基于自然特征点的实时增强现实注册算法

提出了一种基于自然特征点的实时跟踪注册算法,并将其应用于增强现实系统。算法在已知场景的3D模型以及少量标定关键帧图像的基础上,选择与当前图像最为匹配的关键帧,利用基于关键帧的图像匹配方法实时获取摄像机的运动参数估计。算法采用合成中间图像的技术解决两图像特征点间的宽基线匹配问题,并应用扩展卡尔曼滤波器对参数估计结果进行平滑,以消除系统抖动现象。实验结果表明,算法鲁棒性强,注册精度高,能够有效地克服系统误差漂移。     

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.     

New Robust Global Motion Estimation Approach Used in MPEG-4

The Global Motion Estimation ( GME)technique is importantfor‘sprites’ generation andobject segmentation tasks involved in MPEG- 4.This paper presents a new robust GME approachusing the novel idea to pre- analyze scene contentbefore motion estimation. The pre- analysis isbased on Spatial Temporal Gradient Scale ( STGS)images derived from the original image sequences.As a result,outliers can be removed from thedominant motion estimate at the initial estimationstep. Compared with class…     

面向事件的地理要素时空回溯研究

以基础地理数据为例,在研究现实世界-计算机世界-数据库中事件-变更操作-要素之间的逻辑关系的基础上,通过建立要素信息表、事件信息表以及包含事件关联、事件约束的事件树索引体系,提出并实现了面向事件的地理要素的时空回溯方法,为地理要素的时空查询与回溯奠定了基础.     

浅谈既有建筑物加层方法选择及存在问题

随着我国当前人口增长速度加快、国内用地日益紧张,我国开始加强了对既有建筑加层改造研究与探讨的重视。文章简要介绍了常用的一些加层方法及加层后建筑较加层前所发生的变化,阐述了国内外当前发展状况及研究现状,探讨了当前在加层研究中存在的问题。     

鲁棒的高速物理随机数发生器

基于宽带混沌激光作为物理熵源, 提出一个性能稳定的高速物理随机数发生器实现方案. 利用差分比较器对宽带混沌信号延迟作差, 再经由时钟控制的触发器进行采样保持以及后续异或处理, 实验获得了速率为1.44 Gbit/s 的随机数. 该方案免去了精确的阈值电压调节过程, 利用差分比较纠正了混沌幅值概率密度分布的偏差, 使混沌幅值分布的中值偏斜度系数为γ= 1.5×10^-6. 此实验系统可抗外界波动信号的干扰, 能够连续稳定工作至少12 h.     

基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference,EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

基于图像特征的双目测距系统的研究

针对双目视觉测距中测量误差大、图像信息单一、实时性差等问题,提出一种基于ORB(oriented fast and rotated brief)特征的双目测距方法。对视频帧进行中值滤波处理,提取图像ORB特征,通过实验选出匹配效果最好的汉明距离。对筛选后的匹配点进行RANSAC(random sample consensus)模型估计,去除误匹配,分析视差和真实距离的模型关系,构建最优的测距模型并在实验平台上进行验证。结果表明:所提方法比其他双目测距方法具有测距精确、运行速度快、鲁棒性强的优势,能够实时显示图中特征的距离信息。     

体域网中基于特征组合的步态行为识别

物联网(internet of things,IOT)拥有无处不在的识别、传感和通信能力,体域网(body area network,BAN)属于物联网中和人体相关的领域,其应用广泛,可以在日常生活中对人们进行监测及提供帮助.行走是许多日常活动的基本环节,因而步态分析能为体域网应用提供重要的生理行为信息.现有的步态分析已取得一定的研究成果,但仍存在一些问题,例如大多数步态特征提取是对加速度信号进行6重以上的变换,使得特征达到了45维以上,最后需要通过降维或优化来简化特征,较为复杂.本文设计一种灵活便捷的数据采集系统,并利用小波变换、傅里叶变换和四分位差提取出加速度信号中比较简单、低维度但能反应运动特征的步态参数,之后通过模式识别算法进行步态行为识别验证.实验结果表明该系统使用方便,特征提取方法简单实用,识别精确度为97%,EER(equal error rate)最小可到0.9%.     

一类参数不确定系统的鲁棒控制及仿真

考虑具有大运行范围飞控系统的鲁棒控制问题.基于最佳拟合的方法,建立了适合大运行范围的飞行控制系统模型,从而将其转化为一类与摄动参数呈多项式函数关系的不确定性模型.对某模型飞机控制系统,采用文中鲁棒控制方法,对其进行了鲁棒镇定控制设计,仿真结果表明了文中方法的可行性.