听觉感知特征在目标识别中的应用

将听觉感知特征用于声学目标识别,实现对稳态噪声样本的识别,证明听觉感知特征在声学目标识别领域中的有效性.首先通过语音和乐音识别领域的研究成果确定听觉感知特征的提取方法,然后在汽车、飞机、舰船和乐器等不同类型的声目标中进行识别研究.结果显示:对于平稳噪声样本,听觉感知特征中的谱特征具有突出的优越性,其中基于Mel倒谱系数、谱下降值、分段谱质心、分段谱质心带宽和分段谱通量能够识别目标,且具有较高的识别率和稳健性.     

一种高分辨率频谱特征提取方法的研究

本文着重研究基于高分辨率雷达视频回波的目标特征提取问题。提出了基于ＡＲ模型动态地获取目标极点信息,利用获取的目标极点信息对线性调频变换进行初始参数的设置,雷达视频回波经基于此参数线性调频变换获得高分辨率频谱特征的新方法,并用这种方法对实地录取的地面目标视频回波数据进行处理提取高分辨率频谱特征。最后,利用所构造可分性测度计算了该模式特征的可分性测度值并与付里叶谱特征的可分性测度值比较,证明本文提出的方法具有更好的可分性,是一种良好的高分辨率目标频谱特征提取方法。     

基于倒谱分析的被动水声目标分类

被动声纳捕捉的目标一般是船舶或鱼雷的辐射噪声。该辐射噪声可视为周期性激励与信道传递函数的卷积构成。利用同态分析进行目标分类,即通过倒谱分析将各噪声分量变为线性相加关系,实现各信号分量以及信道的分离,以便提取信号特征进行分类。通过对实际信号的分析,证明水声信号的倒谱特征在概率意义上含有比较稳定的类别信息,基于支持向量机的分类实验结果,说明了根据倒谱特征识别被动水声目标的可行性。     

基于舰船噪声仿真模型的目标识别研究

将国际上迅硅盖展的基于模型的识别技术应用到舰船目标识别中，摄取舰船目标识别信息，在建立舰船辐射噪声仿真模型的基础上，推导了单、双螺旋桨舰船辐射噪声调制谱谐波族幅值特征的数学期望表达式，提出了基于仿真特征的舰船目标识别方法，并对五类舰船目标进行了分类识别实验，取得了较好的识别效果：正确识别率分别为92．6％，87．3％，83．5％，76．9％，78．2％。     

基于卷积神经网络的海面目标全极化高分辨距离像识别技术

针对雷达目标全极化高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)提取可分性特征时, 利用全部距离单元作为度量尺度无法保留各距离单元具体特征的问题, 在综合利用4个极化通道的舰船目标HRRP信息时选择单个距离单元作为度量尺度。在此基础上, 提出基于Pauli分解, H、α、A、α₁分解和结构相似性参数的特征提取方法对目标极化散射矩阵进行特征提取, 并将提取得到的特征与基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的舰船目标HRRP识别方法结合, 利用改进残差结构CNN从极化特征中进一步提取深层可分性特征进行目标识别。实验结果表明, 所提方法能够保留目标全极化HRRP更多特征, 提高目标识别的准确率。     

目标机动时刻估计的声特征变化显著性检验方法

通过实时检测目标辐射噪声中的特征变化实现对目标机动时刻的估计。通过实验数据的统计分析,指出在一种平稳航行状态下目标辐射噪声特征的估计值符合正态分布,据此提出目标特征变化的显著性检验方法,实现目标机动时刻的在线估计。定义不同特征对目标运动状态的区分度,利用区分度最大的特征进行目标机动时刻估计,以提高算法效率。实验结果表明,该方法可以有效减少目标机动时刻的估计滞后时间。     

鱼雷辐射噪声传播特性的仿真

建立了辐射噪声中线谱，连续谱，调制谱的传播损失模型。对线谱、连续谱、调制谱的传播特性进行了研究；获得了鱼雷与目标相对运动过程中，在目标处所得到的鱼雷辐射噪声特征的变化情况，该研究已被用于鱼雷攻击距离的预报。     

基于线谱特征的水下目标识别仿真实验研究

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,在国民经济尤其在军事领域中,具有重要的应用价值。船舶辐射噪声中有着很强的线谱成份,这些成份分类或识别往往是非常有价值的。因此,利用线谱特征对舰船目标进行识别是水声领域研究的重要内容。本文在研究舰船辐射噪声线谱提取逄法的基础上,对多种型号和多种工况的大量噪声样本,进行了线谱提取。针对舰船辐射噪声线谱分布的特殊性,提出了筛选法和模糊推理分类法。利用这些     

海洋目标噪声非线性RPT特征提取模型

根据非线性动力学相空间重构理论,分析了基于时延法的重构相空间维数和延迟时间的选择确定方法,比较了Lorenz吸引子、某舰船目标和高斯白噪声三类信号的相似序列重复度(RPT)特征,表明舰船目标噪声的非线性RPT特征具有明显不同于随机噪声和确定性信号的几何特性;通过对非线性RPT特征相轨迹参考点的改进,将其应用于海洋目标噪声的分析与处理之中,建立了提取水声目标信号非线性RPT特征的模型;通过对试验数据非线性RPT特征的提取,表明非线性RPT特征能够有效地区分水下目标和水上目标,水下高速目标和水下低速目标,水上大型目标、中型目标和小型目标.因此,该海洋目标噪声非线性RPT特征提取模型可以有效地区分不同类型的海洋目标,为水声目标识别提供了一种新的思路和方法.     

基于角域特征PSO的海面目标HRRP识别方法

针对特征空间中各类海面目标特征混叠严重和高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)的角度特征利用率低的问题，提出了一种基于角域特征粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的海面目标HRRP识别方法。该方法引入HRRP的角度信息优化特征空间，增加特征空间的整体可分性；利用自适应分帧算法对特征空间进行角域划分，增加特征空间的局部可分性，并利用PSO算法确定特征空间角域划分时最优的单帧最小样本数目，增强方法的鲁棒性与适用性。实验结果表明，通过将特征空间优化和区域划分进行结合，可以有效提升多类海面目标的分类识别性能，PSO算法可以有效增强方法的抗误差性和抗噪鲁棒性。     

基于特征不变量的红外图像识别研究

给出了一种提取特征点的新方法和合理的特征不变量。该方法根据三角不等式原理利用第三边与另外两边之和的比值大小来确定角点,以特征点和它相邻的两个特征点所形成的两条直线的夹角正切值以及三角形第三边与另两边和的比值作为特征不变量。这种特征提取的方法简单,并且由于扩大了模板取值范围,使识别效果受特征点漏检的影响较小。实验表明,该方法不仅简便,而且效果良好。     

结合图像特征和几何特征的级联图像匹配方法

提出了一种多特征级联目标匹配算法(MFCM)。在先前的研究中提出的基于几何特征的匹配方法复杂度普遍较高,需要改进。MFCM算法首先使用图像特征为每一个特征点建立潜在匹配集,然后进行两级匹配:第一级匹配采用分治思想,利用几何特征建立匹配结果集,并应用投票机制来确保匹配的稳定性;第二级匹配在模板点集和匹配结果集之间建立对应关系。新算法有效提高了几何匹配方法的效率,同时保持了较高的匹配正确率。实验结果表明,MFCM算法可以有效处理大数据量的目标匹配问题。     

离散特征点探测算法

在建立新的特征点响应函数的基础上，提出了一种特征点探测算法，算法以图像分块为基础，通过计算每一分块内的特征点，进行特征点连通集约简获得离散特征点集，实验证明，算法效率得到了较大提高，解决了使用全局特征响应阈值造成的特征点聚集和不敏感特征点被错误剔除的问题．     

基于能量特征匹配的在线手写签名验证算法研究

侧重签名能量特征提取方法的研究,提出了一种基于小波分析的在线手写汉字签名验证算法。基于Daubechies小波的方法对签名波形进行分解,重构部分波形后,提取签名波形在跳变点处的能量,并对跳变点处签名能量进行大小排序,选出M个较大能量作为特征矢量,并提出了一种新的匹配算法。算法能快速消除随机伪造签名,实现自动签名验证的目的。实验表明,对于随机伪造签名,当误拒率为0%时,误纳率为8.5%。     

基于竞争策略的链式智能体遗传算法用于特征选择的研究

针对特征选择问题,提出了基于竞争策略的链式智能体遗传算法(LAGA).该LAGA算法包含链式智能体网络结构,邻域竞争,自适应交叉,自适应变异,优良个体替换策略,自适应结束等部分,该算法能较好的保持智能体的多样性,在进化中既较佳的继承了优良个体的基因,又有效地搜索了新的空间.多组实验结果表明,通过该算法选择得到的最优特征子集具有较好的稳定性,较高的识别准确率和较低的网络分类器维数复杂度.     

基于自组织特征映射网络的聋人无损听觉补偿方法的研究

利用其他感知通路提供的信息可以对聋人进行无损的听觉补偿.提出了一种基于自组织特征映射网络的聋人无损听觉补偿方法.聋人利用自组织特征映射网络输出层的可视化信息监听自己的声音.结果表明,自组织特征为提高聋人的语言功能提供一种新的途径.     

一种组合类别信息的非负矩阵分解方法及其应用

基于非负矩阵分解理论,提出一种新的有监督的特征提取方法,它具有二个特点: 一是在特征提取过程中它直接利用训练样本的类别信息,二是在计算上仍然采用与非负矩阵分解方法相同数学公式,因此这种新特征提取方法被称为组合类别信息的非负矩阵分解(CINMF)方法.另外,在分类时本文提出了基于两种特征融合的分类策略进一步提高CINMF方法的识别率.通过在YALE人脸库和ORL人脸库上进行实验,结果表明本文提出的新方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解方法,甚至超过常用的主成分分析法(PCA).     

Person-independent expression recognition based on person-similarity weighted expression feature

A new method to extract person-independent expression feature based on higher-order singular value decomposition (HOSVD) is proposed for facial expression recognition. Based on the assumption that similar persons have similar facial expression appearance and shape, the person-similarity weighted expression feature is proposed to estimate the expression feature of test persons. As a result, the estimated expression feature can reduce the influence of individuals caused by insufficient training data, and henc...     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战,提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法.首先,通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩.其次,对原始数据集进行特征筛选,生成新的特征子集.最终,使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化...     

基于空间点特征和改进Hausdorff距离的图像配准方法

在基于特征的图像配准中,针对基于边缘的Hausdorff距离计算效率低的问题,提出用能表示图像空间结构的特征点来进行Hausdorff距离计算的方法。该方法是通过检测图像中的特征点来减少匹配点集中点的数量,实验证明了该方法的有效性,以及在计算和匹配时间上要优于基于边缘特征的Hausdorff距离计算方法。针对稀疏特征点集的特点,提出了改进Hausdorff距离,该距离通过改进部分Hausdorff距离使其更加适用于稀疏点集的距离计算,实验表明该距离在抗噪等方面优于其他Hausdorff距离。