2008年 第34卷 第1期
2008, 34(1): 1-6.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00001
摘要:
提出了一种抵抗一般性几何攻击的数字水印新算法. 该算法首先利用多尺度 Harris 检测算子从载体图像中提取出稳定的特征点; 然后根据特征尺度自适应确定局部特征区域, 并对其实施归一化处理; 最后结合预失真补偿理论, 采纳 DFT 中频幅值比较策略将水印信息重复嵌入到多个归一化局部特征区域内. 仿真实验表明, 本文算法不仅具有较好的透明性, 而且对常规信号处理和一般性几何攻击均具有较好的鲁棒性.
提出了一种抵抗一般性几何攻击的数字水印新算法. 该算法首先利用多尺度 Harris 检测算子从载体图像中提取出稳定的特征点; 然后根据特征尺度自适应确定局部特征区域, 并对其实施归一化处理; 最后结合预失真补偿理论, 采纳 DFT 中频幅值比较策略将水印信息重复嵌入到多个归一化局部特征区域内. 仿真实验表明, 本文算法不仅具有较好的透明性, 而且对常规信号处理和一般性几何攻击均具有较好的鲁棒性.
2008, 34(1): 7-13.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00007
摘要:
图像配准是众多具体应用的共性核心技术, 如图像融合, 变化检测等. 然而, 当参考图像经过变换后, 如何自动地确定变换后的图像是否与目标图像真正达到了配准仍然是目前文献中一个尚未很好解决的问题. 究其原因, 主要是很难找到一种图像相似性的度量方法来有效地对配准后的图像进行评价. 不同于传统的方法, 本文提出了一种基于学习的相似性度量方法, 即将图像配准的度量问题转化为模式分类问题, 由基于机器学习设计的分类器自动检验图像是否配准. 本文对 400 组图像进行了配准检验, 实验结果显示了该方法的可行性和可靠性. 尽管本文方法的具体实现是针对基于 Fourier-Mellin 变换的配准算法, 但这种基于学习的图像配准检验思想同样可以应用到其他配准方法中.
图像配准是众多具体应用的共性核心技术, 如图像融合, 变化检测等. 然而, 当参考图像经过变换后, 如何自动地确定变换后的图像是否与目标图像真正达到了配准仍然是目前文献中一个尚未很好解决的问题. 究其原因, 主要是很难找到一种图像相似性的度量方法来有效地对配准后的图像进行评价. 不同于传统的方法, 本文提出了一种基于学习的相似性度量方法, 即将图像配准的度量问题转化为模式分类问题, 由基于机器学习设计的分类器自动检验图像是否配准. 本文对 400 组图像进行了配准检验, 实验结果显示了该方法的可行性和可靠性. 尽管本文方法的具体实现是针对基于 Fourier-Mellin 变换的配准算法, 但这种基于学习的图像配准检验思想同样可以应用到其他配准方法中.
2008, 34(1): 14-20.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00014
摘要:
针对复杂条件下的人脸跟踪问题, 将显著区域跟踪算法和基于 Adaboost 的人脸检测算法相结合, 研发了一个实时多姿态人脸跟踪系统. 系统采用数据关联结果, 自动选择和切换检测器与跟踪器, 并通过引入环境信息增强跟踪算法的稳定性. 实验表明, 系统可在目标姿态变化、摄像机运动等复杂条件下进行自动人脸检测与跟踪, 对 320x240 的图像序列处理速度达到 10-12帧/秒.
针对复杂条件下的人脸跟踪问题, 将显著区域跟踪算法和基于 Adaboost 的人脸检测算法相结合, 研发了一个实时多姿态人脸跟踪系统. 系统采用数据关联结果, 自动选择和切换检测器与跟踪器, 并通过引入环境信息增强跟踪算法的稳定性. 实验表明, 系统可在目标姿态变化、摄像机运动等复杂条件下进行自动人脸检测与跟踪, 对 320x240 的图像序列处理速度达到 10-12帧/秒.
2008, 34(1): 21-30.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00021
摘要:
传统的典型相关分析 (CCA) 是有效的特征提取方法之一, 已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域. 但在人脸识别为代表的高维小样本问题上该方法存在如下不足: 1) 人脸识别的小样本特性使 CCA 两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异, 难以直接应用; 2) 作为一种全局线性投影方法, 不足以很好地描述非线性的人脸识别问题; 3) 缺乏对局部变化的识别鲁棒性. 本文受已提出的子模式主分量分析 (SpPCA) 的启发, 提出了子模式典型相关分析 (SpCCA). 该方法将局部与全局特征矢量之间的相关性特征作为有效的判别信息, 既达到了融合局部与全局信息的目的, 又消除了特征之间的信息冗余. 通过子模式的划分, SpCCA 避免了小样本问题, 更好地描述了非线性的人脸识别问题; 并通过投票方式融合结果, 增强了对局部变化的鲁棒性. 在 AR 与 Yale 两个人脸数据集上的实验证实了该方法比对比方法不仅有更优的识别性能, 而且更加稳定和鲁棒.
传统的典型相关分析 (CCA) 是有效的特征提取方法之一, 已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域. 但在人脸识别为代表的高维小样本问题上该方法存在如下不足: 1) 人脸识别的小样本特性使 CCA 两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异, 难以直接应用; 2) 作为一种全局线性投影方法, 不足以很好地描述非线性的人脸识别问题; 3) 缺乏对局部变化的识别鲁棒性. 本文受已提出的子模式主分量分析 (SpPCA) 的启发, 提出了子模式典型相关分析 (SpCCA). 该方法将局部与全局特征矢量之间的相关性特征作为有效的判别信息, 既达到了融合局部与全局信息的目的, 又消除了特征之间的信息冗余. 通过子模式的划分, SpCCA 避免了小样本问题, 更好地描述了非线性的人脸识别问题; 并通过投票方式融合结果, 增强了对局部变化的鲁棒性. 在 AR 与 Yale 两个人脸数据集上的实验证实了该方法比对比方法不仅有更优的识别性能, 而且更加稳定和鲁棒.
2008, 34(1): 31-39.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00031
摘要:
在独立分量分析 (Independent component analysis, ICA) 中, 寻找去除高阶相关的正交矩阵成为问题关键, 而正交矩阵具有特殊的空间结构, 组成它的每个列向量可视作 RN 中单位超球表面上一点, 当这些点彼此垂直时, 整体就组成一个正交矩阵. 自然地, 这些点可以用其球坐标来参数化. 本文通过观察正交矩阵的几何结构, 找到了任意维数的随机正交矩阵的参数表示方法, 且论证了这种表示的完备性; 同时, 对随机正交矩阵参数表示的随机性做了定量分析; 然后, 利用遗传算法对参数化正交矩阵中的参数进行搜索, 得到了分离结果. 本文称这种算法为 OICA 算法, 并给出了该算法的仿真实验.
在独立分量分析 (Independent component analysis, ICA) 中, 寻找去除高阶相关的正交矩阵成为问题关键, 而正交矩阵具有特殊的空间结构, 组成它的每个列向量可视作 RN 中单位超球表面上一点, 当这些点彼此垂直时, 整体就组成一个正交矩阵. 自然地, 这些点可以用其球坐标来参数化. 本文通过观察正交矩阵的几何结构, 找到了任意维数的随机正交矩阵的参数表示方法, 且论证了这种表示的完备性; 同时, 对随机正交矩阵参数表示的随机性做了定量分析; 然后, 利用遗传算法对参数化正交矩阵中的参数进行搜索, 得到了分离结果. 本文称这种算法为 OICA 算法, 并给出了该算法的仿真实验.
2008, 34(1): 40-47.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00040
摘要:
词表的质量直接影响汉语语言模型的性能, 而当前汉语词典编撰工作同语言建模工作相脱离, 一方面使得现有的汉语语言模型受词表规模所限, 性能不能发挥到最优, 另一方面因为缺乏专业领域的词表, 难以建立面向特定领域的语言模型. 本文旨在通过建立优化词表的方式来提高现有汉语语言模型的性能, 并使其自动适应训练语料的领域. 本文首先将词表自动生成工作同汉语语言建模工作相结合, 构建一体化迭代算法框架, 在自动生成优化词表的同时能够获得高性能的汉语语言模型. 在该框架下, 本文提出汉字构词强度的概念来描述汉语的词法信息, 并将其作为词法特征与统计特征相结合, 构造一种基于多特征的汉语词表自动生成算法. 最后, 本文提出两种启发式方法, 自动根据训练语料的特点调整系统中的各项参数, 使系统能够自动适应训练语料的领域. 实验表明, 本文的方法能够在生成高质量词表的同时获得高性能的语言模型, 并且能够有效自动适应训练语料的领域.
词表的质量直接影响汉语语言模型的性能, 而当前汉语词典编撰工作同语言建模工作相脱离, 一方面使得现有的汉语语言模型受词表规模所限, 性能不能发挥到最优, 另一方面因为缺乏专业领域的词表, 难以建立面向特定领域的语言模型. 本文旨在通过建立优化词表的方式来提高现有汉语语言模型的性能, 并使其自动适应训练语料的领域. 本文首先将词表自动生成工作同汉语语言建模工作相结合, 构建一体化迭代算法框架, 在自动生成优化词表的同时能够获得高性能的汉语语言模型. 在该框架下, 本文提出汉字构词强度的概念来描述汉语的词法信息, 并将其作为词法特征与统计特征相结合, 构造一种基于多特征的汉语词表自动生成算法. 最后, 本文提出两种启发式方法, 自动根据训练语料的特点调整系统中的各项参数, 使系统能够自动适应训练语料的领域. 实验表明, 本文的方法能够在生成高质量词表的同时获得高性能的语言模型, 并且能够有效自动适应训练语料的领域.
2008, 34(1): 48-54.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00048
摘要:
高效鲁棒预测控制 (ERPC) 是一种在线计算量较小, 且控制性能较好的鲁棒预测控制算法. 但采用单一椭圆不变集的设计方法存在保守性. 本文采用衰减集结策略, 通过离线设计在系统状态空间中投影彼此正交的两个椭圆不变集, 在线进行凸组合的方法设计 ERPC 控制器, 使系统初始可行域进一步扩大, 并在一定程度上改善了控制性能.
高效鲁棒预测控制 (ERPC) 是一种在线计算量较小, 且控制性能较好的鲁棒预测控制算法. 但采用单一椭圆不变集的设计方法存在保守性. 本文采用衰减集结策略, 通过离线设计在系统状态空间中投影彼此正交的两个椭圆不变集, 在线进行凸组合的方法设计 ERPC 控制器, 使系统初始可行域进一步扩大, 并在一定程度上改善了控制性能.
2008, 34(1): 55-63.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00055
摘要:
针对包括 Acrobot 和 Pendubot 在内的欠驱动两杆机器人, 提出了一种统一的运动控制策略. 欠驱动两杆机器人的整个运动空间分为两个区域: 摇起区和平衡区, 并对这两个区域分别设计控制律. 首先, 在摇起区, 应用一种基于弱控制 Lyapunov 函数 (Weak-control Lyapunov function, WCLF) 的控制方法, 来增加系统能量和控制驱动杆的姿势. 其次, 为了避免奇异值的出现, 选择弱控制 Lyapunov 函数中的一个参数为系统状态空间的非线性函数. 然后, 通过系统状态调节基于弱控制 Lyapunov 函数的控制律中的另一个设计参数, 来改进系统控制效果. 使用弱控制 Lyapunov 设计的摇起区控制律, 可基于最大不变集原理保证其稳定性; 而机器人离开摇起区后, 利用非光滑 Lyapunov 函数 (Non-smooth Lyapunov function, NSLF) 来保证其稳定. 最后, 结合 WCLF 和 NSLF 保证了控制系统的全局稳定.
针对包括 Acrobot 和 Pendubot 在内的欠驱动两杆机器人, 提出了一种统一的运动控制策略. 欠驱动两杆机器人的整个运动空间分为两个区域: 摇起区和平衡区, 并对这两个区域分别设计控制律. 首先, 在摇起区, 应用一种基于弱控制 Lyapunov 函数 (Weak-control Lyapunov function, WCLF) 的控制方法, 来增加系统能量和控制驱动杆的姿势. 其次, 为了避免奇异值的出现, 选择弱控制 Lyapunov 函数中的一个参数为系统状态空间的非线性函数. 然后, 通过系统状态调节基于弱控制 Lyapunov 函数的控制律中的另一个设计参数, 来改进系统控制效果. 使用弱控制 Lyapunov 设计的摇起区控制律, 可基于最大不变集原理保证其稳定性; 而机器人离开摇起区后, 利用非光滑 Lyapunov 函数 (Non-smooth Lyapunov function, NSLF) 来保证其稳定. 最后, 结合 WCLF 和 NSLF 保证了控制系统的全局稳定.
2008, 34(1): 64-71.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00064
摘要:
利用宏观交通流行为的重复性特性, 将快速路宏观交通流模型转换为包含此模型的一般离散时间非线性系统模型, 然后针对此一般离散时间非线性系统模型设计了基于迭代学习的宏观交通流模型参数辨识算法. 严格的理论推导证明了这种参数辨识方案的收敛性和鲁棒性. 仿真结果验证了该算法的有效性.
利用宏观交通流行为的重复性特性, 将快速路宏观交通流模型转换为包含此模型的一般离散时间非线性系统模型, 然后针对此一般离散时间非线性系统模型设计了基于迭代学习的宏观交通流模型参数辨识算法. 严格的理论推导证明了这种参数辨识方案的收敛性和鲁棒性. 仿真结果验证了该算法的有效性.
2008, 34(1): 72-79.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00072
摘要:
为了提高 UKF 的估计精度和收敛性, 提出了一种新的自适应滤波方法. 新息方差阵的测量值和其相应的估计/预测值的差被用于构造指标函数. MIT 规则被用于构造自适应机制以指标函数最小来在线更新过程不确定性的方差值. 更新后的方差反馈给常规 UKF. 这种自适应机制主要用于补偿过程噪声分布的先验信息不足以及提高 UKF 状态和参数的主动估计性能. 讨论了自适应 UKF 的渐进稳定性. 在全方位移动机器人上进行了仿真, 结果表明与常规的 UKF 相比自适应 UKF 更有效更精确.
为了提高 UKF 的估计精度和收敛性, 提出了一种新的自适应滤波方法. 新息方差阵的测量值和其相应的估计/预测值的差被用于构造指标函数. MIT 规则被用于构造自适应机制以指标函数最小来在线更新过程不确定性的方差值. 更新后的方差反馈给常规 UKF. 这种自适应机制主要用于补偿过程噪声分布的先验信息不足以及提高 UKF 状态和参数的主动估计性能. 讨论了自适应 UKF 的渐进稳定性. 在全方位移动机器人上进行了仿真, 结果表明与常规的 UKF 相比自适应 UKF 更有效更精确.
2008, 34(1): 80-84.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00080
摘要:
利用数据设计模糊推理系统分为两个主要内容: 结构辨识和参数优化. 论文首先通过定义隶属度函数和模糊规则简单地给出了一种初始模糊推理系统结构. 然后, 为了提高基于梯度的学习算法的收敛速度、减少振荡, 提出了一种产生模糊推理系统的改进梯度下降方法, 并对算法的收敛性和振荡情况进行了系统分析; 利用这些优化分析结果能够进一步确定在输入变量空间的哪一个区域中模糊规则的密度应该加强, 以及在哪一个输入变量上用于划分其论域的模糊子集的数目应该增加, 从而获得一个新的更精确的模糊推理系统结构. 最后将所提出的方法用于解决非线性函数的逼近问题.
利用数据设计模糊推理系统分为两个主要内容: 结构辨识和参数优化. 论文首先通过定义隶属度函数和模糊规则简单地给出了一种初始模糊推理系统结构. 然后, 为了提高基于梯度的学习算法的收敛速度、减少振荡, 提出了一种产生模糊推理系统的改进梯度下降方法, 并对算法的收敛性和振荡情况进行了系统分析; 利用这些优化分析结果能够进一步确定在输入变量空间的哪一个区域中模糊规则的密度应该加强, 以及在哪一个输入变量上用于划分其论域的模糊子集的数目应该增加, 从而获得一个新的更精确的模糊推理系统结构. 最后将所提出的方法用于解决非线性函数的逼近问题.
2008, 34(1): 85-87.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00085
摘要:
首先综述代数 Riccati 方程解的存在性条件, 然后对于该方程存在唯一正定最优解的充分必要条件给出严格证明. 最后利用这一条件, 纠正了鲁棒分散控制器设计中的一些错误结果.
首先综述代数 Riccati 方程解的存在性条件, 然后对于该方程存在唯一正定最优解的充分必要条件给出严格证明. 最后利用这一条件, 纠正了鲁棒分散控制器设计中的一些错误结果.
2008, 34(1): 87-92.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00087
摘要:
本文主要针对不确定的输入变时滞 T-S 模糊系统设计模糊控制器使系统鲁棒稳定. 首先基于 Lyapunov-Krasovskii 泛函方法, 通过引入更多的松弛变量矩阵, 以 LMI 形式给出使此模糊系统稳定的充分条件. 在设计模糊控制器时并不要求满足时变输入时滞的导数小于1的限制条件. 最后给出数值仿真例证本文提出的结果的有效性且保守性更小.
本文主要针对不确定的输入变时滞 T-S 模糊系统设计模糊控制器使系统鲁棒稳定. 首先基于 Lyapunov-Krasovskii 泛函方法, 通过引入更多的松弛变量矩阵, 以 LMI 形式给出使此模糊系统稳定的充分条件. 在设计模糊控制器时并不要求满足时变输入时滞的导数小于1的限制条件. 最后给出数值仿真例证本文提出的结果的有效性且保守性更小.
2008, 34(1): 93-97.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00093
摘要:
数据流中概念漂移的检测是当前数据挖掘领域的重要研究分支, 近年来得到了广泛的关注. 本文提出了一种称为 M_ID4 的数据流挖掘算法. 它是在大容量数据流挖掘中, 通过尽量少的训练样本来实现概念漂移检测的快速方法. 利用多分类器综合技术, M_ID4 实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘. 实验结果表明, M_ID4 算法在处理数据流的概念漂移上表现出比已有同类算法更高的精确度和适应性.
数据流中概念漂移的检测是当前数据挖掘领域的重要研究分支, 近年来得到了广泛的关注. 本文提出了一种称为 M_ID4 的数据流挖掘算法. 它是在大容量数据流挖掘中, 通过尽量少的训练样本来实现概念漂移检测的快速方法. 利用多分类器综合技术, M_ID4 实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘. 实验结果表明, M_ID4 算法在处理数据流的概念漂移上表现出比已有同类算法更高的精确度和适应性.
2008, 34(1): 97-101.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00097
摘要:
介绍了一种可以提高非平稳时间序列预测精度的新方法, 该方法应用 Hilbert-Huang 变换的核心内容---经验模态分解法 (Empirical mode decomposition, EMD) 对非平稳时间序列进行分解, 以降低被预测信号中的非平稳性, 利用神经网络对分解后的各分量进行预测, 再将预测结果叠加. 利用该方法对石家庄市年逐月降水量进行预测, 预测结果显示, 其预测精度比直接用神经网络预测的预测精度有较明显的提高.
介绍了一种可以提高非平稳时间序列预测精度的新方法, 该方法应用 Hilbert-Huang 变换的核心内容---经验模态分解法 (Empirical mode decomposition, EMD) 对非平稳时间序列进行分解, 以降低被预测信号中的非平稳性, 利用神经网络对分解后的各分量进行预测, 再将预测结果叠加. 利用该方法对石家庄市年逐月降水量进行预测, 预测结果显示, 其预测精度比直接用神经网络预测的预测精度有较明显的提高.
2008, 34(1): 102-104.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00102
摘要:
建立货运关系明细的多需求点车辆调度模型, 模型求解过程是先由粒子群算法的粒子位置向量得到单车运送的货物, 再由蚁群算法优化单车路径, 根据优化目标筛选粒子, 直到终止条件, 实现所有货物对所有车辆的分配. 实例求解结果表明混合求解得到的车辆总路径小于蚁群算法得到的结果.
建立货运关系明细的多需求点车辆调度模型, 模型求解过程是先由粒子群算法的粒子位置向量得到单车运送的货物, 再由蚁群算法优化单车路径, 根据优化目标筛选粒子, 直到终止条件, 实现所有货物对所有车辆的分配. 实例求解结果表明混合求解得到的车辆总路径小于蚁群算法得到的结果.
2008, 34(1): 105-108.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00105
摘要:
提出了一种基于字符串编码克隆选择的建模算法, 其核心是通过字符串编码的克隆选择策略在初等函数空间上进化、选择初等函数和函数间的运算关系, 构成预测模型, 并优化模型参数, 实现预测模型形式的自动生成和参数的自适应确定. 字符串编码设计使随机生成函数表达式成为可能; 克隆选择策略实现了字符串编码抗体的进化训练; 对基于字符串编码的克隆选择操作算子设计, 增加了种群的多样性, 使得不同抗体协同进化, 有效避免了进化``早熟''现象. 用该算法建立某武器系统可靠度预测模型, 实验结果表明: 该模型具有较高的精度, 为可靠性预测、故障预报与维修奠定了基础.
提出了一种基于字符串编码克隆选择的建模算法, 其核心是通过字符串编码的克隆选择策略在初等函数空间上进化、选择初等函数和函数间的运算关系, 构成预测模型, 并优化模型参数, 实现预测模型形式的自动生成和参数的自适应确定. 字符串编码设计使随机生成函数表达式成为可能; 克隆选择策略实现了字符串编码抗体的进化训练; 对基于字符串编码的克隆选择操作算子设计, 增加了种群的多样性, 使得不同抗体协同进化, 有效避免了进化``早熟''现象. 用该算法建立某武器系统可靠度预测模型, 实验结果表明: 该模型具有较高的精度, 为可靠性预测、故障预报与维修奠定了基础.
2008, 34(1): 109-112.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00109
摘要:
提出了一种简洁快速的感应电动机的无速度传感控制方法. 该方法利用一种新型的观测器获得精确的速度与磁通的模的估计, 然后设计了二阶控制器. 在不考虑同步转速为零且负载转矩不可测的个别工程条件下, 证明了该方法能够全局稳定的跟踪转子的给定参考速度和参考磁通. 数值仿真进一步验证了所提出控制方法的有效性.
提出了一种简洁快速的感应电动机的无速度传感控制方法. 该方法利用一种新型的观测器获得精确的速度与磁通的模的估计, 然后设计了二阶控制器. 在不考虑同步转速为零且负载转矩不可测的个别工程条件下, 证明了该方法能够全局稳定的跟踪转子的给定参考速度和参考磁通. 数值仿真进一步验证了所提出控制方法的有效性.
