一种基于双向动态规划的立体匹配算法

提出了一种利用双向动态规划和视差可靠性准则的立体匹配算法.首先,提出了一种新的全局能量函数,它解决了扫描线间的不连续性,同时保护了的视差不连续边缘;其次,利用加强顺序约束和遮挡约束的双向动态规划方法来处理遮挡;最后,在利用三个可靠性准则去除伪视差点之后,使用可移动窗口方法填充伪视差点的视差获得稠密视差图.实验结果表明,该算法在深度不连续区域和大的无纹理区域均能取得很好的匹配效果.     

一种基于复杂地物背景图像的目标识别方法

为解决复杂地物背景目标识别问题,提出一种基于复杂自然场景图像的目标识别方法。首先,进行多视点多尺度目标动态特征描述和目标轮廓特性视图制备;然后,采用灰度级顶帽形态学重构运算对输入图像进行处理,对处理后的图像进行分割,获得感兴趣区;最后,通过感兴趣区轮廓提取和基于Hausdorff距离匹配识别目标。实验结果表明,提出的方法能有效地从复杂自然场景中识别出目标。     

一种基于两阶段协商的群体评价方法

在群体评价中,针对不同专家(或利益相关者)之间对方案的评价经常存在意见不一致的情况,提出了一种基于两阶段协商的群体评价方法。首先依据给出的协商信息对协商群体进行了意见群划分,然后在此基础上分别对群内意见与群间意见进行了两阶段协商。该方法具有协调群体非一致性意见(或利益)、优化群体评价结论等特点。算例验证了方法的有效性。     

改进的mean shift目标跟踪算法

提出一种改进的均值偏移（mean shift， MS）目标跟踪算法，用于提高模板漂移和大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性。首先判断目标是否存在遮挡现象，当遮挡未发生时，采用原始MS算法跟踪目标，利用选择性分量更新策略对目标模板进行更新，减少模板漂移的影响|当遮挡发生后，利用非对称核函数模型对候选目标模型进行矫正，降低遮挡像素点对MS矢量和目标跟踪稳定性的影响。实验结果表明，改进的跟踪算法对非刚性和大面积遮挡目标都能进行稳定的跟踪。     

中国地区投入产出表FES方法

由于地区投入产出表的编制需要投入大量人力、物力,基于已有统计数据进行的非调查编表方法一直受到学界和统计部门的重视.中国各省市大都将编制地区表作为一种制度,编表方法的研究具有重要意义.本文以中国1997年27个地区的40部门投入产出表为背景,实证了国外常用的传统非调查编表方法对于中国的不适用性,并基于中国的特点,提出了基于稳健回归的FES法.实证结果表明,该方法的编表准确度明显高于其它传统方法.     

投资波及效应评价的空间一般均衡模型

在可计算一般均衡模型的基础上,建立了反映跨区域经济特征变化的空间一般均衡模型.通过比较投资前、后各区域产品和生产要素的价格,中间投入和附加价值投入量,企业产出及居民效用来定量计算投资的波及效应和社会效果,并采用美国、欧洲和亚洲3个区域的经济数据对模型的系数进行确定和验证.结果表明,模型的计算结果十分理想.     

正交指数约束的平滑非负矩阵分解方法及应用

提出了一种正交指数约束的平滑非负矩阵分解方法,该方法将非负矩阵分解为基矩阵、列归一化平滑矩阵和系数矩阵之积,同时在目标函数中加入了正交指数约束,保证了低维特征的非负性和局部化,减小了分解误差,提高了稀疏性的调节能力。将该方法应用于数据降维、特征稀疏性比较、有遮挡人脸识别和视频运动特征提取。实验结果表明,该方法比同类方法具有更好的性能。     

基于分级变换的自适应立体对应算法

通过分级变换将图像从灰度空间转换到新的等级空间,然后构造相应的匹配代价函数计算两个图像点之间的最大相似度,从而找出对应点和偏移值。分级变换可以有效的解决在立体对应中经常遇到的图像噪声、失真及左右图像的亮度差异等问题。大多数的自适应立体对应算法是以偏移量和灰度值两个自变量来构造代价函数,而构造合适的代价函数是一个困难的问题。本文中提出自适应窗选择算法只与灰度值有关。首先通过边缘检测提取出灰度边缘信息。本算法仅根据灰度边缘信息就可以进行自适应窗的选择。自适应选择图像窗的过程与偏移值无关,从而降低了构造代价函数的难度。实验结果说明本算法能够生成准确度较高的深度图,是一种较好的局部立体对应算法。     

Effective method for tracking multiple objects in real-time visual surveillance systems

An object model-based tracking method is useful for tracking multiple objects, but the main difficulties are modeling objects reliably and tracking objects via models in successive frames. An effective tracking method using the object models is proposed to track multiple objects in a real-time visual surveillance system. Firstly, for detecting objects, an adaptive kernel density estimation method is utilized, which uses an adaptive bandwidth and features combining colour and gradient. Secondly, some models of objects are built for describing motion, shape and colour features. Then, a matching matrix is formed to analyze tracking situations. If objects are tracked under occlusions, the optimal “visual” object is found to represent the occluded object, and the posterior probability of pixel is used to determine which pixel is utilized for updating object models. Extensive experiments show that this method improves the accuracy and validity of tracking objects even under occlusions and is used in real-time visual surveillance systems.     

MIMO干扰信道下基于自适应复合代价函数的干扰对齐预编码设计

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)干扰信道中,针对传统的单边干扰对齐(interference-alignment,IA)算法不能有效地保留期望信号而导致系统容量受限的问题,提出一种利用辅助中间变量实现单边IA的设计思想,并以此为基础,给出一种基于自适应复合代价函数(adaptive composite cost function,ACCF)的IA预编码设计方法。该方法首先定义期望子空间内的残留干扰和有用信号功率的自适应加权差作为代价函数;进而通过一辅助函数,将干扰抑制矩阵转化为中间变量,以构造复合代价函数;最后利用格拉斯曼(Grassmann)流形上的梯度下降法实现复合代价函数的优化求解。数值仿真结果验证了基于ACCF的IA方法在MIMO干扰信道中的有效性。     

一种基于视角剖分的可见性算法

文中提出了一种适用于在给定视点运动路径情况下,处理三维场景的可见性预处理算法。首先对所有可能的视线方向所对应的立方体进行细分,然后对分割后的平面沿着运动路径移动所形成的光束体进行可见性预处理,最后合并这些光束体得到对该运动路径的可能可见面集合(PVS)。由于能够有效的剔除被较大的物体遮挡的小物体,使得PVS中的面片数量远小于整个场景的面片数目,这样就可以避免绘制完全不可见的物体,从而提高场景的实时绘制的速度。     

利用子区域特征进行自适应目标跟踪

提出了一种基于目标区域分割的自适应运动目标跟踪算法。该算法通过K-均值聚类,将目标分割为多个子区域,根据子区域颜色特征及其分布提出了一种新的目标模型,并给出模型相似性测度准则,从而将目标模型更新问题简化为区域特征的更新,提高了模型的稳定性。同时在跟踪过程中,利用相似性测度检测目标遮挡程度,根据遮挡程度自适应地调整卡尔曼滤波器的参数和模型更新过程,提高了在遮挡情况下算法的鲁棒性。分析和实验表明,新算法能够在真实场景中准确、实时地跟踪目标,是一种有效的视频目标跟踪算法。     

Geometrical Modeling by NURBS Surface and RCS Computing by Visualization for Complex Targets

ＧｅｏｍｅｔｒｉｃａｌＭｏｄｅｌｉｎｇｂｙＮＵＲＢＳＳｕｒｆａｃｅａｎｄＲＣＳＣｏｍｐｕｔｉｎｇｂｙＶｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｌｅｘＴａｒｇｅｔｓＺｈｏｕＹｏｎｇ＆ＬｉｕＴｉｅｊｕｎＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅ...     

基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法

有效的轮廓分段对于准确识别遮挡目标是十分重要的。针对现有识别算法存在轮廓划分不合理的问题,提出了基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法。首先利用局部轮廓曲率分布划分目标轮廓,接着对初步轮廓分段进行多级分段合并处理。为了完整描述目标特征,提出了评价轮廓分段所描述特征重要程度的参数,得到一组完整描述多级目标特征的轮廓特征分段。同时,为了减少轮廓分段误匹配造成的分类错误,还提出了评价轮廓特征分段反映其真实目标可信度的参数。最后将可信度与轮廓特征分段之间的相似度联合起来共同得到识别结果。仿真结果表明,该算法能够完整描述目标特征从而提高了目标识别准确率。     

基于空间计量的我国房地产价格集聚与差异研究

人口、经济、环境等因素空间分布不均导致房地产市场供求水平的高度层次性和差别性,进而引致商品房价格的空间集聚与差异.本文基于我国287个地级市2002-2012年的相关统计数据进行实证分析,结果表明我国区域房地产市场存在显著的空间依赖性,并呈现逐年增强的趋势.空间计量模型在分析该类经济现象时更具有说服力和解释力,模型结果显示收入水平差异、供需失衡以及人口迁移是各地市房地产价格差异主要原因.     

仿真与教育

仿真科学与技术不仅是一种新的教学方法、是一种实践与实验教学的新手段，而且是未来智能化教学的基础。以上观点在实际应用中得到证实。     

对任意分布目标的舰炮对面区域射击瞄准点配置方法

为解决目标服从不规则分布情况下,舰炮对面射击瞄准点配置求解困难的问题,提出对任意分布目标的舰炮对面区域射击瞄准点配置方法。通过在离散空间内描述目标分布概率密度函数,直接给出数值形式的目标分布概率密度函数,避免解析形式下多次更新、更改对目标概率密度函数复杂度的提升;基于变分分析,求解数值形式的最优有效范围与最优中间函数;基于最优有效范围进行射击瞄准点初分配,之后基于共轭梯度法与最优中间函数进行射击瞄准点配置优化。仿真分析中,在目标服从规则分布情况下分别采用现有方法与所提方法求解瞄准点配置与对应毁伤概率,在目标服从不规则分布情况下采用所提方法求解瞄准点配置,并通过统计模拟法对比验证毁伤概率。结果表明,该方法在目标服从规则分布情况下与现有方法优化程度相当;同时,该方法能够求解目标服从不规则分布情况下的瞄准点配置,对应毁伤概率与理论最优毁伤概率相近。     

基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法

传统的基于像素的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像地物分类方法难以有效区分起伏变化大的地物。针对该问题,提出了一种基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法。方法首先利用适当的图像分割技术获取均匀的SAR图像区域。接着定义Bhattacharyya相似度来描述区域之间的统计相似程度,并推导了其对应Gamma分布的解析表达式。最后,以图像区域为分类单元,基于最大区域Bhattacharyya相似度准则实现SAR图像地物分类。利用实测SAR图像的地物分类结果表明,该方法性能优于经典的基于像素的最大似然分类方法和支持矢量机方法,且优于基于区域的最小距离法。     

频谱采样技术及其在四维跟踪系统中的应用

根据脉冲串的匹配滤波和相参积累技术,推导窄带滤波器实现匹配滤波的原理,提出一种新颖的通过频谱采样技术实现匹配滤波和相参积累的方法,克服了窄带滤波器很难实现完全匹配滤波的缺点,并在此基础上给出一种实用的脉冲串匹配滤波器,即在窄带滤波器后级联频谱采样.在四维跟踪系统中提出一种应用频谱采样技术的新颖的中频误差提取方法,能为车栽雷达节省大量空间.阐述了频谱采样的工程实现.通过工程实践验证,频谱采样技术和中频误差提取方法有效并具有很大的应用价值.     

基于非局部分类处理的SAR图像降斑

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像不同内容间的统计特性差距较大以及采用非局部降斑方法处理SAR图像时会产生图像细节丢失及伪影等现象,提出了一种基于非局部分类处理的SAR图像降斑方法。首先对相似块方差系数的均值采用阈值比较的方法将图像分为同质区和异质区,在寻找目标块对应的相似块时,根据图像块中心像素点所属的类别选择合适的参数进行块匹配,并在获得相似块后分别使用加权平均的方法处理同质区目标块和3D变换域硬阈值收缩方法处理异质区目标块。该方法不仅能在块匹配过程中选择不同的块尺寸和搜索范围以提高块匹配的精度,而且使用不同方法处理同质区和异质区时能够在图像降斑与细节保持的权衡中达到更好的平衡。实验结果表明,该方法充分利用同质区和异质区的特点,结合不同的方法进行分类处理可有效提高图像降斑性能,在SAR图像降斑性能指标和视觉效果方面均达到了较高水平。