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复杂环境下解决势场法局部极小问题的路径规划方法

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哈尔滨理工大学学报 2012年第4期17卷 78-82页

作者：刘传领梁咏梅杨静宇南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094 商丘职业技术学院计算机系河南商丘476100

多年来势场法路径规划的局部极小问题就一直被广泛关注,针对人工势场法所固有的缺陷提出了一种改进的移动机器人路径规划方法.方法利用膨胀与腐蚀算法对机器人的工作空间进行预处理,来优化工作环境,并使用改进的势场法进行机器人导航,... 详细信息

多年来势场法路径规划的局部极小问题就一直被广泛关注,针对人工势场法所固有的缺陷提出了一种改进的移动机器人路径规划方法.方法利用膨胀与腐蚀算法对机器人的工作空间进行预处理,来优化工作环境,并使用改进的势场法进行机器人导航,以改善其运动轨迹;另外通过设置子目标点使陷入局部极小的机器人快速"逃离"极小状态.仿真结果表明本文算法在复杂环境下解决机器人路径规划的局部极小问题是有效的.

关键词：势场法路径规划局部极小膨胀与腐蚀算法子目标点

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回报函数学习的学徒学习综述

智能系统学报 2009年第3期4卷 208-212页

作者：金卓军钱徽陈沈轶朱淼良浙江大学计算机学院浙江杭州310027

通过研究基于回报函数学习的学徒学习的发展历史和目前的主要工作,概述了基于回报函数学习的学徒学习方法.分别在回报函数为线性和非线性条件下讨论,并且在线性条件下比较了2类方法——基于逆向增强学习(IRL)和最大化边际规划(MMP)的学... 详细信息

通过研究基于回报函数学习的学徒学习的发展历史和目前的主要工作,概述了基于回报函数学习的学徒学习方法.分别在回报函数为线性和非线性条件下讨论,并且在线性条件下比较了2类方法——基于逆向增强学习(IRL)和最大化边际规划(MMP)的学徒学习.前者有较为快速的近似算法,但对于演示的最优性作了较强的假设;后者形式上更易于扩展,但计算量大.最后,提出了该领域现在还存在的问题和未来的研究方向,如把学徒学习应用于POMDP环境下,用PBVI等近似算法或者通过PCA等降维方法对数据进行学习特征的提取,从而减少高维度带来的大计算量问题.

关键词：学徒学习回报函数逆向增强学习最大化边际规划

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基于极性复指数变换的图像伪造检测算法

太赫兹科学与电子信息学报 2021年第3期19卷 497-505页

作者：苏百兖杜永生黄传波济宁职业技术学院电子信息工程系山东济宁272073 济宁学院计算机科学学院山东曲阜273155 西南科技大学国防科技学院四川绵阳621010

为解决当前图像伪造检测方法在识别复制内容区域时忽略了颜色信息和不同颜色分量之间的相关性,使其对伪造内容的定位与检测准确度不理想的问题,设计了基于改进的加速稳健特征(SURF)描述符与多元极性复指数变换的图像伪造检测算法。引入... 详细信息

为解决当前图像伪造检测方法在识别复制内容区域时忽略了颜色信息和不同颜色分量之间的相关性,使其对伪造内容的定位与检测准确度不理想的问题,设计了基于改进的加速稳健特征(SURF)描述符与多元极性复指数变换的图像伪造检测算法。引入高斯低通滤波器,对彩色图像完成过滤,以消除噪声,再计算滤波图像的颜色不变性,用其替代SURF描述符中的灰度分量,对SURF方法予以改进,获取新的Hessian矩阵,充分检测彩色图像中的兴趣点;随后,利用这些兴趣点来构建一组连通的Delaunay三角网。基于四元极性复指数变换,充分考虑不同颜色分量之间的相关性,有效提取三角网的局部视觉特征;计算视觉特征之间的欧式距离,根据预设阈值,对三角网实施配准;最后,引入随机样本一致性,剔除错误匹配的三角网,并定义后处理方法,检测出复制伪造区域。测试数据显示:相对已有的复制-粘贴伪造检测方法,在多种几何变换条件下,所提方法具有更高的伪造检测准确性。

关键词：图像伪造检测颜色不变性 SURF描述符兴趣点复指数变换局部视觉特征随机样本一致性

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稀疏表示和贪婪搜索的人脸分类

中国图象图形学报 2015年第1期20卷 39-49页

作者：刘梓宋晓宁唐振民南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 江南大学物联网学院无锡214122

目的随着稀疏表示方法在图像重建问题中的巨大成功,研究人员提出了一种特殊的分类方法,即基于稀疏表示的分类方法。为了加强样本间的协作表示能力以及减弱稀疏分解时的强L1约束,提出了一种在稀疏分类框架下的迭代剔除机制和贪婪搜索策... 详细信息

目的随着稀疏表示方法在图像重建问题中的巨大成功,研究人员提出了一种特殊的分类方法,即基于稀疏表示的分类方法。为了加强样本间的协作表示能力以及减弱稀疏分解时的强L1约束,提出了一种在稀疏分类框架下的迭代剔除机制和贪婪搜索策略的人脸识别方法。方法将测试样本表示成训练样本线性组合的方式,并在所有训练样本中通过迭代计算来消除对分类影响较小的类别和单个样本,在系数分解的过程中采用最小误差正交匹配追踪(Ec OMP)算法,进而选择出贡献程度大的类别样本并进行分类。结果在迭代更新样本字典的过程中,强化了真实类别的表示能力,并弱化了分解系数的强L1约束。在所有的实验中,正则化参数λ的取值为0.001,在ORL、FERET和AR 3个人脸数据库上,本文算法的识别率可分别达到97.88%、67.95%和94.50%,进而验证了本文算法的有效性。结论提出的在稀疏分类框架下的迭代剔除机制和贪婪搜索策略的人脸识别方法,在动态迭代的机制中完成了样本字典的更新,平衡了协作表示和稀疏约束的关系,相比较原始的稀疏分类模型有更好的准确性和稳定性。

关键词：稀疏表示贪婪算法人脸识别分类

整合原始人脸图像和其虚拟样本的人脸分类算法

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计算机科学 2015年第5期42卷 289-294,F0003页

作者：刘梓宋晓宁唐振民南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 江南大学物联网学院无锡214122

人脸识别作为最具吸引力的生物识别技术之一,由于会受到不同的照明条件、面部表情、姿态和环境的影响,仍然是一个具有挑战性的任务。众所周知,一幅人脸图像是对人脸的一次采样,它不应该被看作是脸部的绝对精确表示。然而在实际应用中很... 详细信息

人脸识别作为最具吸引力的生物识别技术之一,由于会受到不同的照明条件、面部表情、姿态和环境的影响,仍然是一个具有挑战性的任务。众所周知,一幅人脸图像是对人脸的一次采样,它不应该被看作是脸部的绝对精确表示。然而在实际应用中很难获得足够多的人脸样本。随着稀疏表示方法在图像重建问题中的成功应用,研究人员提出了一种特殊的分类方法,即基于稀疏表示的分类方法。受此启发,提出了在稀疏表示框架下的整合原始人脸图像和虚拟样本的人脸分类算法。首先,通过合成虚拟训练样本来减少面部表示的不确定性。然后,在原始训练样本和虚拟样本组成的混合样本中通过计算来消除对分类影响较小的类别和单个样本,在系数分解的过程中采用最小误差正交匹配追踪(Error-Constrained Orthogonal Matching Pursuit,OMP)方法,进而选出贡献程度大的类别样本并进行分类。实验结果表明,提出的方法不仅能获得较高的人脸识别的精度,而且还具有更低的计算复杂性。

关键词：稀疏表示贪婪算法人脸识别分类

RGB空间应用灰度无关图降噪的彩色图像阴影抑制

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山东科技大学学报（自然科学版） 2012年第4期31卷 71-75页

作者：吴刚唐振民南京工程学院车辆工程系江苏南京211167 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

灰度无关图具有对光照不敏感的特性,因而,彩色图像中相应位置上的阴影将不会出现在灰度无关图中。在研究RGB颜色空间中阴影与灰度无关图逻辑关系的基础上,应用灰度无关图消除光照度与阴影引起的噪声,达到对彩色图像中存在的阴影区域进... 详细信息

灰度无关图具有对光照不敏感的特性,因而,彩色图像中相应位置上的阴影将不会出现在灰度无关图中。在研究RGB颜色空间中阴影与灰度无关图逻辑关系的基础上,应用灰度无关图消除光照度与阴影引起的噪声,达到对彩色图像中存在的阴影区域进行抑制及降噪后重构的目的。基于标准测试图像的试验结果表明,重构图像可以有效且实时地抑制彩色图像中的阴影。

关键词：彩色图像阴影抑制灰度图像光照度