改进的协同训练框架下压缩跟踪

针对基于传统协同训练框架的视觉跟踪算法在复杂环境下鲁棒性不足,该文提出一种改进的协同训练框架下压缩跟踪算法。首先,利用空间布局信息,基于能量熵最大化的在线特征选择技术提升压缩感知分类器的判别能力,分别在灰度空间和局部二值模式空间建立起基于结构压缩特征的两个独立分类器。然后,基于候选样本信任度分布熵的分类器联合机制实现互补性特征的自适应融合,增强跟踪结果的鲁棒性。最后,在级联的梯度直方图分类器辅助下,通过具备样本选择能力的新型协同训练准则完成联合外观模型的准确更新,解决了协同训练误差的积累问题。对大量具有挑战性的序列的对比实验结果验证了该算法相比于其它近似跟踪算法具有更优的性能。

面向连续叠写的高精简中文手写识别方法研究

连续手写识别是中文手写输入技术的核心,自然、快捷地输入中文信息一直是模式识别乃至人工智能领域追求的目标。提出了一种有效克服小屏幕限制的连续叠写汉字识别方法。该方法基于切分-识别集成的解码框架,先使用过切分算法处理输入的书写轨迹;然后启用一种新颖的感知机算法判定字符的边界;随后采用来自字符分类模型、几何模型和语言模型的多种上下文信息进行路径解码。为适应不同类型的移动终端,特别提出了一种高效压缩字符分类模型的方法,以有效减少字符识别过程对存储和内存的占用。该识别方法已在Android平台上部署,并进行了大规模的测试实验。实验结果证实了该识别方法的性能和效率。

基于压缩协作表示的辐射源识别算法

针对低信噪比(SNR)条件下传统辐射源识别算法性能下降的问题,提出了基于压缩协作表示的识别算法,分别从特征提取和分类器设计两方面进行描述。首先将时域辐射源信号变换到二维时频域,通过图像处理方法提取高维特征列向量。经随机矩阵压缩到一定维度后,输入到提出的压缩协作表示分类器中得到识别结果。进而,对协作表示系数进行非负约束,提出了更符合实际应用场景的算法。仿真结果验证了所提算法的可行性与有效性,且在低信噪比条件下稳健性强、抗噪声干扰性能好、计算量较小、易于工程实现。