基于双特征融合的动态图像分析算法

为解决汽车碰撞实验过程进行测量和记录数据困难的问题,提出一种能从汽车碰撞动态图像中检测、识别和追踪标志目标的算法。该算法采用二值图像同或相关法分离出目标和背景;在找出感兴趣区域后提取相邻帧目标的坐标和纹理进行特征匹配;给出了对匹配量化值进行加权平均融合的策略,并由等错误率最小准则确定融合的最佳权系数;在融合量化值定义为相似度的基础上,通过决策阈值对相邻帧目标间的最大相似度组合进行识别;从而进一步提出了用同构映射原则来判断相邻帧目标的最佳配对。实验结果表明,该算法对相邻帧目标的配对准确率比传统单特征法提高5%,能更有效的对目标进行追踪。     

高斯移动平均环境下带时滞的期权定价模型

在Black-Scholes公式的基础上建立了带时滞的欧式期权定价模型。该模型中用高斯移动平均过程取代标准布朗运动,并且假设模型满足一些条件以保证市场的完备性。由此建立的模型可以更好地描述真实环境下的市场特征。最后,该文给出了在一个等价鞅测度下的无套利原理以及较为精确的套期保值策略。     

一种快速手势识别算法的实现与验证

基于大多数的手势识别算法,需要提取高维度的特征,限制了手势识别在实时系统中的应用。文中针对这种问题,提出一种快速的手势识别算法。首先,在原始图像上提取轮廓块边缘对目标区域进行分割。其次,提取目标区域的形状特征。然后,在数据库中,对每种手势只记录一幅标准的参考图像。最后,通过比较参考图像与待检测图像中的手势特征,来匹配和标记手势的含义。实验结果表明,文中提出的快速算法能够准确地识别手势。     

轿车与卡车超车过程中瞬态气动特性分析

以某轿车和卡车为研究对象,采用动网格和滑移交界面技术,对两辆车超车过程中外部流场进行了数值模拟研究,得到两车的阻力和侧力的瞬态变化趋势。同时通过截取流场剖面上的压力场和速度场,分析并总结超车过程中汽车的瞬态气动特性。仿真结果表明:在超车过程中两车周围的流场相互变化影响,车身受到的气动力在极短的时间内发生剧烈变化;两车的气动力变化趋势不一样,而且二者的变化不同步;轿车的气动阻力呈先增大,当两车车头的距离(X)与轿车车身长(L)之比为0.75时达到最大值,而后减小,最后恢复常态值;轿车的气动侧力有呈类正弦曲线的变化,即当X/L=-2.5和X/L=0.75时达到正向和反向的最大值;卡车的气动力变化趋势更复杂,且达到峰值的时刻与轿车的不同。     

基于信息融合的高炉料面红外图像分割方法

针对高炉料面红外图像特征难以准确提取的问题,提出一种基于多源信息融合和免疫遗传算法的最大模糊熵分割方法.根据专家经验和多源过程检测信息,将高炉料面图像分为高温和低温子图像,采用免疫遗传算法和最大模糊熵分别对子图像进行分割,再将分割后的图像融合.采用国内某钢铁公司高炉炉项摄像机拍摄的图像进行图像分割比较实验.研究结果表明:该方法有效地利用多源信息和高低温图像特征,充分发挥最大熵法分割精度高和受目标大小影响小等优点,通过免疫疫苗接种提高遗传算法搜索最佳阈值的收敛速度;该方法能高效准确地提取高炉料面温度特征,及时发现高炉异常炉况,更符合工业实际应用要求.     

Semi-supervised learning based probabilistic latent semantic analysis for automatic image annotation

In recent years, multimedia annotation problem has been attracting significant research attention in multimedia and computer vision areas, especially for automatic image annotation, whose purpose is to provide an efficient and effective searching environment for users to query their images more easily.In this paper, a semi-supervised learning based probabilistic latent semantic analysis ( PL-SA) model for automatic image annotation is presenred.Since it' s often hard to obtain or create la-beled images in large quantities while unlabeled ones are easier to collect, a transductive support vector machine ( TSVM) is exploited to enhance the quality of the training image data.Then, differ-ent image features with different magnitudes will result in different performance for automatic image annotation.To this end, a Gaussian normalization method is utilized to normalize different features extracted from effective image regions segmented by the normalized cuts algorithm so as to reserve the intrinsic content of images as complete as possible.Finally, a PLSA model with asymmetric mo-dalities is constructed based on the expectation maximization( EM) algorithm to predict a candidate set of annotations with confidence scores.Extensive experiments on the general-purpose Corel5k dataset demonstrate that the proposed model can significantly improve performance of traditional PL-SA for the task of automatic image annotation.     

基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能.     

一种基于循环神经网络的古文断句方法

提出一种基于循环神经网络的古文自动断句方法。该方法采用基于GRU(gated recurrent unit)的双向循环神经网络进行古文断句。在解码过程中,该算法不仅利用神经网络输出的概率分布,还进一步引入状态转移概率和长度惩罚,以便提高断句准确率。在大规模古籍语料上的实验结果表明,所提方法能够取得比传统方法更高的断句F1值。     

基于不变角度轮廓线的三维目标识别

三维物体的快速准确识别是研究的热点.根据局部特征变换的特点,提出了不变角度轮廓线的识别方法.算法通过点云矢量特征对物体进行局部分割,利用欧式距离、测地距离以及角度三个变量,建立其不变角度轮廓特征描述,进一步提取不变矩特征,构建特征向量数据库集.被识别物体的特征描述和数据库中特征进行夹角余弦匹配,可完成物体的识别.通过识别实验以及识别算法性能分析,结果表明算法具有较高的识别率和识别效率,可以用于复杂点云物体识别.     

基于地统计和移动窗口法的坝上地区小尺度土壤盐分空间变异及其影响因素

采用原位测定法测定坝上地区典型河漫滩草地土壤盐分,分析不同深度土壤盐分含量的空间变异规律,并分别通过地统计和移动窗口法定量分析河流和微地形对小尺度土壤盐分空间变异的影响.结果表明:离水体越近,盐分值越大;土层越浅,盐分值越大;表层土壤盐分的变化大于底层;受人为扰动影响,土壤盐分与微地形呈低相关性;在地下水埋深较浅的地区,垄沟对盐分分布的影响相对较小.以移动窗口为基本单元可以使空间格局信息明晰化,为土壤盐分空间变异研究提供新途径.土壤盐渍化治理时要充分考虑水体、地形等因素的影响,对河流沿岸以及地下水埋深较浅的小高地等盐渍化易发区采用生物措施、工程措施及农化措施等方法进行重点防治.本研究结果可为小尺度土壤盐分空间变异影响因素的定量研究提供一定的参考,对坝上草原地区牧场土壤盐渍化问题的防治提供理论依据.