基于围线扫描的快速完全欧氏距离变换算法

欧几里德距离变换(EDT)是为由黑白像素构成的二值图像中所有像素找到距离其最近的黑色像素,并计算它们之间的欧几里德距离,目前广泛地应用于图像分析和计算机视觉等领域。本文采用基于围线扫描的思想,提出了一个在二值图像中进行完全欧氏距离变换的算法。算法首先将二值图像中的像素进行分类,对那些本身既不是特征像素且其4-邻域内也没有特征像素的点作上标记,然后对这些标记的像素自内向外进行围线扫描,搜索与它最近的黑点并计算它们的欧氏距离。算法能够计算精确的欧氏距离。同时对算法的时间复杂度进行了简单的分析,并给出了程序实现中得到的一些实验数据,结果表明该算法运算速度快,时空需求在当前的硬件环境下令人满意,是一种有效的和有着巨大实际应用价值的距离变换算法。

基于分类器的图像模糊边缘检测快速算法

通过对Pal-K ing边缘检测算法的分析,提出了一种新的模糊边缘检测快速算法。首先对图像进行模糊增强,然后依据当前像素及其8-邻域像素的灰度,设计了一个分类器,通过计算相对于该分类器的模糊隶属度函数值,对像素进行边缘分类;最后锐化所得的边缘像素,剔除噪声。算法抛弃了Pal-K ing方法中复杂的迭代运算,同时也克服了Pal-K ing算法中对图像低灰度值边缘信息的丢失,还可以通过设置不同的参数来检测不同细节的边缘。实验结果表明,该快速算法比Pal-K ing算法的边缘检测能力更强,同时运算速度提高了约20倍。

一种基于混沌和独立成分分析的自适应多重数字水印算法

采用混沌和独立成分分析技术,提出了一种在小波域自适应嵌入多重数字水印的算法。首先根据一个混沌标签序列从原图像中抽取一子图像,并对其进行小波分解,然后将多个互相独立的混沌水印信号依次嵌入到子图像的中频小波系数中,并自适应确定嵌入强度。根据Newman-Pearson准则检测水印是否存在,若存在,采用独立成分分析的方法提取出水印并进一步判断是否为原始水印。水印的检测与提取过程都不需要原始图像。仿真结果表明该算法对各种常见的攻击有着良好的鲁棒性,有效地解决了数字产品的多著作权问题。

印刷机给纸系统在线监测与自动控制的新方法研究

应用半导体激光器和线阵CCD图像传感器在线监测印刷机纸堆升降并自动更换纸堆的方法,设计了一个由半导体激光器、准直光学系统、成像物镜、线阵CCD、A/D数据采集以及计算机控制电路组成的监测系统,同时对系统的测量范围和测量误差还进行了分析。当印刷机供纸系统的堆纸板到达最高位置时,系统会停止堆纸板运动并控制不停机续纸装置开始工作,实现对印刷机供纸系统的自动化控制。

基于Scrapy的论文引用爬虫的设计与实现

互联网的迅速发展对于信息的发现和搜集带来巨大的挑战,至今爬虫技术已经成为互联网研究热点之一。基于Scrapy设计一个采集网页上面引用的作者和引用信息的爬虫,系统运行结果显示所设计的爬虫对于爬取引用信息,并将其整理成便于存储和理解的结果有较好的效果。

基于Visual Basic胶印机递纸牙类型库的开发

一、引言 递纸机构是单张纸胶印机的关键部位,对印刷质量起着决定性的作用.因此,深入地认识递纸牙以便更好地熟悉胶印机,从而印出更精美的印刷品十分必要.目前,专门用来介绍递纸牙机构的系统还很少见,这对用户了解并选用印刷机递纸牙机构主要的类型带来了不便.为此,我们采用Visual Basic语言开发了胶印机递纸牙类型库.

多特征和多视角信息融合的步态识别

提出了一种基于多特征和多视角信息融合的步态识别方法。应用背景差分和阴影消除获得人体步态轮廓,对人体轮廓使用伪Zernike矩、小波描述子和Procrustes形状分析法进行了特征提取。通过多特征和多视角步态信息融合,完成了基于人体步态特征的身份识别。该方法在CASIA步态数据库上进行了实验,取得了较高的正确识别率,实验结果表明本文所提出的识别方法具有较高的识别性能。

遮挡情况下的多人跟踪方法研究

针对步态识别中遮挡情况下的多人跟踪问题,提出了一种以运动人体的质心代替运动人体的跟踪方法。该方法利用人体质心表示运动的人体,给出了质心的计算方法;并且在多人遮挡的情况下,采用灰色预测模型对遮挡时的运动人体质心进行预测。利用该方法在自建的人体运动步态数据库上进行了实验,结果表明,该方法能够较好地解决遮挡情况下的多人跟踪问题。

基于伪Zernike矩和Hough变换的脱机中文签名鉴别

利用伪Zernike矩和Hough变换提取了脱机中文签名图像的静态特征和动态特征,采用加权欧氏距离分类器完成签名鉴别。在690个真伪签名的较大规模样本库上进行测试,系统最高正确识别率为87.0%。利用签名图像不同特征能提供信息互补的特点,在决策层上进行了特征融合识别。系统在保持对伪样本拒绝率为71%的情况下,对真实签名的正确识别率仍可达80.4%。实验结果表明,多特征信息融合方法能较好地提高签名鉴别系统的识别性能。

LPP算法和DLPP算法在掌纹识别中的应用研究

本文对近年来提出的局部保留映射(LPP)算法和判别局部保留映射(DLPP)算法思想进行了详细介绍,设计并完成了基于LPP和DLPP算法在掌纹识别中识别结果的对比实验。实验结果对基于这两种算法的掌纹识别方法给予数据支持,而且说明DLLP算法要优于LPP算法。

风洞模型支杆系统设计及振动主动控制

研究了悬臂梁支撑系统在强流场环境下的振动抑制问题,并且基于跨声速实验设备中的模型支杆实际振动情况,采用压电陶瓷作为执行器设计了一套抑振器系统。对模型支杆进行了设计,对抑振器的轴向及周向安装位置进行了优化,以获得最佳的抑振器输出性能。基于PD控制算法,搭建了一套实验室模拟系统,在模型自由端施加加速度振幅为0.5 g,1.3 g,2 g的激励,实验结果表明,剩余振幅比为12%,10%,26%,取得了很好的振动抑制效果。

一种基于模糊自适应的速度反馈主动抑振方法

为了实现对受到时变气动载荷扰动下悬臂梁式支撑结构振动的有效抑制,建立了基于压电作动器的振动主动控制系统并进行了试验研究。首先,分析了风洞模型振动主动控制的原理,并提出了一种内嵌于支杆内部的压电陶瓷叠堆式作动器的减振器结构;进而,提出了结构振动状态的评价指标,结合模糊逻辑设计了一种自适应变增益速度反馈控制方法;最后,搭建了试验验证平台,对主动控制系统进行了试验,并将提出的模糊自适应控制方法与传统速度反馈的效果进行了对比。试验结果表明,该控制系统与方法具有较高的稳定性与效率,在激励试验中振动速度幅值小于未控制时的18.2%。该系统与控制方法对扰动具有自适应调节能力。

基于自适应梯度优化的二值神经网络

二值神经网络由于在储存空间和计算上的高效性,在视觉任务中被广泛运用.为了训练不可导的二值网络,直通近似(Straight-Through Estimator)和S型近似(Sigmoid)等多种松弛优化方法被用来拟合量化函数.但是,这些方法存在两个问题:(1)由于松弛函数和量化算子的差异导致的梯度失配;(2)由于激活值饱和引起的梯度消失.量化函数自身的特性使二值网络梯度的准确性和有效性无法同时保证.本文提出了基于自适应梯度优化的二值神经网络(Adaptive Gradient based Binary Neural Networks,AdaBNN),其通过自适应地寻找梯度准确性和有效性之间的最佳平衡来解决梯度失配和梯度消失的问题.具体而言,本文从理论上证明了梯度准确性和有效性之间的矛盾,并通过比较松弛梯度的范数和松弛梯度与真实梯度之间的差距,构建了这一平衡的度量标准.因此,二值神经网络能根据所提出的度量调整松弛函数,从而得到有效训练.在ImageNet数据集上的实验表明,本文的方法相较于被广泛使用的BNN网络将top-1准确率提升了17.1%.

三年困难时期 涿鹿县粮食购销

1958年的"大跃进",由于工作严重失误,左倾错误在各个领域泛滥成灾,造成国民经济失衡。伴随而来的是"大跃进"后期发生在全国的空前大饥荒。涿鹿县也出现了有史以来很少遇到过的商品匮乏,食物短缺,市场紧张。

基于时滞LQR算法的风洞模型振动控制试验研究

为有效抑制风洞试验中飞行器模型的振动,利用气动力学与机械动力学的观点分析了风洞模型的振动原因及特点,并建立了风洞模型—测力天平—风洞支杆所组成的悬臂梁系统的二阶模型。针对飞行器模型振动控制中的时滞问题,分析了时滞现象产生的原因及对风洞试验飞行器模型振动控制的影响,并利用基于所测振动信号与作动器信号的基频傅里叶变换方法实现了基频处的时滞量辨识。基于辨识出的时滞量分别分析研究考虑时滞问题与未考虑时滞问题的风洞模型振动控制状态方程,并设计时滞补偿线性二次型调节器控制算法。搭建地面试验系统,通过地面锤击试验验证得知,相比未考虑时滞问题的线性二次型调节器,时滞补偿线性二次型调节器控制算法具有较好的控制效果,能够更加稳定有效地对风洞模型振动进行控制。

基于独立成分分析和信息融合的步态识别

提出基于独立成分分析和多视角信息融合的步态识别方法.应用背景差分和阴影消除检测出人体步态轮廓,对人体轮廓用小波描述子进行特征提取.通过独立成分分析对特征进行压缩,应用支持向量机完成对步态的分类与识别.通过融合不同视角下的步态特征,完成多视角下信息融合的步态识别.方法在 NLPR 和 XAUT 步态数据库上进行实验,取得较高的识别率.实验结果表明本文方法具有较高的识别性能.

《中国图象图形学报》无人系统的平行决策智能专栏简介

随着技术的不断突破,人工智能的显著进步使智能无人系统达到了更高的水平。无人系统正广泛应用于不同领域,如商业、工业、医疗部门、物理安全、国防以及太空探索等,无人系统的研究是现有军事科技和民用科技发展的重要推手,已成为当前人工智能领域的研究热点。然而,当前无人系统仍然存在智能性不足的问题,难以对知识和经验进行推理以适应各种场景、做出决策来充分发挥功能。因此,无人系统的决策智能是一项亟待研究的课题,有必要对无人系统的发展现状与技术瓶颈进行深入和详细的讨论。