一种基于局部投影熵的图像匹配新算法

将图像熵和投影特征的概念结合引入到图像匹配中 ,定义了图像局部投影熵 ,并提出一种基于局部投影熵的图像匹配方法 基于局部投影熵的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力 ,并且提高了抗噪能力和在强光照条件下的匹配能力 结合采用分块、序贯检测及分层搜索等技术 ,进一步减少了计算量 。

基于投影熵特征的图像识别算法

原始定义下的投影熵特征对于图像信息利用不够充分,而且对图像缩放变换不具有不变性,针对这两方面的不足,给出了扩展规范化投影熵特征的定义,并将规范化后图像的局部投影熵特征向量用于图像识别;在进行图像识别时,利用期望最大化(EM)算法得到训练集图像局部投影熵特征的混合高斯概率分布模型,求取目标图像的相应特征到各个混合高斯函数的Mahalanobis距离,根据距离判别法原理得到目标图像所属类别。实验采用哥伦比亚大学计算机视觉数据库中的图像对算法进行验证,结果表明该算法具有较好的识别效果和良好的并行运算特性。

基于交叉投影熵的车辆目标匹配算法

当前用于复杂交通场景的车辆目标匹配算法主要是基于灰度相关的模板匹配算法,其缺点是受光线变化及噪声干扰影响较大。局部交叉熵算法在匹配精度上有明显提高,但运算量大,难以工程实现。因此,提出将投影变换和局部交叉熵相结合构成特征矢量用于目标匹配,其具有较强的抗光线变化能力,并且在一定的局部遮挡情况下,也具有较好的稳健性,在计算时间上也明显优于局部交叉熵算法。最后,通过实验仿真,验证了算法的有效性。

多尺度变换域内混合投影熵的人脸特征描述

提出一种新的人脸特征描述方法。使用Contourlet变换提取人脸图像低频子带,并对子带图像适当分块从而减少图像局部扭曲对识别的影响,利用混合投影函数和图像熵提取特征从而构建混合投影特征矩阵。在ORL、Yale、CMU PIE人脸数据库的实验表明该方法具有一定的优势。

一种结合交叉熵和投影特征的图像匹配算法

基于图像交叉熵的图像匹配方法对于噪声不敏感,并且具有一定的抗几何失真能力,但算法复杂度高,不适合用于实时匹配系统中.而投影变换可将图像的二维灰度降为一维的特征向量,且还具有抗噪性好的特性,因此定义图像的局部交叉投影熵,提出了一种新的图像匹配算法.该算法首先计算模板图的行、列投影;然后计算模板图和实时图的交叉投影熵;最后根据行、列交叉投影矩阵确定出最优匹配坐标.新算法不仅具有较好的抗噪和抗几何失真性能,并且提高了在强光照射及云层遮挡情况下的匹配能力.通过实验仿真并对比局部熵、局部投影熵、局部交叉熵和局部交叉投影熵四种算法的匹配效果,表明该算法不仅匹配效果良好,并且计算速度快,是一种精确而实用的图像匹配方法.

G-LBP和方差投影交叉熵的人脸识别

针对基于Gabor特征识别人脸时存在数据维数大及冗余等问题,将变换后的频域特征转换到空间域,提出一种新的特征描述算法G-LBP。为了进一步提高系统的稳定性及精度,丰富人脸描述特征,从熵值角度对人脸进行补充描述。针对方差投影熵在特征描述上,忽略了行列之间的交互信息,定义了方差交叉投影熵。最后,基于BP神经网络对两种不同的特征空间进行决策层加权融合完成人脸识别。实验结果表明,G-LBP特征提取方法降低了数据间的冗余,且能保留有效地判别信息;方差投影熵和方差交叉投影熵丰富了人脸特征的描述;决策层加权融合的方法较好地发挥分类器间的集成作用,最终有效地提高了人脸的识别率,与其他文献的算法相比,也证明了该方法的有效性。

基于熵投影寻踪的沂河健康等级综合评价研究

选取9项主要河流健康系统评价指标,建立了河流健康等级综合评价的熵投影寻踪模型。利用该模型对沂河进行了健康等级综合评价。评价结果表明:沂河的河流健康隶属度计算值为0.551,健康水平处于亚健康状态,这与基于专家咨询的层次分析法的评价结果相一致。由此可见,该模型是有效的和通用的,可以广泛应用于各种环境质量综合评价中。

基于多级熵权投影决策法的禽肉沙门菌风险分级模型研究

为构建基于熵权的投影决策法的禽肉沙门菌风险分级模型,探究影响禽肉沙门菌风险评估的主要因素及其影响强弱顺序,并对待评估地区的奶牛布病风险水平进行分级。从养殖管理、屠宰环节、运输与贮存环节、销售环节四个维度,设定了评价指标体系,选取了6个有代表性的地区进行了禽肉沙门菌风险调查,应用熵权投影决策法进行数据分析。结果显示,二级指标加权权重按由大到小顺序为:U23>U13>U12>U31>U44>U41>U22>U11>U45>U32>U21>U42>U43,在当前大环境下,这6个地方发生实际沙门菌风险概率分别为14.50%,12.26%,13.78%,12.91%,9.14%,12.78%。按照本文等级划分标准,可知6地沙门菌实际风险等级均为Ⅲ级或Ⅳ级。表明将熵权投影决策法引入到沙门菌风险评估中,用于影响因素分析及风险分级,使得分析结果更客观,更接近实际。

基于多层熵权投影决策法的创新创业项目择优决策模型研究

为了克服以往项目择优决策方法的主观性,本文将多级熵权投影决策法引入到创新创业项目择优决策中来。具体来说,本文首先利用多级熵权投影决策法建立创新创业项目择优决策模型,方便其既能利用熵权确定权重排除主观权重,又能利用投影法的特性使得重要指标的权重进一步加强;最后通过实例对多个创新创业项目进行择优决策及敏感性分析以验证本模型的有效性。

基于熵权正交投影的重要功能产品确定方法

针对现有重要功能产品确定方法的不足,提出一种基于熵权正交投影的产品重要度定量分析方法。通过建立产品重要度评价模型,利用熵权法确定评价指标权重,运用正交投影法定量计算产品重要度并排序,进而确定重要功能产品。最后,以某型车辆装备动力系统为例进行分析表明,该方法能够客观反映产品重要程度。

基于熵权-投影组合赋权的制造企业智能化发展水平评价研究——来自46家上市制造企业的数据

中国制造2025的主攻方向——智能制造,是解决我国制造业由大变强的根本路径,也是我国在新的产业变革中所面临的一个最佳机会。本文在相关文献的基础之上,构建3个一级指标、9个二级指标和13个三级指标的制造企业智能化发展水平评价体系,并选取有较高智能化程度的三大行业四十六家智能化示范企业作为研究对象,得出一些建设性的结论,以便进行前瞻性而又富有洞察力的智能化发展水平的顶层设计和战略规划研究。

基于混沌闪电搜索算法-最大熵投影寻踪模型的区域水安全评价

为了能够在广义最严格水资源管理指标的约束下进行水安全客观评价,选取6个标准测试函数对基于混沌策略改进的新型群智能算法——混沌闪电搜索算法(CLSA)进行仿真测试,并与基本闪电搜索算法(LSA)、人工蜂群(ABC)算法、差分进化(DE)算法、混合蛙跳算法(SFLA)、文化算法(CA)、粒子群优化(PSO)算法和地理生物学优化(BBO)算法进行性能对比。提出了广义最严格水资源管理指标约束下的水安全评价指标体系和分级标准,构建最大熵投影寻踪(MEPP)多准则水安全评价目标函数,利用CLSA寻优MEPP最佳投影方向,提出了CLSA-MEPP水安全评价模型,并以云南省所辖16个行政分区为评价对象进行实例分析。结果表明:CLSA在所有测试函数的寻优精度上均优于其他7种算法,表明基于混沌策略改进的CLSA能有效地平衡群体的探索能力和开发能力之间的关系,从而提高CLSA的求解精度和极值寻优能力;CLSA对MEPP多准则水安全评价目标函数的寻优精度同样高于其他7种算法;CLSA-MEPP模型对大理、临沧和丽江的水安全评价为"不安全",对其他13个行政分区的水安全评价为"基本安全"。本文提出的模型及验证方法具有通用性,可推广应用于其他领域。

基于磷虾觅食算法-最大熵投影寻踪模型的区域水安全评价

从总量红线、效率红线、纳污红线3个方面遴选12个指标构建最严格水资源管理约束下的区域水安全评价指标体系和分级标准。提出磷虾觅食算法(KH)-最大熵投影寻踪(MEPP)水安全评价模型,并构建人工蜂群(ABC)算法、文化算法(CA)和粒子群优化(PSO)算法-MEPP评价模型作对比,以云南省所辖16个行政分区水安全评价为例进行实例研究。结果表明:KH算法寻优精度优于ABC、CA和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力。KH-MEPP模型对迪庆州、德宏州、怒江州和西双版纳州水安全评价为"安全";丽江市评价为"不安全";其余行政分区评价为"基本安全"。KH-MEPP模型对云南省16个行政分区评价结果与PSO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与CA-MEPP、ABC-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。

基于自适应熵投影聚类算法财务欺诈预测工具研究

我国上市企业财务欺诈问题时有发生,严重损害了财务报告信息需求方的利益,扰乱了资本市场的正常运行。上市企业财务报告的有效监管是实现财务欺诈控制的有效手段,由于企业财务报告数据量巨大,急需开发适用于财务报告文本数据挖掘的财务欺诈应用工具。因此,通过构建自适应熵投影聚类模型,并采用自适应熵投影聚类算法进行了财务报告文本数据挖掘预测财务欺诈应用工具开发设计,以期能在较大程度上识别财务欺诈企业,使财务信息的使用者能更好利用上市企业披露的财务信息,做出正确决策,促进资本市场的良性发展。

基于图像局部投影特征的目标匹配算法(英文)

鉴于传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差,将图像熵和投影特征的概念结合引入到图像匹配中,定义了图像局部投影熵,并由此提出一种新颖的、基于局部投影熵差的图像匹配方法。由于局部投影熵反映的是图像的局部统计特征,因此基于局部投影熵差的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力。图像熵结合了投影特征后,提高了抗噪能力和在强光照条件下的匹配能力。结合采用分块、序贯检测及分层搜索等技术,进一步减少了计算量,实验结果表明这是一种简单而行之有效的图像匹配方法。

一种基于Contourlet变换的图像匹配算法

在高维情况下,小波分析方法不能充分利用数据本身特有的几何特征,并不是最优的或者说"最稀疏的"函数表示方法。针对这一问题,提出了一种基于多尺度几何分析方法—Contourlet变换的图像匹配算法。首先对图像进行Contourlet分解并获得低频子图像和带通子图像,然后对低频子图像使用LTS-HD和投影熵计算得到粗匹配点,接着将粗匹配点的位置反演计算到原始图像,并通过归一化积相关算法得到精匹配结果,仿真实验表明了算法的高精度和快速性。

面向全景拼接的图像配准技术研究及应用

针对SIFT算法在生成特征向量和进行特征匹配过程中存在的计算量较大、容易产生误匹配等不足,提出一种优化的SIFT配准算法。优化算法首先引入拉普拉斯算子对图像边缘进行锐化处理,结合图像单元信息投影熵原理提取分块图像特征;再依据投影熵矢量欧氏距离最小揣度进行特征匹配;最后利用改进的随机抽样一致性算法删除误匹配。改进算法应用于全景图像拼接中。实验表明,与原始SIFT配准算法相比,优化算法能够有效提高算法效率,减少错误匹配,取得了较好的匹配效果。

SIFT优化算法及其在全景拼接图像配准中的应用

应用于全景拼接中的SIFT算法存在计算量较大、容易产生误匹配等不足,为提高全景拼接图像输出的效率,得到清晰的拼接图,提出一种优化的SIFT配准算法.优化算法首先采用基于拉普拉斯算子的图像边缘锐化处理,提取分块图像特征,再依据单元信息投影熵矢量欧式距离最小揣度进行特征匹配,最后利用改进的随机抽样一致性算法剔除错误匹配.实验证明,与原始SIFT配准算法相比,优化算法能够有效提高算法效率、减少错误匹配,取得了较好的匹配效果.

多摄像机下的目标图像跟踪关联算法研究

传统算法在进行目标图像跟踪时,对系统模型和后验分布的限制较为严格,只能处理线性、高斯、单模态的情况,而图像跟踪应用中的后验概率呈非线性、非高斯、多模态的形式,且由于传统算法的计算量巨大、采样效果非常低,因此无法满足实际跟踪场景复杂性的需要。提出一种多摄像机下的目标图像跟踪关联算法。提取在目标跟踪过程中图像的主要特征,组建图像特征集,通过计算目标图像特征的均布差值来划分目标与背景间的差别,将目标范围约束在对应核的空间中,并在进行目标图像识别时融合EM算法,依据组建目标图像投影熵特征的分布模型,获取目标图像中每个目标特征与其相对应的混合高斯函数的Mahalanobis间距,得到目标图像特征的所属类别,进而完成精确的目标图像跟踪。实验结果证明,多摄像机下的目标跟踪关联算法精确度高,效率高。

基于粒子群优化的点云场景拼接算法

多视点三维点点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。提出了一种基于粒子群优化(PSO)的点云拼接算法,该方法通过计算点云的投影分布熵,构建并估计场景的独立坐标系,由此计算得到两者之间的空间变换关系,获取场景拼接初值。在此基础上,构建场景拼接目标函数,利用PSO方法,对目标函数进行优化,优化过程中利用最小概率误判法计算点云之间的匹配关系,最终获取拼接点云之间最优的空间变换关系,实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,本文方法是一种有效可行的方法。