基于尺度不变局部特征的摄像机运动检测

摄像机运动检测是自动视频分析的重要内容.提出一种基于尺度不变局部特征的摄像机运动检测方法.该算法通过帧间局部特征的匹配,通过归一化软投票的方法鲁棒地估计特征匹配对的位置、尺度的变化,并根据备变化值和投票数的特点识别出摄像机的运动类型.该方法简单、鲁棒,实验结果验证了所提方法的有效性.     

快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子

为提高特征检测的可靠性与实时性,提出了一种快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子(fast adaptiverobust invariant scalable feature detector, FARISFD)。首先提出尺度空间组数自适应选取方法改善了检测子针对不同图像的鲁棒性,然后提出基于过渡层的尺度空间构建方法加强了尺度空间的鲁棒性,最后利用基于加速段的特征检测子(features from accelerated segment test, FAST)计算特征分数,并通过简化传统亚像素级矫正方法,提高了特征分数的计算与亚像素级矫正速度。通过复现率与耗时实验进行了验证,与5种使用广泛的检测子对比结果表明,FARISFD的鲁棒性与速度较高。     

一种AES算法的FPGA设计与快速实现

针对AES算法特点,提出一种适于FPGA实现的改进的快速AES算法。本方案采用轮内流水线结构和密钥并行处理,ECB操作模式,并且可在一块芯片上同时支持128、192、256bit三种密钥长度,因而在占用相对较少的逻辑资源下提高了系统吞吐率,并且极大的增强了其安全性和使用周期。通过优化的逻辑层次和时序设计,较好地解决了并行处理中的子密钥与轮函数的时序节拍与控制关系,给出了仿真图。实验结果表明该设计相比其他一些设计具有更高性能。     

一种基于特征的实时LOD模型生成算法

在虚拟现实系统的复杂场景中为了加速复杂场景绘制，一般采用层次细节(Level of Detail)模型的方法。一般的LOD方法主要基于几何外观决定形体被简化的部分和简化程度。针对某些特定应用，提出了一种基于特征的LOD模型生成算法，以对某种特征的度量值为权重对几何特征进行调制，在简化后的模型中充分保留了该特征。算法简单直观，所生成的LOD模型能连续平滑过渡，并且满足实时显示的要求。实验结果表明了算法的有效性。     

一种新的不变矩特征在图像识别中的应用

分析了在离散状态下比例因子对不变矩特征的影响,构造了一种新的不变矩,使其具有平移、旋转和比例因子的不变性。在仿真实验中,采用新的不变矩对图像进行了识别、识别的成功率为95%;而采用原来的不变矩,识别的成功率仅为70%左右。由此表明本文构造的新不变矩具有一定的利用价值。     

基于多尺度相似度特征的答案选择算法

答案选择的主要任务是对问答系统中问题的候选答案排序,当前主流的方法是基于表示学习方法,通过神经网络对问题和答案进行向量表示,然后根据向量相似度对候选答案排序,该类方法忽略了问题和答案的局部关联性。针对这一问题,提出了一种基于多尺度相似度特征的深度学习模型。该模型采取传统的深度学习模型分别提取问题和答案的特征,然后计算各个尺度下的特征相似度得到问答的相似度矩阵,最后采取三种不同的相似度特征学习模型对相似度矩阵学习得到联合相似度。在公开数据集WebQA上进行实验验证,实验结果表明将相似度特征学习方法引入传统深度学习模型获得了较为明显的提升。     

一种基于ECEF坐标转换的最小二乘配准算法

提出了一种有效的多雷达配准算法。该算法采用ECEF(earth -centeredearth -fixed)坐标系作为过渡坐标系 ,将分散配置的各雷达站的量测数据实时转换到主站 (设主站雷达无系统偏差 ) ,利用各站同主站之间的量测差值 ,采用最小二乘法实时估计出各站相对主站之间的系统偏差 ,从而对网中各雷达进行配准。计算机仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

基于风格迁移不变特征的SAR与光学图像配准算法

针对异源遥感图像的匹配难题, 提出一种基于风格迁移不变特征的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与光学图像配准算法。首先, 训练SAR图像转换为光学图像的风格迁移网络。然后, 基于风格迁移网络生成人工光学图像及其与原SAR图像之间的差异图, 并利用小波多尺度特性增强人工光学图像和差异图的边缘区域, 二值分割后提取人工光学图像的边缘不变特征。同时, 提取光学基准图像的边缘特征。最后, 通过互相关性准则进行边缘特征匹配, 进而实现原始SAR图像与光学基准图像的精确配准。实验结果表明, 较同类算法, 即使在训练样本不足的条件下, 生成的人工光学图像也能与光学基准图像实现精确配准, 增强了算法的适应性。     

一种基于自然纹理特征的增强现实跟踪算法

给出了一种面向增强现实(augmented reality,AR)的基于自然纹理特征的实时跟踪算法,算法分为目标检测与跟踪两个过程.以真实场景中的目标物体的表面纹理图像作为模板,用基于朴素贝叶斯分类的宽基线匹配方法进行目标检测与方位参数估计;将分层L-K光流算法与鲁棒的IC算法结合,提出一种基于角点与纹理的混合跟踪算法,并用于其跟踪过程.实验结果表明,所提算法具有较好的实时性、准确性与鲁棒性,并解决了宽基线匹配算法在AR应用中出现的抖动现象.     

一种基于时空分布特征的新闻字幕检测新算法

新闻字幕中包含有丰富的语义信息，是实现自动化视频检索、分析和理解的重要信息源之一。本文通过研究新闻字幕的时空分布特征，提出了一个新闻字幕检测新算法，该算法首先用有师学习的方法获取字幕大小、方向、形状等信息；然后根据视频字幕区域的灰度空间差分分布特性，利用字幕的尺寸约束检测字幕，根据字幕时间持续特点，去除时间冗余；最后对字幕区域进行二值化。实验表明该算法对非滚动标注字幕检测效率高，实时性好，且对不同新闻视频具有较强的自适应性。     

一种改进的变尺度混沌优化算法及其仿真研究

为了避免混沌优化在区间内的盲目重复搜索，提高搜索效率，提出一种改进的变尺度混沌优化方法，该方法在混沌搜索过程中，只需设置两个循环，内循环进行混沌搜索，外循环负责缩小区间．将每次搜索到的较优值计数，并设置一个标志A，当搜索到较优值的次数=A时，则根据搜索区间的大小动态缩小空间，在小区间中再重复上述过程，直至找到全局最优解，方法非常简单。仿真结果表明，该方法局部搜索能力强，搜索效果优于变尺度混沌优化方法。     

一种基于DSP+FPGA的陀螺控制方法

针对在陀螺控制过程中陀螺基准信号频率和相位角测量不准确,从而导致陀螺控制过程中定位不准确,产生漂移的难题,研究了一种基于DSP FPGA的陀螺控制方法。利用FPGA进行基准信号频率和相位的测量可得到精确的测量量,而通过DSP和FPGA进行数据交换,在DSP中解算陀螺基准信号的频率和相位角以及进动信号,具有高速、实时及算法可升级等特性。实验表明,该方法能够快速、稳定引导陀螺跟踪目标,并且定位准确,不产生漂移。     

一种基于AF的决策树算法

属性序列不同于一般的线性回归模型,其样本点之间存在着一定的相依结构,使得常用的探测异常值的方法,如数据删除、单点求导等,对时间序列而言效果不佳。为了探测时间序列中的强影响点,介绍了同时对几个点作微小扰动时自相关函数(AF)的扰动理论。从应用角度提出一种新的决策树方法,实验结果进一步证实,自相关决策树具有全面性与精确性,从而为进一步实现智能信息检索提供了一种个性化的高效信息检索工具。     

基于FPGA的图像无损压缩算法的实现

JPEG LS是针对连续图像无损压缩的ISO/ITU标准,它是近年来JPEG对于图像无损压缩拟订的新标准。采用FPGA硬件实现该算法可以实时压缩各种大容量图片。介绍了JPEG LS中心算法LOCO I的基本编码原理,描述了其具体的编码流程。给出了基于可编程逻辑电路(FPGA)硬件实现图像无损压缩算法的设计与实现方法,该算法具有更高的压缩比。     

一种基于信息熵的强化学习算法

针对强化学习中探索和利用之间的平衡控制问题,提出了一种基于信息熵的强化学习算法。该算法利用信息熵的概念,定义了一种新的状态重要性测度,度量了状态与目标之间的关联程度,据此设计了一种探索机制,用于自适应调节学习过程中探索和利用之间的平衡;通过设置可变测度阈值的方法,对状态空间进行自主删减,最终生成合适的、规模较小的状态空间,从而大大节约了计算资源,提高了学习速度。仿真结果表明,所提算法具有较好的学习性能。     

一种基于图像空间的碰撞检测算法

根据光线与封闭物体间的相交特性,设计并开发了一种基于图像空间的碰撞检测算法。采用VBO技术提高图形渲染速度以提高算法的性能。利用待测物体对的轴向包围盒（AABB）设置合理的视锥和视口,减少图形的绘制量,进一步提高算法性能。测试结果表明,该算法可以直接处理非凸体,处理复杂模型的碰撞检测问题实时性好、平稳性高,但是其性能受到分辨率的影响。最后讨论了将该算法扩展到多个物体间进行碰撞检测的实现策略。     

一种基于图像的雪景模拟算法

针对传统的天气模拟算法过程复杂的情况,提出了一种完全基于图像的雪景模拟算法.算法以一幅雪景参考图像和一幅目标图像作为输入,先通过雪色模型提取参考图像中的雪色区域;然后根据参考图像的数据,对目标图像进行数据调整和颜色传榆实现对目标图像的雪景模拟.实验结果表明算法能取得较好的模拟质量且速度快.     

一种基于身份的数字签名算法研究

文电处理系统是一种用于作战命令及文书快速传送和快速处理的通信系统,该系统需要具备可靠、高效且适合移动设备的身份认证机制。针对该安全问题,利用基于身份的密码体制,提出了一个基于身份的数字签名方案。该方案系统开销小,运算量低,与同类方案比较也具有较好的效率。安全与性能分析表明,该方案是安全高效的,适合于在文电处理系统中使用。     

一种基于Bayes方法的优化算法

对实际问题而言 ,人们对于问题的解一般会有一个初步认识 ,并且这种认识会在搜索过程中逐渐加深或得到修正 ,这符合人们认识世界的普遍规律 .作者基于这一认识 ,提出了一种基于 Bayes方法的优化算法 ,从而较大地加快了算法的收敛速度.     

一种基于优先级的卫星网络AQM算法

针对卫星网络大带宽、长时延、高误码等特点,结合控制理论,提出了一种基于优先级的卫星网络主动队列管理（active queue management, AQM）算法。首先,借鉴控制理论中比例-积分-微分（propertional integral derivative, PID)控制器设计方法计算总的报文丢弃概率-然后,针对IN和OUT两种不同优先级报文定义不同的丢弃概率,以实现不同优先级业务流量的区分服务。仿真实验表明,相对于低优先级流量,高优先级业务在保持高吞吐量的同时具有较低的报文丢失率,且整体队列长度抖动小,从而实现高优先级流量报文的有效保护。