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非线性核滤波算法的精度及稀疏化研究

非线性核滤波算法的精度及稀疏化研究

作者：党路娟西南大学

学位级别：硕士

核自适应滤波器(KAF,Kernel Adaptive Filter)是一类通过核方法实现函数逼近的非线性滤波器。在核方法中,输入空间的内积运算可由再生核希尔伯特空间(RKHS,Reproducing Kernel Hilbert Space)的核方法有效的实现。关于KAF的研究现状,目... 详细信息

核自适应滤波器(KAF,Kernel Adaptive Filter)是一类通过核方法实现函数逼近的非线性滤波器。在核方法中,输入空间的内积运算可由再生核希尔伯特空间(RKHS,Reproducing Kernel Hilbert Space)的核方法有效的实现。关于KAF的研究现状,目前主要从优化准则、滤波结构和控制网络尺寸三个方面探究KAF的性能。核自适应滤波算法的优化准则主要包括最小均方误差准则(MMSE,Minimum Mean Square Error)和最大相关熵准则(MCC,Maximum Correntropy Criterion)两大类。其中,MMSE在高斯环境下可取得最优性能,而MCC能够有效地抵抗非高斯环境的异常值。KAF的滤波结构主要包括前馈和反馈两种结构。在反馈结构中,历史信息的引入能有效地提高滤波性能。然而,KAF的网络结构是线性增长的,因此具有较大的空间和时间复杂度。在控制网络尺寸方面主要包括样本稀疏化和结构稀疏化两类方法。样本稀疏化方法在牺牲一定滤波性能的前提下,采用阈值规则降低了空间和计算复杂度。然而,其网络尺寸是动态变化的。不同于样本稀疏化方法,结构稀疏化方法采用具有固定尺寸的网络结构实现了核函数的近似,因此同样降低了算法复杂度。基于以上三方面,本文提出了两种提高滤波精度的策略和控制网络的增长的方法。(1)提高滤波精度的策略之一。在本文中,为了获得较高的滤波精度和鲁棒性,将反馈结构结合到核递归最大相关熵算法中,产生了具有多重反馈的核递归最大相关熵算法(KRMC-MF,Kernel Recursive Maximum Correntropy with Multiple Feedback)。为了减少计算复杂度,将输出的单延迟结合到核最大相关熵算法中,产生了一个简化版的反馈滤波器,即基于最大相关熵准则的线性递归核在线学习算法(LRKOL-MCC,Linear Recursive Kernel Online Learning Under Maximum Correntropy Criterion)。由于KRMC-MF和LRKOL-MCC都利用了历史信息和最大相关熵准则,因此能够实现期望的滤波精度和鲁棒性。(2)提高滤波精度的策略之二。反馈滤波器的设计是一件繁琐且耗时的工作。因此,为了减少反馈网络的复杂度,且同时提高滤波器的性能,本文提出了一种尺度调节的核在线学习算法(KOL-SA,Kernel Online Learning Algorithm with Scale Adaptation)。在KOL-SA中,首先将系数向量分解为方向向量和模,然后采用梯度下降法分别对两者进行更新。与基于带反馈结构的核自适应滤波器相比,KOL-SA采用的系数分解方法能够有效地降低计算复杂度同时实现滤波精度的提高。(3)控制网络增长的策略之一。为了有效地控制网络结构增长,随机傅里叶滤波(RFF,Random Fourier Filter)首先将输入进行随机傅里叶映射,然后采用变换后的输入以及一组固定维度的权重来实现网络输出的估计。将MCC引入随机傅里叶空间,产生了一个鲁棒的最大相关熵随机傅里叶滤波算法(RFFMC,Robust Random Fourier Filter Under Maximum Correntropy)。为了进一步提高脉冲噪声下的收敛性能和鲁棒性,从所有训练数据中随机选择一个固定数量的输入数据来构造一个随机批量(Random Batch)最大相关熵算法,从而产生RB-RFFMC。RFFMC和RB-RFFMC能够在固定尺寸的网络结构下提高滤波器的鲁棒性。(4)控制网络增长的策略之二。虽然RFF具有优越的滤波性能,但是其变换后的输入数据独立于变换前的输入。因此,当样本数据具有较大的相关系数会使得RFF的性能降低。Nystr?m方法是一种具有良好逼近和泛化能力的近似方法。它通过采样技术从核矩阵中随机选择少量列向量用以近似原始核矩阵。为了在固定尺寸的网络下获得更好的滤波性能,本文将Nystr?m近似引入到核递归最大相关熵算法中提出了Nystr?m近似的核递归最大相关熵算法(KRMC-NA,Kernel Recursive Maximum Correntropy with Nystr?m Approximation)。

关键词：最大相关熵反馈尺度调节傅里叶 Nystr?m近似

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舰船设备对安装基础的冲击环境反作用研究

舰船设备对安装基础的冲击环境反作用研究

作者：张晓晖中国舰船研究院

学位级别：硕士

舰艇设备的抗冲击性能一直是国内外舰船生命力研究的一项重要内容。为了能够准确的开展舰船抗冲击性能研究、抗冲击设计及防护,首先要明确舰船设备受到的冲击环境,而冲击环境通常以冲击谱表示。在以往的分析中是将基座和船体结构当做无... 详细信息

舰艇设备的抗冲击性能一直是国内外舰船生命力研究的一项重要内容。为了能够准确的开展舰船抗冲击性能研究、抗冲击设计及防护,首先要明确舰船设备受到的冲击环境,而冲击环境通常以冲击谱表示。在以往的分析中是将基座和船体结构当做无限大的刚性基础,在此基础上分析设备的冲击环境。但是,设备的冲击环境是舰船设备与船体结构相互作用后共同产生的结果,当舰船设备安装基础的模态特性与设备的模态特性相当时,由于舰船设备对基础的动态反作用,在设备的刚基础频率处会出现明显的冲击谱谱值下降的现象,即“谱跌”现象。本文利用机械振动中的四端参数和阻抗的概念,依据结构动力学中的简化方法将船体-基座-设备系统简化为三自由度系统,分析裸基础和安装设备后结构的动力特性,探究安装设备后结构的传递函数,结合傅里叶变换、傅里叶逆变换和Duhamel积分提出基于阻抗概念的冲击环境计算方法,为设备的抗冲击设计提供输入载荷。本文从原理上分析了舰船设备对安装基础的反作用,由于使用阻抗的方法,因而可以很好的考虑设备安装位置、设备大小、基座形式等因素对冲击环境的影响。本文发现设备阻抗、基础阻抗、设备频率和基础频率都对冲击环境有影响,研究了阻抗比和频率比对“谱跌”效应的影响规律,并得到谱跌的经验公式。开展安装设备后结构的冲击试验和设备部分、基础部分的阻抗试验,对冲击环境的计算方法和谱跌经验公式的适用性和可靠性进行试验验证。

关键词：基础冲击环境谱跌传递函数阻抗傅里叶 Duhamel积分

基于高光谱成像技术的马铃薯薯形检测与算法研究

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基于高光谱成像技术的马铃薯薯形检测与算法研究

作者：吴佳宁夏大学

学位级别：硕士

马铃薯是宁夏的主要农产品之一,也是重要的经济作物,马铃薯的品质检测是加工中的重要环节,为了提高马铃薯的经济效益,对马铃薯进行形状检测是必须的步骤。本论文基于高光谱成像技术获取马铃薯图像,对马铃薯的薯形检测和算法展开研究。... 详细信息

马铃薯是宁夏的主要农产品之一,也是重要的经济作物,马铃薯的品质检测是加工中的重要环节,为了提高马铃薯的经济效益,对马铃薯进行形状检测是必须的步骤。本论文基于高光谱成像技术获取马铃薯图像,对马铃薯的薯形检测和算法展开研究。论文主要研究内容和结论如下：①将马铃薯分为优形和畸形两种薯,利用高光谱成像技术采集图像信息,对图像进行灰度化、滤波、阈值分割及边缘检测等前期处理。对马铃薯的高光谱灰度图像加入椒盐噪声,采用四种滤波方法对图像进行滤波,最有效的滤波方式为自适应中值滤波和小波递推的最小二乘滤波方法。②采用基于小波的相对矩方法完成马铃薯的薯形检测及分级研究。利用小波边缘检测算法检测图像边缘,计算边缘图像的相对矩值作为描述马铃薯形状的特征向量。通过欧氏距离分类法完成马铃薯的分类,准确率分别为优形薯是85%,畸形薯是90%。③采用基于极半径的傅里叶描述子的方法实现马铃薯的薯形检测及分类。将马铃薯边缘图像的质心作为极点,以任意点为起点根据3×3邻域范围对图像边缘逐点采样,计算边缘图像的极坐标函数,再对其进行傅里叶变换提取谱信息。最后利用欧氏距离法完成马铃薯形状的分类,准确率分别为优形薯是75%,畸形薯是80%。④对以上基于小波相对矩的薯形检测方法和基于极半径的傅里叶描述子的两种薯形检测方法从检测准确率及稳定性方面进行比较分析,为马铃薯形状的准确分级以及利用高光谱研究农产品的品质检测都提供了一定的参考价值。

关键词：马铃薯高光谱成像技术形状检测相对矩傅里叶

基于改进PCA和多特征分类器集成的掌纹识别

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基于改进PCA和多特征分类器集成的掌纹识别

作者：张亚欣河北大学

学位级别：硕士

掌纹识别是一种新兴的生物特征识别技术。掌纹识别是用掌纹特征来进行身份鉴别的一种方法。主成分分析(Principal component analysis,PCA)是一种经典掌纹特征提取方法,但它也存在一些不足:丢失部分信息,受旋转、光照强度的影响较大等... 详细信息

掌纹识别是一种新兴的生物特征识别技术。掌纹识别是用掌纹特征来进行身份鉴别的一种方法。主成分分析(Principal component analysis,PCA)是一种经典掌纹特征提取方法,但它也存在一些不足:丢失部分信息,受旋转、光照强度的影响较大等问题。这在一定程度上影响了PCA的效果。本文针对上述问题提出两种改进的PCA算法,它们分别侧重掌纹的全局特征和局部特征。在对掌纹识别系统的研究中发现,全局特征和局部特征在掌纹感知过程中所起的作用不同,所以综合这两种特征的识别算法的研究是十分有意义的。针对上述问题,本文主要的研究工作如下:(1)针对PCA算法中存在的问题:只保留原始图像的主要信息,会丢失部分信息。结合原始掌纹图像的强弱对比不明显的特点,提出基于傅里叶与PCA特征相结合的掌纹识别方法。首先对掌纹图像进行傅里叶变换,然后对变换后的图像进行主成分分析,最后利用LS-SVM分类器进行识别。实验验证了所提方法的有效性。(2)针对PCA算法存在的问题:受旋转、光照强度变化的影响较大。提出基于分块PCA(ModulePCA)和LS-SVM相结合的掌纹识别方法。该方法特征提取时将一整幅掌纹图像分为4×4个子块图像,在此基础上应用主成分分析。在单样本掌纹识别问题中优势明显,是因为采用分块PCA方法变换后的图像与原有掌纹图像共同作为新的训练集进行训练,这样有效的扩充了样本数量。实验验证了该方法的有效性。(3)傅里叶变换使掌纹图像的主要信息更集中且分块PCA会更好的保留局部信息,使图像鲁棒性增强。由于掌纹图像不仅包含全局特征也包含丰富的局部特征,综合应用两种上述方法,本文设计基于全局和局部特征相融合的掌纹识别系统。掌纹图像经过傅里叶变换得到全局特征;经过Gabor变换,再运用分块PCA算法得到局部特征。在识别阶段,采用由粗到精的串行集成策略来集成全局和局部分类器。实验验证该系统可以兼顾掌纹识别的速度与精度,增强掌纹识别系统的实用性。本文实验所使用的数据集来自香港理工大学掌纹数据库(Poly U)。

关键词：掌纹识别傅里叶分块 PCA LS-SVM Gabor 全局特征局部特征

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基于动态阈值与拟合特征的镜头边界检测

基于动态阈值与拟合特征的镜头边界检测

作者：刘烽南京大学

学位级别：硕士

镜头边界检测技术,在视频处理领域中一直以来都占据显著而又重要的地位,从诞生至今受到广大科研工作者的关注。边界检测,用于定位视频数据中的画面发生变换的位置,有切变和渐变这两大类以及识别相应的边界类型。在研究的初期,主要的焦... 详细信息

镜头边界检测技术,在视频处理领域中一直以来都占据显著而又重要的地位,从诞生至今受到广大科研工作者的关注。边界检测,用于定位视频数据中的画面发生变换的位置,有切变和渐变这两大类以及识别相应的边界类型。在研究的初期,主要的焦点是放在切变上,而现如今随着该项技术的逐渐成熟,研究的重点开始转移到渐变的检测与识别上。本文提出采用动态阈值和拟合特征相结合的算法,该检测算法不仅能高效地发现切变渐变这两种主流的边界,还能进一步对它们的具体类别进行辨识。检测的第一步是抽取视频数据的特征描述,由于视频数据量庞大,直接在原始数据上开展检测操作显得非常耗时而且低效,为视频生成一个轻量级的表示,有利于快速检测以及方便实验验证。视频帧将按照入：β：λ的比率划分为3×3的小分块,这样每一幅帧将会有九组直方图。然后相邻帧之间的特征组组按照权值矩阵W所设定的系数进行加权平均距离的计算,结果则被认作是帧间相似度,处理完整个序列,则可得到特征描述。本文不使用人工参数,转而采用动态的,通过对影片特征的处理,按照一定的算法计算而来,这样的阈值不需要人工参与,并且能有效地利用数据本身的特性,实际应用中具有较好的适应性。动态阈值在进行切变镜头的检测中,表现优异,且具有极高的稳定性。检测渐变前,精心挑选了一组常规的渐变,然后利用傅里叶函数提取它们的拟合特征,标准化之后,形成了模板边界。这些模板边界将被用来作为检测和识别的依据。利用本文的逆序对算法,从特征描述中筛选待检边界,提取待检边界的特殊表示,再和模板实施对比。那些能够和数据库中的模板边界吻合的,则将它们归类为渐变边界,且它的类型和模板一致,如果没有吻合,那么就直接丢弃。为了进一步加速特征描述的抽取速度,本文采用了基于CUDA-GPU的并行计算框架,将处理高清视频数据的时间缩短到每帧19ms以下,极大地改进了工具的实时性。

关键词：切变渐变检测动态阈值傅里叶并行架构模板边界待检边界

基于高级渲染器Renderman的水流材质系统的研究与设计

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基于高级渲染器Renderman的水流材质系统的研究与设计

作者：张静华中师范大学

学位级别：硕士

随着计算机硬件和多媒体技术的发展,计算机三维动画的应用领域和应用程度在不断提高,在军事仿真、建筑景观设计、虚拟现实、医疗卫生、娱乐和教育等众多领域得到广泛的应用。在三维动画制作过程中,材质(shader)是视性属性的综合体现,是... 详细信息

随着计算机硬件和多媒体技术的发展,计算机三维动画的应用领域和应用程度在不断提高,在军事仿真、建筑景观设计、虚拟现实、医疗卫生、娱乐和教育等众多领域得到广泛的应用。在三维动画制作过程中,材质(shader)是视性属性的综合体现,是表现视觉艺术效果的关键之一。但是主流计算机三维动画软件,例如Maya、3dmax等存在着局限性,这主要是由于它们大众软件缺乏针对性特性决定的,例如渲染速度局限性和没有针对专门动画片特别设计,三维模型表面的材质种类单一,可交互性差,可控参数的数量和种类少,因此,在第三方渲染器中设计新的材质以提高渲染速度和效益有很重要的意义。Renderman是一款在好莱坞的动画片中广泛应用,技术成熟并提供接口扩展的一流渲染器。本文通过对Renderman的Rsl(Renderman Shading Lanuage)技术研究,结合物理学、图形学、数学和计算机编程等多个领域的研究,设计一个基于Renderman的包含海水、湖水、溪水和泳池水的水流材质系统。该系统结合Maya等三维设计软件应用于三维动画制作,有很广阔的应用前景。论文详细介绍了该系统的设计方案与各子模块的开发过程,包括海水模块、湖水模块、溪水模块和泳池水模块。各个模块都采用软件技术实现,采用Rsl、随机过程理论和图形学等技术,在硬件方面要求低,不需要对现有的硬件多任何的投资。因此,系统成本低、速度快。根据该设计方案,本论文完成了该系统的开发工作,实现了包含海水、湖水、溪水和泳池水的水流材质系统。试验证明有良好的速度和视觉效果。

关键词： Renderman shader Rsl 分形傅里叶光线追踪

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基于单目视频的聋哑人手语识别

基于单目视频的聋哑人手语识别

作者：刘斯琪西安工业大学

学位级别：硕士

近年在计算机技术不断发展的同时,手语识别技术也逐渐成为了一个新的发展方向。本文研究的重点是：静态字母手语识别及简单动态手的识别这两个部分。以基于肤色模型的手势分割为基础,分别构建了以傅里叶特征提取算法与加权KNN分类器相... 详细信息

近年在计算机技术不断发展的同时,手语识别技术也逐渐成为了一个新的发展方向。本文研究的重点是：静态字母手语识别及简单动态手的识别这两个部分。以基于肤色模型的手势分割为基础,分别构建了以傅里叶特征提取算法与加权KNN分类器相结合的静态手语识别系统,以camshift跟踪算法和DTW识别算法结合的动态手语识别系统。在静态手语的识别中,构建了静态手语数据库,对传统的傅里叶算法进行了归一化,减少了方向、相位变化对手势特征提取的影响,使手势特征描述更加准确;使用加权KNN算法对手语数据库中的样本进行优化,构建多类分类器对静态手语进行识别。在动态手语识别中,使用camshift算法捕获手势图像、跟踪手势运动轨迹、获得手势区域;使用DTW算法计算手势间相似距离,计算出的最小距离即为识别结果。本文对聋哑人的手语识别研究具体的工作有以下5个方面：(1)首先结合国内外对手语识别的研究工作,讨论了其发展过程和研究现状,在对手语识别技术未来的发展趋势了解归纳后,确定出了本文将以聋哑人手语作为主要的研究方向。(2)将现有的手势分割方法进行了对比,在分析各个方法的优缺点并与本论文实际结合后,选用基于颜色模型的方法对手势进行分割。(3)对于静态手语,使用傅里叶描述符获得手势特征向量,再通过加权KNN分类器分类识别得到结果。(4)对动态手语采用camshift算法动态手势进行捕获、跟踪,获取手势区域,作为后续动态手语识别的基础,在得到动态手势后对手势特征提取的结果使用DTW算法进行识别。(5)在确定每部分算法并构建了识别系统后,进行大量的实验,验证每种算法的可行性,检测静态及动态手语的识别率。通过对大量实验结果和数据分析验证了该系统整体框架的可行性,运用本文提出的手语识别算法,能够识别出相似的手语动作。

关键词：手语识别肤色分割 camshift 傅里叶 KNN分类器 DTW

基于链码的规则目标图像特征参数测量方法研究

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应用物理前沿（中英文版） 2013年第4期1卷 54-59页

作者：石成英张利民何宁仇红西安高技术研究所陕西西安710025

为解决规则目标物体特征参数的测量问题，提出了一种基于链码的目标物体图像特征参数测量方法。目标物体图像经过灰度变换、平滑去噪等一系列处理后，图像中往往还会存在一些伪边缘信息，针对图像中的这些伪边缘，对图像进行链码跟踪，... 详细信息

为解决规则目标物体特征参数的测量问题，提出了一种基于链码的目标物体图像特征参数测量方法。目标物体图像经过灰度变换、平滑去噪等一系列处理后，图像中往往还会存在一些伪边缘信息，针对图像中的这些伪边缘，对图像进行链码跟踪，利用各链码组曲率统计分析的方法剔除目标物体图像中的伪边缘，同时利用像素直线连接的方法将图像中分段的链码组组合连接；然后利用傅里叶变换高频滤波的方法平滑图像边界的曲折部分进一步对图像进行去噪；最后计算目标区域的面积和周长。经实验分析，该方法测量结果精度高，可以实现对规则目标物体特征参数的有效测量。

关键词：图像处理链码傅里叶面积周长

Geometrically robust image watermarking based on Jacobi-Fourier moments

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Optoelectronics Letters 2009年第5期5卷 387-390页

作者：董佳莉银国瑞平子良 College of Physics and Electronic Information Inner Mongolia Normal University

Rotation,scaling and translation (RST) attacks can desynchronize the watermark detection so that many water-mark systems failed. A geometrically robust image watermarking strategy based on Jacobi-Fourier moments (JFMs) is proposed. The Jacobi moments of the original image are first extracted as original moments; then the watermark image is embedded into the global or local area of the original image,and the Jacobi moments of the area are extracted. When the watermarked image is not attacked,the watermark can be retrieved by using the margin of the original moments and the moments of the embedded area. When it is attacked,the watermark can also be got in that way,and the original moments need to be transformed. It can be concluded that Jacobi-Fourier moments perform better than Zernike moments (ZMs) for small images. Meanwhile,the watermark is also robust to scaling and rotation as well as regular attacks such as added noises.

关键词：图像水印傅里叶基础几何水印图像水印检测原始图像雅可比