LBP和HOG的分层特征融合的人脸识别

针对LBP描述子提取的纹理特征有限且不能有效地描述图像边缘和方向信息的问题,提出了LBP和HOG的分层特征融合的方法.首先利用LBP算子提取图像的分层纹理谱特征,然后利用HOG算子提取原始图像的边缘特征和基于分层LBP特征的分层HOG特征,最后将分层LBP特征分别与2种HOG边缘特征融合,得到2种不同的多层融合特征.通过在ORL,Yale和GT人脸库上进行实验,比较了15种算法的识别性能,结果证明了文中方法的有效性;相对于传统的经典降维算法、单一的LBP特征提取算法和HOG特征提取算法,该方法的识别率有很大的提高,分别达到99%,99.5%和99.14%.

渤海海域应急救援基地选址优化方法

针对海上应急救援基地规划比较单一的问题,结合渤海海域交通流特征和海上交通事故的统计结果,提出了应急救援基地双覆盖优化模型。综合考虑了渤海海域环境条件和事故发生率的影响,基于地理网格划分方法确定了渤海海域应急事故点,根据港口条件选定了应急救援基地候选点。应用双覆盖模型对渤海海域应急救援基地选址进行了优化分析,利用遗传算法优化求解,得到渤海海域应急救援基地选址的最优布局方案。研究结果表明:提出的应急基地双覆盖模型比现有的选址模型有更好的覆盖效果,且适应度函数值高达0.92,充分证明了模型的有效性。

分层纹理特征和梯度特征融合的图像分类

为了提高分类检索和识别的准确率,提出了分层纹理特征和梯度特征融合的方法,即分层中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的特征融合方法。首先,对原始图像进行多次CS-LBP特征的提取,得到3层不同的特征图像;然后对特征图像进行大小相等、不重叠分块,分别提取每块CS-LBP特征和HOG特征,形成每一层的特征;再将特征图像的特征进行融合。分别在标准图像库和人脸库上进行仿真,研究结果表明:提出的分层融合方法的分类查准率和识别率比传统方法分别提高了15%和10%。

融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码的图像分类

稀疏编码在编码过程中忽略特征之间的局部关系,使编码不稳定,并且优化问题中的减法运算可能会导致特征之间相互抵消.针对上述2个问题,文中提出融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码的图像分类方法.引入局部特征附近的基约束编码,利用非负矩阵分解将非负性加到Laplacian稀疏编码中,利用空间金字塔划分和最大值融合表示最终的图像,并采用多类线性SVM分类图像.本文方法保留特征之间的局部信息,避免特征之间相互抵消,保留更多的特征,从而改善编码的不稳定性.在4个公共数据集上的实验表明,相比其它现有算法,本文方法分类准确率更高.

分层CS-LBP和HOG特征融合的人脸识别研究

针对单独的纹理特征只能提取图像的纹理信息而不能得到图像轮廓边缘信息的问题,在人脸识别的特征提取研究中提出了分层CS-LBP和分层HOG特征的融合方法.对图像分别进行多次CS-LBP和HOG特征的提取,得到分层CS-LBP特征提取图像和分层HOG特征提取图像,对分层的特征提取图像再次提取分层CS-LBP和分层HOG特征,并将两种分层特征进行融合,得到更有效的人脸的纹理及边缘轮廓特征.在ORL和GT人脸库上的实验结果验证了所提出的分层特征融合方法的有效性.

基于多层非负局部Laplacian稀疏编码的图像分类

针对单层稀疏编码结构对图像特征学习能力的局限性问题,提出了一个基于图像块稀疏表示的深层架构,即多层融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码算法(MLLSC)。对每个图像平均区域划分并进行尺度不变特征变换(SIFT)特征提取,在稀疏编码阶段,在Laplacian稀疏编码的优化函数中添加局部性和非负性,在第一层和第二层分别进行字典学习和稀疏编码,分别得到图像块级、图像级的稀疏表示,为了去除冗余特征,在进行第二层稀疏编码之前进行主成分分析(PCA)降维,最后采用多类线性支持向量机进行分类。在四个标准数据集上进行验证,实验结果表明,MLLSC方法具有高效的特征学习能力,能够捕获图像更深层次的特征信息,相对于单层结构算法准确率提高了3%~13%,相对于多层稀疏编码算法准确率提高了1%~2.3%;并对不同参数进行了对比分析,充分展现了其在图像分类中的有效性。

混合鱼群优化算法的贝叶斯网络结构学习

针对从数据集学习贝叶斯网络结构准确率不高的问题,提出了一种基于混合鱼群优化算法的结构学习算法。首先,利用互信息和最大似然树生成初始无向图;然后,由无向图的边随机生成初始种群,将粒子群算法的个体记忆和交流意识引入鱼群算法的行为模式,减小算法搜索行为的盲目性;最后,将优势遗传算法的变异和交叉算子应用于算法的寻优过程。仿真实验结果验证了改进后的算法具有更强的寻优能力。

任意距离下Dubins最短路径研究

为快速寻找同一平面内连接带方向两点的最短路径,针对两点距离较短时需考虑因素较多的问题,推导了短距离条件下不同情况Dubins路径的分段连续计算公式,并在此基础上证明了任意距离条件下的Dubins最短路径;完善了Dubins最短路径理论,推动Dubins路径在航迹规划等实际问题中更加广泛的应用,试验结果证明当带方向两点位置确定时根据结论可快速获得连接两点的最短路径。