标旋转带来的识别率与运算速度难以两全的问题 ,文章采用了一种改进算法。首先在匹配之前用双参数恒虚警检测 (B-CFAR)提取感兴趣的区域 (ROI) ,这样排除了一些干扰 ,不仅能提高识别率 ,而且对于数据量很大的合成孔径雷达 (SAR)图像匹配速度也有所提高 ,然后对图像上每点窗口内计算方向性并依此选取相应方向的模板 ,最后用相应模板对图像进行匹配。将此算法运用在复杂二维 SAR图像飞机识别中 ,结果表明得到了良好的识别效果     

一种基于灰度特征的快速识别定位算法

以动态连续图象的实时识别与定位为应用背景，提出了一种简单的快速识别定位算法，该算法以列扫描灰度特征差异为基础，可以快速地识别出目标，最后通过一系列的实验验证了该算法的快速性。     

序列图像中运动目标聚类识别技术研究

以序列图像中运动目标检测问题为研究对象，应用遗传算法对多种目标进行了聚类识别，从而扩展了计算机视觉的目标识别范围，为运动目标的识别问题铱供了一种新的解决思路．实验结果验证了这种识别算法的有效性．     

一种自动指纹粗分类算法的研究

提出了一种利用指纹图像奇异点的数目和位置进行粗分类的算法。指纹图像大致可分为拱形、尖拱形、左旋形、右旋形和螺纹形5种，对指纹的粗分类是实现指纹自动识别系统的一个重要步骤。首先介绍了一种计算指纹图像中各个像素点的方向矢量的算法，然后详细讨论了在这个算法所获得的指纹方向图上进行平滑处理、提取奇异点对（核心点－三角点对）的算法，并根据奇异点对的数目和位置进行指纹方向图的粗分类。试验结果表明，有用的算法与Kalle的算法相比，具有较高的分类率，具有实用意义。