国家自然科学基金(61203268)
- 作品数：9 被引量：16H指数：3
- 相关作者：查宇飞许悦雷毕笃彦田元荣田松更多>>
- 相关机构：空军工程大学中国人民解放军空军武汉大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信生物学矿业工程更多>>
- 基于兴奋-抑制交叉视觉皮质模型的V1区轮廓整合机制和注意力选择实现
- 2016年
- 本文旨在利用模仿生物神经细胞同步脉冲发放的交叉视觉皮质模型(ICM)对生物视觉系统的轮廓整合机制及注意力选择机制进行初步探索。将生物神经元"兴奋-抑制"振荡子的思想引入到ICM中,同时引入目标轮廓链码作为高层反馈控制输入,提出了拥有自底向上(BUTTON-UP)及自顶向下(TOP-DOWN)机制的兴奋-抑制交叉视觉皮质模型(EI-ICM)。仿真实验显示,本文提出的模型可有效抑制噪声使得光滑边缘同步发放,从而完成BOTTOM-UP过程;目标轮廓链码的引入可得到与输入目标链码一致的目标轮廓,而其它目标由于与输入目标链码不匹配,无法形成闭合轮廓,从而完成TOP-DOWN过程。结果表明本文提出的模型可模拟视觉皮层V1区轮廓整合及注意力选择机制。
- 高山毕笃彦任宇环魏娜
- 关键词：交叉视觉皮质模型注意力选择
- 动态特征和静态特征自适应融合的目标跟踪算法被引量：4
- 2015年
- 由于大多数目标跟踪算法只采用单一静态特征或单一动态特征对目标建模,但静态特征模型不能描述目标的动态特性,并且很难适应场景复杂、快速移动和旋转等问题;而传统运动光流能够描述局部动态特性,却存在孔径问题.提出一种自适应融合动态特征和静态特征的跟踪方法:通过双向光流预测和误差度量自适应提取动态特征,并提取候选目标区域的静态特征,然后构造融合权重函数有效地融合动态特征和静态特征并以此构造协方差矩阵估计误差椭圆,准确描述目标尺度和方向,实现对目标精确表示;通过on-line参数更新机制对权重分配参数进行更新,实现动态特征和静态特征分配的自适应调节,能够适应目标运动速度的变化和场景变化.实验结果表明,在背景复杂的情况下,当目标快速移动或旋转时,与其他相关算法相比,该算法能够获得更好的跟踪效果.
- 张立朝毕笃彦查宇飞汪云飞马时平
- 关键词：动态特征自适应
- 基于SIFT排序的视觉跟踪算法
- 2015年
- 针对不稳定的关键点对以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)为目标特征的视觉跟踪算法的影响,提出基于SIFT排序的视觉跟踪算法。为实现SIFT排序,提出空域稳定因子和时域稳定因子,并由此构成重要性权重,以表征各个特征点的重要程度。在SIFT排序的基础上,各个关键点按照重要性权重的不同参与跟踪,从而实现基于SIFT排序的视觉跟踪。该算法克服了不稳定的关键点对跟踪结果的影响,从而提高跟踪的准确性和鲁棒性。
- 孙超许悦雷查宇飞黄宏图
- 关键词：SIFT
- 介质访问控制层拒绝服务攻击的入侵检测系统
- 2014年
- 针对无线局域网安全防护手段的不足,结合无线局域网介质访问控制层拒绝服务攻击的特点,设计了基于支持向量机算法的入侵检测系统。该系统利用支持向量机分类准确性高的特点,构建支持向量机最优分类超平面和分类判决函数,对网络流量进行分类识别,完成对异常流量的检测。在OPNET平台下进行无线局域网环境入侵检测仿真,仿真结果表明,该系统能有效地检测出针对无线局域网介质访问控制层的拒绝服务攻击。
- 罗尚平
- 关键词：无线局域网入侵检测支持向量机拒绝服务攻击
- 基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法被引量：4
- 2013年
- 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像可视性差、目标区域小以及特征不明显等特性对目标检测造成的困难,将稀疏表示模型应用于SAR图像目标检测,提出一种基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法。首先,利用KSVD算法训练样本提取对样本最具描述能力的SIFT特征形成字典;其次,通过将进化机制和稀疏表示结合,逐步提取整幅图像中含有目标的图像块;最后,输出稀疏表示误差小于阈值的图像块的位置作为目标检测的结果。实验结果表明,与传统目标检测算法相比,该算法在检测率和运行效率方面均有一定的提高,取得了较好的效果。
- 田元荣许悦雷田松马时平
- 关键词：SAR图像目标检测SIFT特征字典学习进化算法
- 利用演化模式做文献推荐被引量：1
- 2014年
- 【目的】引导读者就某一话题由浅入深、循序渐进地进行文献的检索与阅读。【应用背景】文献推荐服务一直是数字图书馆的核心业务之一,对读者进行文献的查询和检索起着重要的作用。【方法】提出一种基于用户搜索行为演化模式的文献推荐方法(CALL)。从文献库与检索日志中提取文献、读者与检索日志特征;将文献分为n个阅读阶段,利用最长公共子序列算法从三个特征中寻找到文献阅读序列,并将超过一定长度与频率的文献序列作为推荐结果。【结果】在真实文献库与检索日志数据集上进行广泛实验,验证所提出方法的准确性、执行效率与可扩展性等方面的性能,达到丰富数字图书馆文献推荐的目的。【结论】本研究可以增强现有数字图书馆的文献推荐工作的性能与效率,促使文献推荐工作向多样化方向发展。
- 尉萌
- 关键词：数字图书馆
- 基于局部特征和稀疏表示的图像目标检测算法被引量：5
- 2013年
- 传统的基于局部特征的图像目标检测算法具有对遮挡和旋转敏感、检测精度不高以及运算速度慢的特点,为了改进该算法的性能,提出了一种将图像局部特征应用于稀疏表示理论的图像目标检测算法。该算法利用随机树的方式有监督地学习样本图像的局部特征形成字典,通过学习好的字典和测试图像的子块来预测图像中目标的中心位置,以此寻求待检测图像稀疏的表示,从而实现对图像中感兴趣目标的检测。实验结果表明,该算法对目标的遮挡、旋转和复杂背景有很好的鲁棒性,而且检测精度和运算速度相对于同类经典算法均有提高。
- 田元荣田松许悦雷查宇飞
- 关键词：目标检测字典学习
- 基于背景加权空间直方图的目标跟踪被引量：1
- 2015年
- 针对传统目标跟踪算法中存在的特征鲁棒性不强的问题,提出了一种基于背景加权空间直方图的目标跟踪算法。算法通过综合背景加权直方图和空间直方图二者各自的优势,增强了特征描述的鲁棒性,进而在Mean Shift跟踪框架下实现了对运动目标的跟踪。仿真实验与定量分析表明,所提算法能够实现对目标的稳定跟踪,跟踪所得的平均中心位置误差较传统算法降低了80%以上。
- 刘芳余旺盛
- 关键词：视觉跟踪空间直方图
- 基于增量式子空间学习的红外目标跟踪研究被引量：1
- 2013年
- 在对红外图像目标进行跟踪时,由于图像成像质量差致使目标的跟踪较为困难,采用一种基于增量式子空间学习的视觉跟踪方法,有效解决了红外图像中背景、目标运动方式复杂等问题;该方法基于粒子滤波,利用增量式主成分分析方法增量地学习一个有效的低维特征空间来适应目标外部结构的变化,鲁棒的跟踪红外图像中的目标;实验结果表明,该算法在具有复杂条件的红外图像中能够实现鲁棒的目标跟踪,跟踪成功率高达95%以上。
- 常雅男毕笃彦查宇飞黄宏图常诚
- 关键词：红外图像视觉跟踪粒子滤波
