一种基于凸壳的智能服务机器人路径规划算法

将一种基于凸壳的路径规划算法应用于体育场智能服务机器人,首先采用基于Haar特征分类器的方法确定球的坐标,采用基于颜色模型的方法确定机器人的位置及航向,并根据机器人的自身特点,将一定范围内的多个球视为一个目标点处理;然后以目标点坐标作为算法输入,采用基于凸壳的路径规划算法得到一条较优的捡球路径.该算法可以降低机器人的捡球运动代价,有效提高机器人的捡球效率.     

采用Haar小波与Gabor小波特征的级联式人脸检测方法

研究Gabor小波的构造及其特点,将其与AdaBoost算法相结合,优化原算法的性能.提取的Gabor特征对应到指定滤波器的指定采样点上,只需取这些指定采样点的一个领域内的图像与指定滤波器进行卷积,而不需要将整个图像与整个滤波器组进行卷积,可大大降低计算量提高运算速度.最后,通过算法对特征进行筛选,得到迭代误差率较低的...     

基于视觉特性的自适应混合编码

提出了一种基于视觉特性的自适应混合编码方法,对于不同性质的子块施用不同的方法.文中还给出了选择某类方法的理由,并给出了对强变化的单边沿的一种有效的编码方法.模拟实验表明:结果是令人满意的.     

基于贝叶斯判别器的面部检测

 提出了1种基于PCA(主成分分析)的贝叶斯判别器用于检测灰度面部图像.为检测面部图像,首先用PCA减低训练图像的维数以为判别器提供教好的图像描述.训练图像包括面部图像和非面部图像并给出正确标识,用EM算法学习图像的特征向量.在构建好学习模型后,用贝叶斯后验概率检测未知样本.模型参数估计和判别原则都是基于最大似然度.在估计了概率密度函数后,贝叶斯判别器可产生最小的误差,为分类的教优准则.本方法用2356副面部图像和3780非面部图像作为学习样本,学习过程获取面部图像与非面部图像的差异而构建判别模型.训练图像包括不同位置,不同表情,不同亮度条件的同一对象图像.训练模型用于检测205副面部图像,实验结果在文章第4部分给出.     

模糊主分量分类器

W.J.Hu提出的主分量分类器(PCC)通过最大化两类样本在分类面法方向上的投影代数和,实现样本分类.PCC是基于样本的统计平均特性,所以少量的野值对分类面方向的确定影响较小,而SVM对野值较为敏感.PCC与支持向量机相比具有较好的鲁棒性.但是PCC对野值的处理等同于其他样本,尽管有效果,但仍会影响分类面的求取,同时也缺乏直观上(或物理上)的解释,而且没有考虑随机噪声对分类面的影响.鉴于此,在PCC的基础上进行改进,引入模糊思想,设计了一组模糊型的主分量分类器,进一步弱化野值和随机噪声对分类面的影响.人工数据集和Beachmark数据集上的实验证明了新分类器的有效性.     

涡流空气分级机分级功能区研究

从理论上分析了涡流空气分级机的分级过程,在此基础上把涡流空气分级机内部分为主要分散区、分散分离区、第二分离区、辅助分离区、阻力区五个功能区,讨论了各功能区在分级过程中的作用,用物料试验证明了作者的分区正确.在此基础上改进了主要分散区、分散分离区、第二分离区三个功能区,得到更好的分级效果;这将对理解和改进涡流空气分级机分级性能进而开发出性能更好的涡流空气分级机具有指导作用.     

A detection strategy of multi-pose face in compressed domain

In this paper, we present a strategy to implement multi pose face detection in compressed domain. The strategy extracts firstly feature vectors from DCT domain, and then uses a boosting algorithm to build classifiers to distinguish faces and non-faces. Moreover. to get more accurate results of the face detection, we present a kernel function and a linear combination to build incrementally the strong classifiers based on the weak classifiers. Through comparing and analyzing results of some experiments on the synthetic data and the natural data, we can get more satisfied results by the strong classifiers than by the weak classifies.     

A multiple intelligent agent system for credit risk prediction via an optimization of localized generalization error with diversity

Company bankruptcies cost billions of dollars in losses to banks each year. Thus credit risk prediction is a critical part of a bank＇s loan approval decision process. Traditional financial models for credit risk prediction are no longer adequate for describing today＇s complex relationship between the financial health and potential bankruptcy of a company. In this work, a multiple classifier system （embedded in a multiple intelligent agent system） is proposed to predict the financial health of a company. In our model, each individual agent （classifier） makes a prediction on the likelihood of credit risk based on only partial information of the company. Each of the agents is an expert, but has limited knowledge （represented by features） about the company. The decisions of all agents are combined together to form a final credit risk prediction. Experiments show that our model out-performs other existing methods using the benchmarking Compustat American Corporations dataset.     

采空区危险性的支持向量机识别

针对采空区危险性影响因素与其危险性等级之间存在着复杂非线性关系的特点,笔者提出采用支持向量机最优分类理论来识别采空区的危险性等级。研究选取岩体结构、地质构造、岩石抗压强度、弹性模量、采空区形状、矿体倾角、高跨比、空区体积等8个参数作为主要影响因素,根据支持向量机理论,提出了1-V-1的采空区分类算法,并在Matlab中编程,建立了分类预测的SVM模型。以某矿山的实测采空区为例,利用该模型进行了识别,并与BP神经网络预测结果作对比。实例研究表明,采用该方法的分类结果比神经网络更准确,与采空区调查结果一致性好,用支持向量机理论进行采空区危险性评价是可行的。     

基于危险理论的无线传感器网络入侵检测的一种新模型

针对传感器节点的内存不足,电池能量有限使得无线传感器网络面临很严峻的安全挑战,提出了一种新式的基于危险理论的无线传感器网络入侵检测系统,它使用了通过K最邻近分类器产生的危险信号。实验结果显示这种系统是无线传感器网络的一种新的理想模型。