MEMS惯性高度尺测量精度分析

研究了基于微电子机械系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)的惯性导航系统的短时相对高程测量精度,设计了“惯性高度尺”算法,进行了桌面测高和楼层测高两个验证性实验。分析了不同运动条件和运动时间下“惯性高度尺”的测高精度。基于零速修正技术提出了一种分段测量的方法。实验结果表明,桌面测高可实现毫米级精度(相对误差0.17%),楼层测高可实现多层厘米级和单层毫米级测量精度(相对误差分别为0.22%,0.06%)。测量误差与载体的姿态动态和运动时长成正相关。实验验证了MEMS惯导用于高度测量具有较高可行性,稳定的运动条件和较快的测量时间能够提高测量精度。     

基于组合策略的印刷公式符号切分方法

对公式符号切分这一公式识将符号分离与符号合并策略相结合,提取公式符号的方法,对具有包含关系的符号进行分离操作,而对由多个连通部件构成的符号进行合并处理.实验表明,该方法能够较好地适应公式特点,具有较高的准确性.     

基于亚像素文本图像的分割算法

在Niblack和Otsu算法的基础上,提出了运用亚像素图实现图像分割的算法.经实验证明,所提出的算法能更好地保持字符的拓扑结构和光滑字符的边缘,分割效果比使用原图像直接进行分割有明显的改进.     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

基于物体关系描述的单目语义SLAM方法

外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。     

基于改进的朴素贝叶斯文本分类研究

文本分类(Text Categorization,TC)指的是把一个自然语言文本,根据其主题归入到预先定义好的类别中的过程.文本分类是自然语言处理的一个基础性工作,也是近年来人们研究的热点话题.针对朴素贝叶斯算法在小样本集分类效果不高的原因进行了分析,对其进行了改进和调整,提出了基于改进的朴素贝叶斯文本分类方法,试验结果表明,该方法取得了更好的效果.     

灰度和彩色图象分割的一种改进算法

图象边缘检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别区域中得到广泛的应用。但由于边缘点不连续和难以把存在大量碎边缘的高细节区提取出来这两个原因,而不能直接实现完整意义上的图象分割。为了提高图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出用边缘生长的方法来解决不连续的边缘点链接问题,以便间接地将高细节区围成一个区域。该算法也可以嵌入到其他利用边缘信息的分割算法中。     

基于自适应背景模型的动态场景目标检测

背景建模一直是运动目标检测中的一个重要课题。该文提出一个适用于动态背景的基于非参数估计的前景背景对比模型。模型通过核函数估计的方法模拟了像素点五维特征向量的概率分布,并在图像序列中滚动更新。实验证明,上述算法能够在一般目标检测,特别是动态场景(摇动树枝等)的检测中取得较好的效果。     

一种基于Markov随机场模型的核磁共振图像分割方法

为了提高核磁共振(MR)图像分割的效果,提出了一种基于Markov随机场模型的分割方法。该方法利用Markov随机场描述图像的先验分布,结合MAP准则获得分割优化函数,通过ICM局部迭代使分割优化函数收敛。迭代过程中引入了后验概率矩阵的平滑;提高了分割的精度和速度。实测数据的实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于SVM的日文网页分类

网页分类是使用机器学习算法实现网页类别的自动标注。提出了一种基于SVM的日文网页分类方法,针对日文的特点,设计日文词素词典与规则库,并以此为基础进行日文分词和特征表示,然后使用互信息度进行特征选择,最后应用SVM来构造分类超平面,对日文网页进行分类。最后通过实验进行了验证。