一种使用TPS变形模型的Laplace谱匹配算法

提出一种基于图的Laplace谱的点模式匹配算法。该方法在每次迭代过程中,利用Laplace矩阵的特征向量和双随机矩阵计算点之间的匹配概率,然后求解已知匹配点之间的TPS(thin plate spline)变换关系,再利用获得的TPS变换参数使待匹配点集相互逼近。随着点集的接近,由Laplace谱分析方法获得的匹配精度也随之提高。对真实和合成数据的实验验证了该方法的有效性。     

结合测地线-灰度直方图的谱匹配算法

针对单纯依赖奇异值分解的谱匹配方法的局限性,提出了一种结合测地线-灰度直方图和松弛迭代的Laplace谱匹配算法。首先,利用图像待匹配点集构造Laplace矩阵,〖JP3〗通过对该Laplace矩阵进行奇异值分解,将得到的特征向量用于计算匹配概率;然后,引入具有局部特征的测地线-灰度直方图作为相容性约束,通过迭代的方式对匹配概率进行优化。实验结果表明,该算法实现了多特征、多算法的优势互补,提高了谱匹配算法的匹配精度和应用范围。     

基于粒子群优化技术的点匹配算法

点匹配问题一直是计算机视觉、模式识别、医学临床诊断领域的一项重要的基础性工作。本文提出了一种基于粒子群优化算法的准确、快速和鲁棒性的点匹配方法。该方法首先确定两个特征点集的点匹配问题的能量函数，通过最小化该能量函数可以同时得到点集之间的匹配矩阵和映射参数，利用粒子群优化算法求解变换参数，实验表明，该算法适用于点匹配，具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

基于局部围线积分双谱的空间目标识别算法

提出了基于局部围线积分双谱的空间目标识别算法,从空间目标距离像的双谱中提取出局部围线积分双谱特征。应用BP神经网络进行分类识别,为了避免网络权值陷入局部极值点,采用遗传算法来获取网络权值的初值。仿真实验表明,即使在较低的信噪比下,该算法仍然可以取得比较高的识别率。     

基于二次规划的相控阵雷达任务自适应调度算法

雷达任务自适应调度是目前相控阵雷达资源管理研究的热点问题。以加权时间偏移量平方和最小为调度代价标准,基于相控阵雷达任务二次规划数学模型,证明最优解存在条件,并给出一种最优解的解析求解算法。与数值解法相比,解析求解算法有效提高了算法的快速性。对航空护卫舰舰载相控阵雷达真实工作环境进行一系列仿真,仿真结果表明,所提算法有效提高了雷达高优先级任务调度的调度成功率,降低了任务调度代价。     

局部相似目标匹配的微分几何模型

根据微分几何原理,基于平面曲线作刚体变换时其曲率的不变性,利用曲率来表达目标轮廓的内在特征。筛选出待匹配目标轮廓上内在特征相似的点,形成点对集合。在点对集合中寻找相似线段来定位可能的平面变换,通过得分函数,求出点对集合中相似线段平面变换的最佳值,得出最佳匹配。仿真实验表明,该模型适合局部相似情况下的目标匹配,特别对于复杂形状目标,运算复杂度较低,具有较好的识别效果。     

基于极线约束的角点匹配快速算法

针对同一物体从不同角度拍摄形成的不同图像的匹配问题,提出新的基于区域互信息和极线约束的角点匹配快速算法.该算法首先采用Canny边缘捡测算子提取图像边缘,再利用曲率最大原理求取局部板值完成角点检测,随后基于区域互信息测度获取角点的初始匹配;进一步采用基于极线约束及马氏距离测度的改进松弛算法完成角点的精匹配.实验表明,本算法具有较好的鲁棒性,能有效、快速.高精度的进行角点匹配.     

关于凸二次规划的一种算法

在本文中：１）提出了求解凸二次规划的一种算法；２）给出两个算例，它们表明该算法优于Ｗｏｌｆｅ算法和Ｌｅｍｋｅ互补转轴算法；３）作为二次规划的特殊情形。一种求解线性规划的有效算法被给出，并且与单纯形法进行了比较。     

一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法

提出了一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法.工作主要侧重于如何提高Laplace谱匹配算法对点的位置随机抖动的鲁棒性.首先,使用Laplace矩阵的特征向量和特征值以及双随机矩阵的方法计算初始匹配概率.然后,借助于概率松弛算法,将用形状上下文表示的局部相似性融入Laplace谱匹配算法以优化谱匹配的结果.对真实和合成数据的实验表明该方法具有比较高的精度.     

一种基于MUSIC算法的二次搜索解模糊方法

在基于阵列天线的DOA估计中,研究者采用了多种手段和方法用来提高测角精度,而往往测角精度越高,角度模糊越严重。针对测角精度和角度模糊是相互矛盾的问题,提出了一种基于MUSIC算法的二次搜索的解模糊方法。首先用MUSIC算法粗搜索出目标信号的低精度来向,然后根据阵列设置推导出第二次搜索的角度范围,最后在新的角度搜索范围内进行小步长的角度搜索,得到目标信号的高精度来向。计算机仿真结果表明,本方法可以更快速、准确地实现高精度无模糊测向。     

基于谱方法的复杂网络中社团结构的模块度

现实中的大量复杂网络表现出明显的社团结构, 模块度是衡量网络社团结构划分的重要指标函数, 但最常用的NG模块度存在分辨率限制问题, 不能识别出小于一定规模的社团. 文章在谱映射的基础上, 提出了复杂网络社团结构的两种模块度. 改进的表现模块度不仅能够应用于有权网络, 而且部分解决了NG模块度的局限性问题; 内聚模块度以社团内部的内聚度为衡量依据, 从根本上避免了NG模块度和表现模块度可能出现的不恰当划分情况. 最后通过计算机生成的测试网络和两个经典网络, 与NG模块度对比验证了表现模块度和内聚模块度的可行性和有效性.     

Spectral matching algorithm based on nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform

A new spectral matching algorithm is proposed by using nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform.The nonsubsampled contourlet transform is used to decompose an image into...     

基于优势结构识别的人力资本四位一体匹配方法

传统的人岗匹配方法假设人员能力具有同质性, 未能充分考虑其扬长避短的需求. 本文基于人力资本内质差异, 尊重人员个性优势特征, 构建基于人力资本优势结构的四位一体匹配方法. 按照岗位综合人力资本指标体系, 从刻画人力资本优劣相对度的优势结构识别模型出发, 通过对国际水准、国内水平、组织状况综合分析形成岗位人力资本理想结构; 通过对自识别及他识别结果的综合分析形成人员人力资本优势结构; 以优势结构差异度为切入点, 构建全局最优的人岗匹配决策模型; 其优点是体现以人为本及发展性, 充分利用优势. 通过算例表明方法的可行性和有效性.     

Object detection based on combination of local and spatial information

A method of object detection based on combination of local and spatial information is proposed.Firstly,the categorygiven representative images are chosen through clustering to be templates,and the local and spatial information of template are extracted and generalized as the template feature.At the same time,the codebook dictionary of local contour is also built up.Secondly,based on the codebook dictionary,sliding-window mechanism and the vote algorithm are used to select initial candidate object windows.Lastly,the final object windows are got from initial candidate windows based on local and spatial structure feature matching.Experimental results demonstrate that the proposed approach is able to consistently identify and accurately detect the objects with better performance than the existing methods.     

基于语言偏好信息的满意公平稳定双边匹配方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种考虑匹配满意性、公平性和稳定性的双边匹配方法.首先,通过构造匹配满意度计算规则,将双边主体的语言偏好信息转化为匹配满意度;然后,给出满意匹配、公平匹配和稳定匹配的定义,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,建立双边匹配多目标优化模型,采用理想点法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于蛋白质二级序列的关联多分类算法

蛋白质二级结构预测是公认的生物信息学领域的国际性难题。以基于内在认知机理的知识发现理论(knowledge discovery theory based on inner cognitive mechanism, KDTICM)理论的扩展性研究与数据库中的知识发现（knowledge discovery in database*, KDD*)模型为基础,提出一种基于结构序列的多分类算法--SAC(structural association classification),可以有效地解决蛋白质二级结构预测问题。该算法借助设定支持度阈值的精化知识库的方法,其预测准确率能够超过85%。以该算法为核心,构建了一个蛋白质二级预测模型--复合金字塔模型。实验证明,在RS126、CB513、ILP数据集上的预测准确率均超过80%,超过目前已知的国际主流水平。     

基于视差范围估计和改进代价的半全局匹配

针对传统半全局算法对视差范围内未知场景通常人为地设定一个视差范围造成计算资源浪费,同时利用传统Census变换进行代价计算限制视差精度的不足,提出了基于视差范围估计和改进代价的半全局匹配算法.首先,采用多种特征算子同时提取图像对的特征点,通过快速最近邻搜索进行特征点匹配,利用立体匹配的约束条件筛选匹配点,计算匹配点对的...     

基于频心法的STAP非均匀检测器

针对杂波谱移动非均匀和功率非均匀现象,提出了"频心"法非均匀检测器。该检测器利用杂波谱移动非均匀和功率非均匀环境下杂波散射中心频率和能量随距离变化这一特点进行非均匀样本选取。仿真结果证明这种非均匀检测器在杂波谱移动非均匀和功率非均匀环境下具有较好的非均匀检测性能。     

基于测量矢量匹配的传递对准方法研究

给出了一种基于主、子惯导系统测量矢量匹配的传递对准方法。根据主、子惯导系统惯组感测的角增量和速度增量信息,用四元数迭代算法直接估计主、子惯导之间的安装误差四元数,从而实现子惯导系统的快速初始对准。仿真结果表明,在适当的姿态机动条件下算法收敛速度很快,且最终对准精度较高,能满足弹载惯导的对准要求。另外,算法在初始姿态误差达到30°时仍能收敛,可在需要高精度对准的情况下为进一步的基于最优滤波的精对准提供良好的小角度线性化条件。     

基于混合优化方法的立体匹配算法

为了改善线性生长算法获得视差图可靠性差的问题,提出了一种基于混合优化方法的立体匹配算法。该算法综合考虑了计算效率和图像可靠性,将视差匹配转换为多目标优化问题,通过提出的基于模拟退火的鸽群优化算法求解此优化问题,从而实现视差阈值的自适应调节,并获取相应的根点的最优视差值。所提出的混合优化方法较好地克服了局部寻优和全局寻优方法易受初值影响且收敛速度慢的缺点。此外,为了进一步提高视差图可靠性,利用滤波法去除不可靠的视差。仿真结果表明,该算法可以获得更多深度信息,提高了线性生长算法计算视差图的可靠性和鲁棒性。