基于D-S证据理论的SAR图像边缘融合检测算法

针对含噪SAR图像的统计特性,提出了一种基于D-S证据理论的SAR图像边缘检测算法。该算法采用非下采样Contourle变换,结合Ratio算法良好的抗噪和恒虚警性能,构建基本置信指派函数。最后对实测的SAR图像进行仿真,仿真结果表明该算法具有良好的抑制斑点效果,并能完整和准确地检测直线边缘,对弱边缘检测也表现良好。     

基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割

针对模糊聚类图像分割算法的固有缺点,提出了一种基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割算法。对图像的点灰度特征和块灰度特征分别进行模糊C均值聚类,并将各自的模糊隶属度转化为单一或复合假设及其基本概率赋值,再利用D-S证据理论进行融合分割。实验结果表明该算法的分割效果优于传统的模糊聚类分割算法。     

基于Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究

系统地研究了Dempster-Shafer（D－S）证据推理的数据融合技术,分析了传感器基本概率分配函数（basic probability assignment-BPA)的构造方法,分别对双传感器随参数分布的几种情况进行了检测融合,利用红外场景生成器生成的3－5μm和8－12μm双通道的红外背景及目标的序列图像,仿真了融合对探测操作特性（receiver operating character-ROC)曲线的性能改进,对AGEMA THV900型双通道红外热像仪的小目标图像也开展了实验处理,均取得了预期的结果。     

基于Dempster-Shafer证据理论的虹膜图像分类方法

为了提高虹膜图像的分类率，提出了一种基于证据理论的虹膜图像分类方法．该方法利用虹膜图像的纹理变化信息来提取虹膜灰度信号的比率特征，并结合证据理论实现了虹膜图像的决策分类，降低了不确定性因素对图像分类的影响，提高了分类率．在相同的实验条件下，对不同数量的虹膜图像进行了实验验证，结果表明，该方法在保持了分类稳定性的同时，其分类率比直方图交叉分类方法和直方图比率特征分类方法分别提高了6．96％和4．44％．     

基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

基于模糊核判别分析的基因表达数据分析方法

针对基因表达数据空间分布的特性,提出了一种基于模糊核判别分析的基因表达数据分析方法.方法综合了模糊数学以及核判别分析方法的优点,提高了对基因表达数据分类识别的准确性.以多发性骨髓瘤的基因表达数据为例进行了实验,从实验结果可以看出,采用模糊核判别分析方法可以得到最佳的识别效果.     

基于三维局部二值模式和核判别分析的三维人脸识别

二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式（3DLBP）和核判别分析（KDA）相结合的三维人脸识别方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGCv2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明,该方法在每人2个训练样本时,识别率为91．8％,而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％;当每人的训练样本数增至6个时,识别率为98．4％,而PCA和3DLBP的识别率分别为87．8％和96．3％。     

基于模糊核判别分析的语音情感识别

为了克服传统核判别方法将样本唯一归属于某一类的不足,基于模糊集理论对传统的核判别分析方法进行改进,引入了模糊类别隶属度并详细分析了基于模糊核判别分析的语音情感识别。识别实验中采用VQ方法进行了特征参数的融合,根据实验结果对模糊核判别分析和核判别分析的性能进行了比较和分析。     

基于D-S证据理论的地面灰度检测

提出将D-S证据理论应用于智能寻迹机器人的地面灰度检测,并给出了其时空融合结构.通过对D-S证据理论进行改进,同时利用未知前提的先验概率来改善系统决策的模糊性,进一步降低了系统空间和时间的消耗,减小了计算量.有效地改善了系统的稳定性和寻迹的准确性.通过融合检测算例验证了所提方法的有效性.     

基于大间距准则的混合核Fisher判别分析

针对KFDA算法中存在的问题,提出了基于大间距准则的混合核Fisher人脸特征提取算法;首先,将原始数据通过非线性映射投影到高维数据空间;然后,引入大间距准则和混合核函数使得同类样本在投影后离得更近,不同类样本在投影后离得更远;在PIE和AR人脸库中的仿真实验验证了算法的有效性和稳定性。     

Face Recognition Using Kernel Discriminant Analysis

Linear Discrimiant Analysis (LDA) has demonstrated their success in face recognition. But LDA is difficult to handle the high nonlinear problems, such as changes of large viewpoint and illumination in face recognition. In order to overcome these problems, we investigate Kernel Discriminant Analysis (KDA) for face recognition. This approach adopts the kernel functions to replace the dot products of nonlinear mapping in the high dimensional feature space, and then the nonlinear problem can be solved in the input space conveniently without explicit mapping. Two face databases are used to test KDA approach. The results show that our approach outperforms the conventional PCA(Eigenface) and LDA(Fisherface) approaches.     

基于局部色彩不变量的图像篡改检测方法

针对基于分块的图像区域复制篡改检测方法通常面临的图像特征提取计算量大、维度高、识别率低等问题,提出一种基于局部色彩不变量特征的图像区域复制篡改检测方法,将RGB彩色图像转换到对立色彩空间,通过分析和提取图像各通道上的局部密度分布特征,构建k-d树进行相似分块特征匹配以实现图像区域复制篡改检测.提出的局部色彩不变量密度特征具有维度低、计算简单等特点.实验结果表明,本文方法与其他几种典型的基于分块的方法相比,具有较低的时间复杂度和较高的检测率,且对图像篡改区域的旋转、缩放攻击具有较好的鲁棒性,特别是当图像篡改区域进行大角度旋转时与其他几种方法相比具有明显优势.     

基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.     

基于核独立分量分析的盲多用户检测算法

针对DS-CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,提出了一种改进的核独立分量分析(KICA)算法.该算法首先将五阶收敛的牛顿迭代公式引入到传统的FastICA算法中,同时还引入了一种新的核函数——混合核函数来解决非线性混合信号的分离问题,从而实现了多用户信号检测.最后将所提出的算法与传统的FastICA算法和KICA算法进行仿真比较.结果表明:所提出的算法不仅收敛速度较快,而且具有较小的误码率.     

基于改进核主元分析的故障检测

针对电主轴系统特点,提出基于改进核主元分析(KPCA)的故障检测方法,引入混合核函数的定义,将多项式核和径向基核的混合核方法与主元分析方法(PCA)相结合,解决采用单一核函数诊断故障时的高误诊率问题.首先对数据进行预处理,然后使用混合核函数对数据矩阵进行映射,映射到高维特征空间,使非线性数据变量变为线性数据变量,并使用PCA提取变量数据的高维空间相关特征确定主元个数,最后根据混合非线性主元特征计算出的T2和Q统计量,实现在线故障检测.该方法改进传统核函数的选取方法,充分考虑工业过程中的非线性,更精确地描述工业过程特性,可以准确、有效地检测出电主轴系统故障.对田纳西-伊斯曼(TE)过程以及电主轴系统的应用实例证明该方法的可行性.     

基于核独立成分分析的盲多用户检测算法

针对部分多用户检测算法需要对信道参数进行估计的缺点，提出了一种基于核独立成分分析的盲多用户检测算法．该算法根据源信号的不同分布情况，在重建核希尔伯特空间内选取不同的非线性函数作为对比函数，将信号从低维空间映射到高维空间．在高维空间，接收端利用已知信息，将目标用户扩频码作为解混矩阵的初始值，利用自适应方法进行迭代，有效地解决了盲信号分离的无序性，实现了目标用户信号的提取．仿真实验表明，该算法的误码率性能在用户数量增大和远近效应严重的情况下都远优于基于匹配滤波器的单用户检测器，与传统独立成分分析方法相比更具灵活性和鲁棒性．