【摘 要】
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压缩感知理论基于信号的稀疏性和可压缩性,突破传统Nyquist采样频率的限制,以较低的数据量对信号进行采样和高概率重构.在压缩感知理论中,信号的稀疏度确定了稀疏采样的最低数据量,是验证采样方法及重构方法优劣的重要参数.在实际研究过程中,图像稀疏度通常未知,这就可能导致过采样或欠采样的情况,从而无法验证采样方法及重构方法的优劣.因此,快速而客观地估计图像的稀疏度对于压缩感知理论研究来说意义重大.本文
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压缩感知理论基于信号的稀疏性和可压缩性,突破传统Nyquist采样频率的限制,以较低的数据量对信号进行采样和高概率重构.在压缩感知理论中,信号的稀疏度确定了稀疏采样的最低数据量,是验证采样方法及重构方法优劣的重要参数.在实际研究过程中,图像稀疏度通常未知,这就可能导致过采样或欠采样的情况,从而无法验证采样方法及重构方法的优劣.因此,快速而客观地估计图像的稀疏度对于压缩感知理论研究来说意义重大.本文分析了基于小波变换的图像稀疏化表示方法,通过遍历采样和重构得到基于小波变换方法的图像稀疏度,但过程复杂,
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针对人眼检测过程中存在的表情、光照和眼镜遮挡等干扰因素的影响,提出一种基于Gabor滤波和K-medoid聚类分析的人眼检测和瞳孔定位方法。首先采用鲁棒性较好的眼部横向特征作为检测对象来设计了Gabor滤波器,以突出眼部的横向特征;然后根据Gabor滤波后的眼部特征,并结合K-medoid算法设计了聚类算法检测人眼;在人眼检测基础上,结合灰度分布特征和熵函数设计了瞳孔定位方法。在BioID人脸库和
人体行为识别在视频监控和人机交互中具有重要应用,利用深度数据进行行为识别是近年兴起的技术,并取得了一定的进展,但还没有一个公认的、鲁棒性好的行为描述方法,且性能有待提高。针对以上问题,本文提出了3种鲁棒的、深度数据上的行为描述方法,并结合支持向量机(SVM)分类器在两个公开的且具有挑战性的深度数据集上对它们进行评估。实验结果表明,本文提出的行为描述方法具有较好的区分性和鲁棒性,其性能比一些先进的且
针对基于稠密SIFT流图像配准算法执行效率和配准准确率有待提高的不足,提出了一种基于稠密局部自相似(LSS)描述符构建的稠密改进的LSS(ILSS)特征流的图像配准算法。算法通过颜色空间转换分离出彩色图像中的颜色和亮度信息,只在亮度通道上提取稠密LSS特征以大幅度提高图像特征提取阶段执行效率。随后以保持特征流场光滑性为约束条件,采用金字塔多分辨率迭代法提高LSS特征流场估计阶段的执行效率。多分辨率
为进一步完善非线性自适应迭代重建算法(NAIRT)并将其可靠地应用于实际流场层析诊断,仿真研究了NAIRT的抗噪性能。采用仿真技术,模拟含跳变的复杂空气流场,相干投影,获得Radon变换投影数据。采用RandG函数模拟产生Gauss随机噪声,噪声的相对强度通过信噪比(SNR)标征,设置强度不同的SNR,获得相应的随机噪声。随机噪声与投影数据线性叠加,获得含噪投影。采用NAIRT逆投影重建,重建结果
首先介绍了带马尔科夫跳变非线性系统(JMNSs)的状态估计问题,然后总结了JMNSs最优状态估计的难点和具有交互作用的多目标跟踪问题.在总结分析各类不同算法的基础上,提出了一种协同关联粒子滤波算法来解决目标数目在变化的交互多目标跟踪问题,改进后的算法不需要观测与目标状态关联和目标数量已知的假设.最后,通过仿真实验验证了改进后的算法在跟踪效果上优于现有算法,并能成功估计目标的数量.
Long-term highly accurate surface soil moisture data of TP(Tibetan Plateau)are important to the research of Asian monsoon and global atmospheric circulation.However,due to the sparse in-situ networks,
High-performance computational models are required to make the real-time or faster than real-time numerical prediction of adverse space weather events and their influence on the geospace environment.T
The meta-instable state(MIS)is the final stage before fault instability during stick-slip movement.Thus,identification of MIS is of great significance for assessing earthquake hazard in fault zones.A
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