一种新的间歇过程多模式辨识方法

针对间歇过程的多模式划分问题,提出了一种基于主角度相似度比较的多模式划分新方法,有效克服了噪声或冗余数据对模式划分的影响.该方法的基本思想是利用PCA对间歇数据按时间轴进行主成分建模,然后利用主角度这一用于比较子空间相似度的方法进行主元模型相似度比较,从而对各个模型和过渡过程进行有效辨识和划分;在此基础上,对上述方法进行了深入分析,改进并完善了主角度相似度划分标准,使这一方法更趋完善.仿真结果检验了所提方法的有效性.     

基于坐标系人脸注册和集成分类器的3D人脸识别方法

由于三维人脸识别精度很大程度上取决于对齐模块的质量,提出一种内在坐标系注册人脸、两层集成分类器进行人脸识别的方法.首先进行3D人脸注册,人脸注册是基于由鼻尖、鼻子水平面以及人脸垂直对称平面表征的内在坐标系统,只需注册1次人脸扫描;然后进行预处理,去除噪声和填充空洞区域;最后通过主成分分析(PCA)提取图像特征,两层集成分类器采用马氏余弦(MahCos)匹配度和加权波达计数法(WBC)对人脸区域分类并进行合并和重新排列.FRGC v2.0和CurtinFaces数据库的实验结果验证了此方法的有效性.与Mesh shift方法、三维PCA方法、ICP匹配方法和LDA方法相比,此方法提高了识别性能,且在计算复杂度上也有较大优势.     

基于聚类的PCA和GRNN的CSI指纹定位算法

针对多径效应影响指纹定位算法中定位精度的问题,提出了一种基于聚类的主成分分析(principal compo-nent analysis,PCA)和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的信道状态信息(channel state information,CSI)指纹定位算法.离线训练阶段,利用中值滤波对CSI幅值进行去噪,并利用线性变换校准CSI相位,将处理后的幅值和相位作为原始联合指纹,利用改进的K-means算法将各个参考点的联合指纹集划分成多个子数据集来描述位置的多径特性,通过高维数据的PCA算法提取子数据集的特征以减少冗余信息、提高不同位置指纹的区分性,最后利用特征指纹训练GRNN模型.在线阶段,利用训练好的GRNN模型对在线测量的CSI数据进行目标对象的位置预测.实验结果表明,该算法可有效反映出位置的多径信息,且与CSI-MIMO,DeepFi和CSI-PCA相比,在定位精度方面有明显的提升.     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

基于ICP算法的脊椎手术导航配准技术

针对计算机辅助脊椎手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际对象的配准问题,提出一种基于Visualization Toolkit(VTK)的在三维可视化平台环境下通过电磁定位系统进行配准的两步配准策略:首先,在虚拟空间和实际空间中的脊椎骨表面取几个特征点,进行粗配准;然后,在实际空间利用电磁定位探针在脊椎骨表面取点,并从虚拟空间提取对应的脊椎骨表面点;最后通过ICP(最近点迭代)算法进行精细配准.同时对ICP算法进行了模拟验证和精度分析,以脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,并进行了误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下最后的配准精度可达到临床手术的要求.     

基于特征分布的三维流线相似性研究

针对利用流线的形状特征对流线进行分类和选取,可以方便用户洞察三维流场的特征,提出一种高效的基于特征分布的三维流线相似性比较方法.该方法在Lu Kewei等流线相似性比较方法的基础上,引入曲折度和速度方向熵两个全局属性.首先将流线均匀分段,然后计算每段的曲率直方图、扭率直方图、曲折度直方图、速度方向熵直方图,构建相应的二维直方图,最后利用堆土机距离(EMD)及k-means聚类方法进行流线相似度计算和分类.实验结果表明,该方法在引入全局几何属性后能够产生更鲁棒性的查询和分类结果.     

基于先验知识的三维模型特征选择算法

基于内容的三维模型检索被广泛运用于许多研究领域.为了弥补特征提取算法描述模型特征的不足,提高三维模型的检索效果,该文提出了一种基于先验知识的三维模型特征向量动态选择算法.该算法利用查询模型计算各种特征向量的先验知识,然后动态地选择描述能力较强的特征向量计算模型之间的相似度距离.实验采用标准的模型库Princeton shape benchmark(PSB)和多种公认的评价方法,结果显示该算法提高了三维模型的检索效果,优于现有的2种流行的三维模型特征选择算法.     

基于改进ICP算法和CAD模型库的单目视觉位姿测量

针对单目视觉条件下测量三维物体的位姿问题,提出一种基于改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法和CAD(computer aided design)模型库的单目相机位姿测量方法.首先,利用OpenGL绘制物体几何模型,基于一系列虚拟观察点得到物体在虚拟相机下的投影图,提取边缘点集构成模板库;然后,通过改进的Hausdorff距离将待处理图像的边缘点集与模板库的点集模型进行匹配,得到粗略位姿,再在此基础上采用改进的ICP算法对待测图像的边缘点集与物体三维边缘点集进行迭代优化得到精确的位姿参数.实验结果表明,该方法求得的位姿参数误差较小,进而验证了所提方法的有效性.     

一种模糊概念相似度的计算方法

由于现有的经典本体映射方法以及相似度计算方法无法处理模糊信息,因此它们都无法计算模糊概念之间的相似度.为此,提出了一种新的基于向量空间模型的模糊概念相似度计算方法SimFC-VSM(similarityoffuzzyconceptbasedonvectorspacemodel).SimFC-VSM方法首先利用模糊本体中的模糊关系构建向量空间模型;然后将模糊概念表示成此向量空间模型中的向量;最后通过向量运算的方法来计算模糊概念之间的相似度.因此,所提出的方法SimFC-VSM可以有效地利用向量空间模型来计算模糊概念之间的相似度.     

基于视觉形状与相关反馈的三维模型检索

提出一种基于小波矩的面光源描绘子和改进的基于高斯势函数的轮廓描绘子,并在此基础上结合Adaboost相关反馈,构建一种两阶段的三维模型检索策略.首先获得模型的最优包围盒;然后进行两阶段检索:第一阶段是基于高斯势函数的轮廓描绘子的快速定位检索范围,第二阶段是融合以上两种描绘子的精确检索.最后结合Adaboost相关反馈,从而有效地评估模型之间的相似度.实验结果表明:该方法具有较高检索效率与精度.     

ICP算法在双目结构光系统点云匹配中的应用

双目结构光系统在测量物体时有更好的效果,测量物体视野是单目测量系统的两倍。该文根据针孔成像理论给出了双目结构光重构的数学表达式,并通过Zhang氏标定法给出了标定结果。在双目系统中,投影仪和摄像机的标定误差、仪器设备的系统误差,都会导致得到的两组三维点云数据不能很好地重合。因此,该文提出将标定获得的两个摄像机关系矩阵做为点云匹配的初值,使用改进的最近迭代点(iterative closest points,ICP)算法,加速点云匹配时间,并对经过初值变换的点云数据进行再次匹配,进一步减小系统在标定过程中的误差,从而达到对标定误差进行补偿的目的。实验结果表明:改进的ICP算法使标定后的点云能够很好地重合,并对标定值进行了修正,点云匹配的时间缩短为0.3s。     

一种自确认软测量方法的研究与应用

软测量技术在过程工业中得到了广泛应用于代替或部分代替仪表的功能进行监控。但是,长期困扰软测量应用的是其鲁棒性问题。因此,提出了新型的软测量模型即自确认软测量模型。利用主元分析对输入传感器数据进行了在线校验和故障重构,不仅能确保了输入传感器(辅助变量传感器)数据的可靠性。同时,利用一定的状态参数来指示当前输入传感器的状态。此外,通过输出方差和归纳区间估计两种方法对软测量输出的不确定性进行了描述。模型的输出将不是单个预测值的输出,而是同时输出五种信息:带概率区间的输出、模型的状态(故障状态,重构状态和迷失状态等等)、不确定性、故障信息和校验输出值,并对发生故障的输入传感器进行数据重构和修复以达到模型自校验和自诊断的目的。所提出方法在污水处理过程中得到了有效应用。     

蚁群算法在黑河上游VIC模型参数校正中的应用

参数优选是水文模型应用过程中的一项基础性工作.蚁群算法结合了分布式计算和正反馈机制,是一种较容易理解和实现的元启发式算法,已在求解复杂组合问题中展示出优异的性能.本文将蚁群算法应用于黑河上游VIC模型的参数优选中,通过与SCE-UA算法对比,探究蚁群算法在VIC模型中的适用性.经过蚁群算法优选的VIC模型在率定期(2003—2006年)和验证期(2007—2008年)的Nash效率系数分别为0.62和0.65,结果优于SCE-UA算法模拟结果.通过对蚁群算法在应用过程中的参数设定进行初步探究,结果表明:当蚂蚁数目为60,信息素蒸发系数为0.2时,蚁群算法在黑河上游水文模拟中易获得较好的率定结果.研究结果显示:蚁群算法是一种有效的VIC模型参数优选方法,适宜在其他水文模型参数优化进行推广.     

线结构光多传感器三维测量系统误差校正方法

针对线结构光多传感器三维轮廓测量系统中多传感器坐标系统一误差及线结构光带特征平面方程求解误差的校正问题,应用一种可进行特征点多分辨率提取的平面靶标,选择两传感器共同测量范围内部分特征点作为参考点,应用迭代求解最近临点算法,求解两标定坐标系精确统一的参数,实现多传感器测量系统中两坐标系统一误差的校正.提出了一种带参数的线结构光带图像特征点亚像素提取算法,通过参数设置改变线结构光带特征平面的位置,对线结构光带特征平面方程求解误差进行校正.实验结果表明,误差校正算法精度高、重复性好,确保测量系统可以获得复杂型面物体高精度的截面测量配准数据.     

基于改进广义回归神经网络和主成分分析的宽带DOA估计

为了获取较高的宽带信号的DOA(direction-of-arrival)估计精度,提出了基于改进的广义回归神经网络(IGRNN,improved generalized regression neural network)和主成分分析(PCA,principalcomponent analysis)的宽带DOA估计算法。选用PCA方法对训练样本进行降维,以降低神经网络的复杂度;利用粒子群算法优化GRNN的参数;根据选取不同的聚焦角度确定粗估计、精估计的训练模型,通过粗估计得出目标的大致方位后,利用精估计模型得出最终的估计结果,避免了聚焦角度对估计精度的影响。仿真结果表明,本文提出的算法具有较好的估计精度和较高的工作效率。     

基于三点法和ICP算法的手术导航系统患者配准

为提升手术导航系统的患者配准精度和操作效率,提出一种将三点法与迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法相结合的配准策略.首先,定义患者配准问题,并介绍术前和术中数据获取方法;然后,以光学定位标记球心为患者空间与图像空间的共同特征,并利用三点法完成初始配准;最后,以经初始映射后的患者点云中各点为球心,建立半径为r的球形区域,并仅保留位于该区域内的图像点云以实现抽样,再利用改进ICP算法对两片点云执行精确配准.实验结果表明,采用所提方法对猪股骨和猪髂骨执行配准的平均误差分别为(0.83±0.10)mm和(0.86±0.09)mm,其精度和稳定性均优于传统ICP算法,且具备高效、易操作的特点以及潜在的临床应用价值.     

基于混合算法的点云配准方法研究

为解决ICP( Iterative Closest Point) 算法对初始点云位置要求高且易陷入局部最优的问题,提出一种新的配准方法。首先遵从优势互补基本思想,结合将人工萤火虫算法和粒子群算法生成自适应人工萤火虫-粒子群算法( AAGPSO: Adaptive Artificial Glowworm-Particle Swarm Optimization) ,以使算法的收敛速度变快,解的精度得到提高; 其次优化迭代最近点算法( ICP) ,将已改进的AAGPSO 算法引入ICP 配准算法中进行点云配准,解决ICP 算法因点云的初始位置相差较大而陷入局部最优问题,加快整体的配准效率。通过实验对比原始ICP 配准方法和改进的配准方法并对其进行误差分析,结果验证了AAGPSO 算法在传统ICP 算法的基础上提高了配准精度,并且加快了算法收敛速度,改进的配准方法具有明显优越性。     

工业网络流量异常检测的概率主成分分析法

针对主成分分析(PCA)法用于工业测控网络流量异常检测时存在的误报率高的问题,提出了一种基于概率主成分分析(PPCA)的检测算法.首先通过分析误报成因,建立了工业测控网络流量矩阵的PPCA模型,然后使用迭代变分贝叶斯算法辨识该模型的参数,再利用模型参数估计值求解流量矩阵的秩的分布函数并得到秩的极大似然估计值,最后以秩的跃变状况为判据进行异常流量检测.模拟攻击实验表明,该方法使漏报率平均下降了32%,从而有效降低了PCA方法的误报率.     

基于一种多分类半监督学习算法 的驾驶风格分类模型

基于驾驶模拟平台设计实验方案,同步采集驾驶员的驾驶操作信息和车辆状态信息,选取6个表征驾驶风格的特征参数,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法对多元特征参数进行特征提取,将前3个主成分作为驾驶风格识别模型的特征输入.利用K-means聚类完成样本标记工作.基于有监督支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与多分类半监督学习算法(i MLCU)的原理,分别建立SVM与i MLCU驾驶风格识别模型,通过调节标记样本与未标记样本比例,对比使用不同样本比例训练的SVM和i MLCU模型的驾驶风格识别准确率.结果表明:相比于SVM,i MLCU表现出了更优异的驾驶风格识别能力,由此可知半监督i MLCU模型可以利用未标记样本提高模型对驾驶风格的识别能力.     

三维扫描系统中的数据配准技术

通过引入特征点和改进最近点迭代法,提出了一种在三维扫描系统中对三维点云数据进行配准的方法。该方法通过对特征点的提取,首先得到一组匹配点对,然后运用SVD矩阵分解算法求出转换参数R和T,进而以此作为最近点迭代法的初始值,并对最近点的求法和迭代截止条件作了改进,得到了很好的配准效果。该文论述了该方法的基本原理,并通过不同视觉下物体三维测量点云数据配准的应用实例证明了该方法的有效性。