单变量序列数据分类方法综述

单变量序列数据分类涉及现实世界的诸多应用领域,具有重要的研究意义与应用价值。目前,单变量序列数据分类领域的发展处于深度学习逐渐取代传统方法的关键时期,但相关的归纳综述仍然很少。为了促进未来研究,本文对单变量序列数据分类方法进行了全面的总结,根据提取分类信息的不同,将现有分类方法分为基于形状信息、基于频率信息、基于上下文信息以及基于信息融合4种类别。此外,本文依托公开数据集对典型分类方法进行了对比与分析,并对未来研究方向进行了展望。

基于置信熵差的冲突证据融合方法

在证据理论中,加权平均是解决冲突证据融合的有效方法。然而,如何合理地确定证据权重是一个值得研究的问题,现有的一些方法利用置信熵自身来确定证据权重,在一定程度上解决了冲突问题,但当冲突证据置信熵值大于或等于正常证据时,系统将赋予冲突证据同等甚至更大的权重值,导致冲突得不到有效处理。本文提出基于置信熵差的冲突证据融合方法,利用证据内对应焦元的邓熵值差度量证据之间的差异,从而合理地确定证据权重值。算例结果表明,该方法能够克服现有方法的不足,赋予冲突证据更小的权重值,且具有更高的正确目标可信度。

基于多边形顶点法矢量的网格模型简化算法

在计算机图形学中 ,经常采用网格模型进行几何物体的描述 ,而网格模型的大数据量成为实时绘制的瓶颈 ,因此 ,必须对网格模型进行简化 .目前的简化算法 ,主要是以网格模型几何误差的最小化为准则 ,而忽略了模型的视觉特征 .为此提出了一种基于法矢量的模型简化算法 ,其简化准则是视觉特征的最优化 .首先获取多边形顶点的平均法矢量 ,然后依据该法矢量确定简化门限 .实验结果表明 ,当地景模型简化至 95 4 %时 ,仍然保持了令人满意的图象质量 .该算法能够在保证高度真实感视觉效果的前提下 ,实现模型较大幅度的简化 .

三维虚拟场景绘制加速技术综述

加速三维图形的绘制对三维虚拟场景的交互式生成有重要作用。该文结合三维图形绘制流水线 ,概括了提高绘制性能的途径 ,综述了可见性处理、细节层次方法、基于图象的绘制以及大型几何数据库的操纵等主要的绘制加速技术。

培养创新素质 改革专业课程教学

本文概括了创新素质的基本内涵,指出了传统专业课程教学中存在的问题。提出了从教学观念、教学模式、课程结构、教学方法、评价体系等方面进行专业课程教学改进的思路和措施。

智能图形显示终端的软件设计与实现

文中讨论了按CGI 标准来设计智能图形显示终端的软件接口,总结了智能图形显示终端软件的设计和实现的思想和方法。

一个并行三维图形处理系统的设计

本文介绍了一三维图形并行处理系统的设计，着重研究了三维图形处理系统体系结构问题，具体设计了一种并行处理结构，讨论了系统硬件和软件的设计，描述了系统的工作过程。

基于条件熵的不完备信息系统属性约简算法

在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种新的基于信息论观点的启发式约简算法,它统一了完备信息系统与非完备信息系统中的约简方法。通过实例说明,该算法能得到决策表的相对约简。

基于Gabor滤波器组的多特征尺度不变特征提取方法

提出了一种多特征尺度不变特征提取方法,简称GIFT(Gabor scale-Invariant Feature Transform).该方法首先利用2D Gabor滤波器组模拟生物视觉感知计算模型进行特征点检测,符合生物视觉感知特性,得到具物理直观性、稳健的特征点.其次采用基于Gabor核函数的特征尺度选择方法对所检测的特征点选择多个特征尺度,得到高可区分性的多特征描述子.最后,通过设计面向多特征尺度的特征匹配策略,提高特征匹配的可靠性.基于标准数据集的对比实验结果表明,GIFT方法在特征匹配率和稳健性上均优于SIFT.

基于改进局部切空间排列的流形学习算法

局部切空间排列是一种广受关注的流形学习算法,其具备实现简单、全局最优等特点,但其难以有效处理稀疏采样或非均匀分布的高维观测数据。针对这一问题,该文提出一种改进的局部切空间排列算法。首先,提出一种基于L1范数的局部切空间估计方法,由于同时考虑了距离和结构因素,该方法得到的切空间较主成分分析方法更为准确。其次,在坐标排列步骤为了减小排列误差,设计了一种基于流形结构的加权坐标排列方案,并给出了具体的求解方法。基于人造数据和真实数据的实验表明,该算法能够有效地处理稀疏和非均匀分布的流形数据。

基于相容系数的冲突证据合成方法及评价准则

D-S(Dempster-Shafer)证据理论能够有效地处理不确定信息,在信息融合领域得到了广泛的应用。针对D-S证据理论在处理高冲突证据时存在的不足,提出了一种新的证据组合方法和量化的评价指标。所提方法利用相容系数来确定每个证据关于各个命题的权重,对证据源进行修正后再利用D-S证据理论组合规则进行融合。评价指标则是利用证据源的权重对合成结果与原始证据之间的冲突进行加权求和。仿真实验结果表明,同已有方法相比,所提方法的合成结果更加合理。相应的评价准则也符合主观认识,显示出良好的评价性能。

基于全局最优的快速一致性点漂移算法

目前受到广泛关注和研究的一致性点漂移(CPD)算法是一种基于高斯混合模型的点模式匹配算法,虽然该算法具有较强的鲁棒性,但其存在局部最优性和收敛速度随点集大小增加而下降等问题。针对上述问题,该文提出了一种新的基于全局最优的快速一致性点漂移算法。该算法首先将点集进行正交标准形约简,利用约简后点集的重要性质,推导出不完全观测数据的对数似然函数在全局最优解附近凸函数区域的边界值,再以该边界值为基础,采用多重初始化策略来实现全局最优。最后,提出了基于置信域的全局收敛二次平方迭代期望最大化算法,实现了全局优化算法的超线性收敛。模拟仿真与真实数据实验验证了该文算法是有效的、快速的以及鲁棒性较强的。

基于ORB的快速完全仿射不变图像匹配

ASIFT具有完全仿射不变性,但计算耗时;ORB实时性好,但仿射不变性差。为了在图像匹配中同时兼顾仿射不变性和实时性,利用模拟相机在不同视点下成像的手段使得ORB具备完全仿射不变性,进而提出了一种基于ORB的快速完全仿射不变图像匹配新算法(AORB)。首先通过模拟相机在不同视点下成像以获取模拟的图像,然后用快速的ORB算法对所有模拟的图像对进行匹配,最终取得完全仿射不变性。实验结果表明,该算法能够满足完全仿射不变图像匹配需求,并且相比基于OpenMP的ASIFT计算速度提高了约6倍。

目标数据关联技术综述

目标数据关联是面向目标识别的融合系统中的重要步骤,是目标变化检测、识别跟踪及信息融合等应用实现的前提和关键技术。在广泛调研的基础上,首先对目标数据关联技术的研究现状进行归纳整理;从关联因子和侦察信息类型两个角度讨论了目标数据关联技术的分类问题及相关方法原理;然后对用于目标数据关联技术的算法进行了较为全面的综述;最后分析了目前研究中所面临的主要问题,展望了进一步研究的主要方向。

基于稀疏表示和非参数判别分析的降维算法

针对人脸识别问题提出一种新的监督降维算法。算法首先基于稀疏表示理论,利用同类样本间的稀疏重构来构建图。此方案不仅可以克服传统图构造方法中参数选择的困难,而且能够更好地刻画类内信息。然后,算法采用非参数类间离差来刻画类间信息,非参数类间离差在处理复杂分布数据时相比于参数类间离差更具判别力。最后,算法通过保持类内稀疏重构关系的同时最大化非参数类间离差来求得最优的投影矩阵。在ORL和Extended Yale B公共人脸数据库的实验表明,该算法能够获得较好的识别结果。

基于SISE方程的广义gamma分布参数估计方法

广义gamma分布(GΓD)是近年来用于SAR图像统计建模重要分布之一,参数估计是制约其应用的核心问题。该文提出了一种新的*GΓD参数估计方法。首先分析了*GΓD的对数累积量参数估计方法(Mehtod-of-Log-Culmulants,MoLC)的不足,接着推导了基于SISE(Scale-Independent-Shape-Estimation)方程的*GΓD参数估计表达式,并给出了具体的求解方法。最后,利用蒙特卡洛仿真的实验结果表明,该文方法稳定性和有效性优于MoLC。

基于SPOC的“计算机视觉导论”课程混合式教学设计

小规模限制性在线课程SPOC的兴起和发展给军队院校课程教学改革带来了巨大的机遇。如何利用好开放的、国际互动性强的世界一流大学的优质在线课程资源,结合本校的专业课程体系特点和研究特长,引导和培养学生的创新精神和创新能力,需要深入研究和实践。介绍了SPOC的兴起与实践现状,分析了SPOC给军队院校课程教学改革带来的优势,以"计算机视觉导论"课程为例,提出基于SPOC的混合式课程教学模式设计与实施举措。

基于ZMNL的相关复合K分布雷达海杂波仿真

相关K分布是一种适于描述雷达海杂波的非高斯分布模型。快速、准确地模拟雷达海杂波,对雷达最优信号处理器的设计及雷达系统的模拟是十分重要的。文中讨论了相关K分布海杂波的建模与仿真,在K分布的自相关函数与高斯分布的自相关函数之间的非线性关系的基础上,利用修正的零记忆非线性变换,仿真产生了相关复合K分布雷达海杂波。仿真实验结果表明,这种方法是准确、有效、可行的。

结合聚类的GM-PHD滤波器辐射源群目标跟踪

群目标跟踪是一种情况更为复杂的多目标跟踪问题,由于军事辐射源目标经常出现雷达关机的情况,因此常用的多目标跟踪方法对于这类辐射源群目标的跟踪效果并不理想。为此,结合聚类技术提出了一种改进的高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture-probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器跟踪方法。该方法在GM-PHD滤波器的更新过程中,通过引入群中心产生的虚拟量测信息以提高目标跟踪性能,但不进行量测集划分。获得单一个体目标的估计状态后利用Jensen-Shannon divergence计算其相似度,然后再对估计目标进行聚类以实现群目标的跟踪。最后通过对相邻时刻的群中心轨迹点进行关联匹配,从而获得群目标的完整运动轨迹。仿真实验结果表明,所提方法能够对辐射源群目标进行有效跟踪,并具有较好的目标跟踪性能。

基于VC++和Direct3D的雷达PPI显示器仿真

雷达显控终端作为对雷达数据的直观表述,是各种雷达系统中的重要组成部分。该文对Direct3D和雷达显示器进行介绍,并在此基础上,提出一种新的基于VC++和Direct3D的雷达P型显示器仿真模型及其实现方法,该方法简单灵活、易于掌握,且模块通用性和可扩展性强、可移植性高。实验结果表明,该模型及其实现方法能够达到实际工程要求,具有较高实用价值。