非约束纯相位空间匹配滤波器设计研究

根据非约束相关匹配滤波器和纯相位匹配滤波器的概念,分析了非约束纯相位匹配滤波器的特性及其在光学相关识别中的应用,并与其他典型纯相位匹配滤波器进行了比较.模拟和实验结果表明,非约束纯相位匹配滤波器具有畸变容限大、相关峰高、算法简单的特点.用于光学相关识别是一种实用的空间匹配滤波器算法.

非约束维纳滤波综合鉴别函数算法研究

通过去掉最小平均相关能量匹配滤波器推导过程中对输出相关峰值的约束条件,定义相关判据,得出畸变不变相关识别综合鉴别函数形式为维纳滤波函数,不仅抗噪能力强,且把非约束匹配滤波器畸变容限大的优点引入其中.模拟结果表明,所设计匹配滤波器畸变容限大、抗噪能力强.

基于UNPOF和ECPSDF的复合匹配滤波器设计研究

根据UNPOF算法和ECPSDF算法的特性分析,综合得出了基于上述两种算法的复合匹配滤波器算法。模拟和试验结果表明该算法能实现UNPOF和ECPSDF算法的相互补偿,进一步改善匹配滤波器畸变容限。

基于主动学习的人脸标注研究

在大数据时代,图片数量非常巨大,但是具有标签的图片非常少。在学习和研究中,常常需要分类标注图片,而大部分图片都是与人脸相关的,因此人脸标注成为了一种进行图片分类标注的有效方法,但人工标注的成本较大。针对有标签图片数量较少以及人工标注成本较大的问题,提出了在主动学习算法的基础上建立计算人脸类标签后验分布的判别模型的方法。该方法基于马尔可夫随机场和高斯过程,考虑到了样本位置、特征的客观联系,在样本之间加入了匹配约束和非匹配约束,匹配约束表示样本之间具有相同的类标签,非匹配约束表示样本之间具有不同的类标签。实验结果表明,根据判别模型得到的类标签后验分布选择样本进行人工标注,大大提高了分类器的精确度。