基于眼角精确定位的视线估计

设计了一个单摄像机、单红外光源的视线估计系统.利用了眼角的位置信息,提出了利用USM锐化粗定位和Gabor眼角滤波器精确定位的两步定位眼角的方法;针对传统的利用瞳孔普尔钦斑点向量进行多项式拟合在头部运动时估计精度下降的问题,提出了利用内眼角间距对普尔钦斑点向量进行矫正,并采用支持向量回归建立眼部特征参数与多项式拟合误差之间的关系,进行误差补偿;结合精确定位的眼角位置,建立了二维眼部特征与屏幕坐标之间的映射关系.实验表明,该方法实现了一定范围内头部自由运动下精确的视线估计.     

基于预测变量图结构的高维逻辑回归模型

针对高维数据集,提出一种利用预测变量之间的图结构信息来改进稀疏逻辑回归模型的方法。该方法通过利用高维图结构数据或者重叠组结构来进行逻辑回归建模,即使预测变量的图结构未知,该方法仍适用,当图结构为某些特殊形式时,目前流行的方法,如Adaptive Lasso,(Overlapping) Group Lasso和岭回归都可以看作是该模型方法的特例。数值模拟和实例分析应用表明:该方法能有效地利用预测变量图结构信息,提高模型在估计、预测以及变量选择等方面的表现,并且该模型在有限样本情形下是有效的;该模型方法克服了数据集的维数问题,利用高维数据的图结构提高了稀疏逻辑回归模型的性能,可广泛应用于高通量基因数据集的疾病分类研究中。     

认知无线电中基于Kriging方法的干扰温度空域分布估计

为了解决传统干扰温度估计方法空域特性不突出,获取准确的干扰温度空域分布估计较困难,频谱资源利用不够充分的问题,本文提出一种利用空间分布的若干传感器获得的干扰温度样本值,结合Kriging估计法对整个空域的干扰温度进行估计的方法。该方法结合地质统计学中的Kriging插值法,对具有空域性质的干扰温度数据进行处理,可以得到区域内干扰温度的三维分布。Kriging插值法是以变异函数理论和结构分析为基础,在有限区域内对变量进行最优估计的一种方法。本文在研究中与传统的MTM-SVD方法在空域特性上进行比较。仿真分析表明,该方法能够较准确的估计出考察区域内干扰温度的空域分布,基于空域的频谱资源利用率也得到相应的提高。     

分组数据场合指数分布参数的渐近置信估计

利用指数分布的若干个样本分位数,建立线性回归模型,由获得的广义最小二乘估计的渐近正态性,得到分组数据场合分布参数的渐近置信估计.在样本足够大的情况下,该方法简单有效.     

基于极限学习机(ELM)的视线落点估计方法

基于极限学习机(ELM)所具有的训练速度快、适合多分类的特点,提出一种新的单摄像机视线追踪系统视线落点估计方法.在初始标定阶段,将多视线参数作为ELM输入,将视线在屏幕上的落点区域作为输出,将非线性多项式作为激活函数,通过初始标定获取ELM训练数据,建立视线特征参数和视线屏幕落点之间的映射模型.实验结果表明,通过对不同角度分布的视线落点进行估计和改变隐层单元数量进行训练,基于ELM的视线落点估计方法无论视线落点精度还是稳定性均优于传统的非线性多项式拟合方法.     

针对机器学习中残缺数据的近似补全方法

针对机器学习中含残缺项的数据不能被有效利用,导致分类和回归准确率不高的问题,提出了一种近似补全方法——k-ANNO方法。给定残缺的数据样本,该方法首先通过离线构建的图结构来近似搜索与该样本最接近的k个近邻顶点,然后采用快速二次规划估计各近邻的最优权重,最后基于权重值来补全样本中的残缺项,用户可以根据实际需求在补全效率与准确性之间折中。k-ANNO方法较好地解决了机器学习中普遍存在的数据残缺问题,有效抑制了数据残缺对分类和回归精度的干扰。利用多份公开数据集评估了k-ANNO方法的补全效果,结果表明:当加速比在2~10之间时,k-ANNO方法的分类错误率比已有的均值补全、C均值补全、自组织映射补全方法低1%~4%,回归均方根误差比已有方法低约0.5~2.0;当样本规模为4 000时,在不同加速比参数下,k-ANNO方法的计算效率比朴素k近邻方法高约35%~320%。     

基于膨胀卷积的多模态融合视线估计

基于表观的视线估计方法主要是在二维的三原色(red green blue,RGB)图像上进行,当头部在自由运动时视线估计精度较低,且目前基于卷积神经网络的表观视线估计都普遍使用池化来增大特征图中像素点的感受野,导致了特征图的信息损失,提出一种基于膨胀卷积神经网络的多模态融合视线估计模型.在该模型中,利用膨胀卷积设计了一种叫GENet(gaze estimation network)的网络提取眼睛的RGB和深度图像的特征图,并利用卷积神经网络的全连接层自动融合头部姿态和2种图像的特征图,从而进行视线估计.实验部分在公开数据集Eyediap上验证了设计的模型,并将设计的模型同其他视线估计模型进行比较.实验结果表明,提出的视线估计模型可以在自由的头部运动下准确地估计视线方向.     

一类线性回归模型的参数估计

考虑一类多总体线性回归模型,其特点是它们均具有部分相同回归系数.采用各个子总体内样本利用最小二乘方法估计回归参数,然后依据样本容量进行加权估计公共回归系数,最后把公共回归系数回代到各个线性回归模型,利用最小二乘方法估计不同部分系数.理论结果表明,此种方法得到的估计量,不仅是无偏估计,而且方差比用单个子总体样本得到的最小...     

近红外光谱变分推断标定自适应方法研究

在近红外光谱分析中,已有的标定迁移方法多基于标准样本和无参数归纳模型,普遍存在模型生存周期短、适用范围小等问题.针对此问题,提出了一种参数化对齐源域(主仪器)和目标域(从仪器)特征分布的变分推断标定自适应(variational inference calibration adaptation, VICA)方法.VICA对源域数据进行主成分分析,建立源域特征的变分回归模型.在预测时,VICA首先将目标域数据投影到源域特征子空间中,然后建立源域特征和目标域特征的分布差异函数,通过最小化该函数得到目标域的概率密度模型,实现模型迁移.实验对比表明,VICA比现有的大多数标定迁移方法的标定效果更好.     

基于改进自回归移动平均算法的能耗预测

本文针对经验模态分解算法与自回归移动平均算法两种结合模型(EMD-ARMA)预测数据准确度不足的问题,运用经验模态分解算法(EMD)、自回归移动平均模型(ARMA)和多项式拟合模型三者相结合的方法对小样本电能能耗数据进行预测,最终提高预测结果的准确度.本文首先利用经验模态分解算法对原始能耗数据样本进行分解,提取该能耗样本不同频率的特征分量(IMFx);然后设定频率阈值,针对高频分量和低频分量建立不同的拟合模型;最终将分量预测结果进行合成,得到总体预测结果.仿真结果表明,EMD-ARMA模型的平均绝对误差1.984 2,本文模型的平均绝对误差1.616 8,提高了预测结果的准确度.     

人眼对标定界面的注视效果研究

通过眼动跟踪实现精确瞄准注视目标,将成为无人武器的重要操控方式.标定是眼动跟踪的重要环节,受人眼观察及眼动生理特性影响,不同的标定界面会使人眼产生不同的注视效果.通过改变标定界面的背景及标定点的颜色、形状、大小等要素,采用最小二乘回归的方法建立视线估计映射模型进行标定,进行5×5均匀分布25点注视测试,对比分析设计的27组标定界面的注视准确度和精密度,选出最佳标定界面,以此研究人眼对标定界面的注视效果.实验结果表明:27组标定界面中1号界面的注视准确度最好（0.69°±0.43°）,24号界面的注视精密度最好（0.27°±0.083°）;以注视准确度为主、兼顾精密度的准则,1号标定界面为最佳标定界面.      

瞳孔检测的图像裁剪与异常瞳孔排除

为获取眼部特征进行视线跟踪,提出了一种具有较高实时性和正确率的瞳孔检测方法.使用模板匹配定位眼睛在图像中位置,裁剪边缘冗余图像,降低瞳孔检测计算量,从而提高实时性;利用瞳孔的形状、颜色等特征以及眼球运动规律,得到瞳孔在图像中分布规律,对错误的瞳孔信息进行排除,从而提高瞳孔检测正确率.实验结果表明,在NVIDIA Jetson TX2嵌入式计算机上,该瞳孔检测方法检测正确率达到95.06%,检测速率为95 fps,耗时平均减少55.33%,具有良好的实用性.      

基于门控循环单元神经网络的公交到站时间预测

为提高用户公交出行积极性、方便管理部门合理调度公交班次,利用大数据分析公交浮动车辆历史GPS数据,考虑不同线路、公交站点地理位置、不同驾驶员、气象情况、时间分布等多因素的影响,建立了一种基于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)神经网络的公交到站时间预测模型。该模型结合5 000多万条原始数据,借助分布式Hadoop集群中的Spark弹性分布式数据集进行数据清理,并运用站点匹配算法进行源数据匹配、Lasso算法优化特征选项及去除干扰。实验仿真结果表明:改进的GRU模型R-square拟合度达到94.547%,并且算法效率较传统长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络提高了近14%,为进一步提高公交到站时间的预测精度与效率提供了参考。     

考虑竞争的电影首映日票房集成预测模型研究

电影首映日票房预测对该日排片、后续放映日票房及总票房有显著影响。在构建考虑竞争的电影首映日票房预测变量集的基础上,建立首映日票房集成预测模型。首先使用多元线性回归(multiple linear regression, MLR)、支持向量回归(support vector regression, SVR)、套索回归（Least absolute shrinkage and selection operator, Lasso）和极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting, XGBoost）等算法建立基学习器,随后使用XGBoost算法作为原学习器构建堆栈集成预测模型,最后利用收集到的数据进行对比实验。实验证明,加入竞争变量的电影首映日票房预测变量集适用于首映日票房预测;相比单一模型,提出的集成预测模型的准确性、泛化性能和稳定性均有提升,相比较传统预测方法对首映日票房预测更准确。提出的集成预测模型有助于提升首映日票房排片的有效性。     

Weibull分布CE模型序进试验下逐次截尾的统计分析——应力为时间的一般线性关系

针对累积损伤模型,在序进应力下给出了逐次截尾试验下两参数Weibull分布在阿伦尼斯方程下和逆幂律方程下的极大似然估计．通过Monte-Carlo模拟考察了参数估计的精度,结果表明随着样本的增大,估计的精度逐渐提高．同时,在总样本量相同的条件下,截尾样本个数较小时,估计的精度有所提高．     

基于自适应标注样本的高分辨率影像道路提取

针对现有道路提取算法中难以大规模人工标注样本类别标签的问题,提出了一种基于自适应标注样本提取遥感影像道路的方法。首先,通过改进的模糊C均值聚类算法提取道路区域,进行初步的样本标注;其次,利用基于二次投票的集成去噪算法定位标签噪声样本,更新样本数据集;再次,将更新后的样本集投入随机森林训练并预测影像的分类结果;最后,对道路提取结果进行多方向形态学滤波去除非道路区域,得到精确的道路提取结果。通过不同分辨率、不同场景、不同方法的实验结果表明,所提方法可以自主选择并标注样本,相比传统算法具有较高的提取精度,对于高分辨率遥感影像中直线型、曲线型道路均有较好的道路提取效果。     

动力锂电池荷电状态估算的改进方法

为了解决传统安时-开路电压法荷电状态(state of charge,SOC)初值SOC_0误差大,忽略了估算过程中温度等影响因素对估算精度的影响等问题,提出了改进的安时积分-开路电压法:根据不同温度、循环使用次数下的实验数据,拟合出SOC与开路电压(open circuit voltage,OCV)、温度、使用次数的函数关系,从而获取准确的SOC_0;结合实验分析温度、放电倍率、使用次数对于安时积分的影响,并对其进行修正和优化。实验表明,改进的安时-开路电压法可将估算精度提高至97%。