2009年 第35卷 第2期
2009, 35(2): 113-122.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00113
摘要:
图像传感器动态响应范围的局限使其在捕捉高动态范围场景时力不从心, 为了捕捉高动态范围图像(High dynamic range image, HDRI), 近年来出现了许多新型传感器和新方法, 本文将简要介绍这些研究进展; 同样由于动态响应范围的局限, 显示设备也不能胜任HDRI的显示, 必须利用色阶映射算子(Tone mapping operator, TMO)将图像的动态范围进行合理的压缩, TMO最终决定了图像显示的质量, 本文将众多的TMO归纳为全局算子和局部算子并进行了详细论述.
图像传感器动态响应范围的局限使其在捕捉高动态范围场景时力不从心, 为了捕捉高动态范围图像(High dynamic range image, HDRI), 近年来出现了许多新型传感器和新方法, 本文将简要介绍这些研究进展; 同样由于动态响应范围的局限, 显示设备也不能胜任HDRI的显示, 必须利用色阶映射算子(Tone mapping operator, TMO)将图像的动态范围进行合理的压缩, TMO最终决定了图像显示的质量, 本文将众多的TMO归纳为全局算子和局部算子并进行了详细论述.
2009, 35(2): 123-131.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00123
摘要:
提出一种基于双目被动视觉的三维人脸识别方法, 该方法采用非接触式的人脸信息采集技术, 利用图像中弱特征检测方法实现双目视觉中的人脸检测与初步视差估计, 运用基于复小波的相位相关技术对人脸表面进行亚像素级小区域匹配, 重建人脸三维点云信息. 通过可调训练次数的神经网络技术实现多层次人脸曲面重建, 并结合人脸2D图像对重构曲面进行仿射归一, 继而迭代地进行特征提取与识别过程. 实验结果表明, 双目视觉方法使人脸信息采集过程友好隐蔽; 在对应点匹配中, 运用复小波的相位相关算法可获得密集的亚像素精度配准点对, 用神经网络方法可正确重建人脸曲面. 识别过程对环境以及人脸位姿表情等鲁棒性强. 该系统成本十分低廉, 适合在许多领域推广应用.
提出一种基于双目被动视觉的三维人脸识别方法, 该方法采用非接触式的人脸信息采集技术, 利用图像中弱特征检测方法实现双目视觉中的人脸检测与初步视差估计, 运用基于复小波的相位相关技术对人脸表面进行亚像素级小区域匹配, 重建人脸三维点云信息. 通过可调训练次数的神经网络技术实现多层次人脸曲面重建, 并结合人脸2D图像对重构曲面进行仿射归一, 继而迭代地进行特征提取与识别过程. 实验结果表明, 双目视觉方法使人脸信息采集过程友好隐蔽; 在对应点匹配中, 运用复小波的相位相关算法可获得密集的亚像素精度配准点对, 用神经网络方法可正确重建人脸曲面. 识别过程对环境以及人脸位姿表情等鲁棒性强. 该系统成本十分低廉, 适合在许多领域推广应用.
2009, 35(2): 132-136.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00132
摘要:
受Cremers方法启发, 本文提出了一种新的开边界自动检测算法, 如图像中海岸线和天际线的检测. 这一算法的设计主要是基于样条函数、曲线演化理论和Mumford-Shah图像分割泛函模型. 由于所要检测的目标为图像区域中开曲线, 在一般Mumford-Shah模型中引入了两个约束条件. 这就将开边界的检测问题转化为一般的曲线最小分割问题. 通过样条曲线控制点所满足的微分方程和约束条件, 曲线将演化至所要求的边界. 如果图像中有一条开曲线将图像分为两个明显不同质区域, 这一算法将能有效地自动检测出该边界曲线, 且不需要边界的梯度信息. 即使在图像中有大量噪声情况下, 该算法同样有效. 此外, 通过两条曲线演化方程, 该算法可推广到图像中带状区域的(如河流、道路等)自动检测.
受Cremers方法启发, 本文提出了一种新的开边界自动检测算法, 如图像中海岸线和天际线的检测. 这一算法的设计主要是基于样条函数、曲线演化理论和Mumford-Shah图像分割泛函模型. 由于所要检测的目标为图像区域中开曲线, 在一般Mumford-Shah模型中引入了两个约束条件. 这就将开边界的检测问题转化为一般的曲线最小分割问题. 通过样条曲线控制点所满足的微分方程和约束条件, 曲线将演化至所要求的边界. 如果图像中有一条开曲线将图像分为两个明显不同质区域, 这一算法将能有效地自动检测出该边界曲线, 且不需要边界的梯度信息. 即使在图像中有大量噪声情况下, 该算法同样有效. 此外, 通过两条曲线演化方程, 该算法可推广到图像中带状区域的(如河流、道路等)自动检测.
2009, 35(2): 137-144.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00137
摘要:
怎样从视频出发准确实时地测量场景中运动人体的高度? 针对此问题, 本文提出了一种自动实时的人体高度测量方法. 该方法首先在视频序列中的每帧图像上提取一种新的头部特征点以及一种新的脚部特征点, 然后根据这些特征点建立约束方程求出近似的人体高度, 并同时在视频序列中跟踪双脚. 最后基于获得的双脚跟踪结果, 引入一条关于特征点所对应空间点的几何约束以进一步优化测量结果. 与过去的许多测量方法相比, 本文方法有效地利用了视频序列中包含的运动信息, 有较强的鲁棒性和较高的测量精度, 既能有效地处理透视镜头下的视频又能处理鱼眼镜头下的视频, 而且计算量很低, 可以实现实时测量. 实验结果验证了本文算法的有效性和实时性.
怎样从视频出发准确实时地测量场景中运动人体的高度? 针对此问题, 本文提出了一种自动实时的人体高度测量方法. 该方法首先在视频序列中的每帧图像上提取一种新的头部特征点以及一种新的脚部特征点, 然后根据这些特征点建立约束方程求出近似的人体高度, 并同时在视频序列中跟踪双脚. 最后基于获得的双脚跟踪结果, 引入一条关于特征点所对应空间点的几何约束以进一步优化测量结果. 与过去的许多测量方法相比, 本文方法有效地利用了视频序列中包含的运动信息, 有较强的鲁棒性和较高的测量精度, 既能有效地处理透视镜头下的视频又能处理鱼眼镜头下的视频, 而且计算量很低, 可以实现实时测量. 实验结果验证了本文算法的有效性和实时性.
2009, 35(2): 145-153.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00145
摘要:
提出了一种加权模糊聚类算法, 其优势在于能在实现有效聚类的同时, 对样本噪音进行识别和按样本特征对聚类的贡献程度进行排序. 因此, 本文所提出的方法具有鲁棒性, 并可对所得的特征排序进行特征选择, 实验结果表明了该方法具有上述优势.
提出了一种加权模糊聚类算法, 其优势在于能在实现有效聚类的同时, 对样本噪音进行识别和按样本特征对聚类的贡献程度进行排序. 因此, 本文所提出的方法具有鲁棒性, 并可对所得的特征排序进行特征选择, 实验结果表明了该方法具有上述优势.
2009, 35(2): 154-161.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00154
摘要:
为提高分数抽样率变换系统的计算效率, 在讨论其滤波器多相分解结构的基础上, 利用线性相位FIR滤波器的系数对称性, 构造多相分解系数的中心对称矩阵, 推导出适用于任意分数抽样率和任意滤波器阶数的高效实现方法, 并给出所需乘法与加法运算量的计算公式. 测试结果表明, 与直接计算相比, 采用本文方法可减少50%乘法运算和30%加法运算, 计算效率显著提高.
为提高分数抽样率变换系统的计算效率, 在讨论其滤波器多相分解结构的基础上, 利用线性相位FIR滤波器的系数对称性, 构造多相分解系数的中心对称矩阵, 推导出适用于任意分数抽样率和任意滤波器阶数的高效实现方法, 并给出所需乘法与加法运算量的计算公式. 测试结果表明, 与直接计算相比, 采用本文方法可减少50%乘法运算和30%加法运算, 计算效率显著提高.
2009, 35(2): 162-167.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00162
摘要:
研究具有多输入时滞及参数不确定性的广义系统的时滞相关鲁棒镇定问题. 首先利用LMI给出相应的标称系统的时滞相关镇定准则. 然后, 基于这个准则, 设计状态反馈控制器, 使得对任何允许的不确定参数相应的闭环系统是正则, 稳定, 无脉冲的. 最后的数值算例表明所提方法是有效的.
研究具有多输入时滞及参数不确定性的广义系统的时滞相关鲁棒镇定问题. 首先利用LMI给出相应的标称系统的时滞相关镇定准则. 然后, 基于这个准则, 设计状态反馈控制器, 使得对任何允许的不确定参数相应的闭环系统是正则, 稳定, 无脉冲的. 最后的数值算例表明所提方法是有效的.
2009, 35(2): 168-173.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00168
摘要:
移动机器人里程计误差建模是研究移动机器人定位问题的基础. 现有的移动机器人里程计误差建模方法多数针对某一种驱动类型移动机器人设计, 运动过程中缺乏对里程计累计误差的实时反馈补偿, 经过长距离运动过程定位精度大幅度降低. 因此本文针对同步驱动和差动驱动轮式移动机器人平台提出了一种通用的里程计误差建模方法. 在假设机器人运动路径近似弧线基础上, 依据里程计误差传播规律推导了非系统误差、系统误差与里程计过程输入之间的近似函数关系, 进而提出一种具有闭环误差实时反馈补偿功能的移动机器人定位算法, 对定位过程中产生的里程计累计误差给予实时反馈补偿. 实验表明新算法有效地减少了里程计累计误差, 提高了定位精度.
移动机器人里程计误差建模是研究移动机器人定位问题的基础. 现有的移动机器人里程计误差建模方法多数针对某一种驱动类型移动机器人设计, 运动过程中缺乏对里程计累计误差的实时反馈补偿, 经过长距离运动过程定位精度大幅度降低. 因此本文针对同步驱动和差动驱动轮式移动机器人平台提出了一种通用的里程计误差建模方法. 在假设机器人运动路径近似弧线基础上, 依据里程计误差传播规律推导了非系统误差、系统误差与里程计过程输入之间的近似函数关系, 进而提出一种具有闭环误差实时反馈补偿功能的移动机器人定位算法, 对定位过程中产生的里程计累计误差给予实时反馈补偿. 实验表明新算法有效地减少了里程计累计误差, 提高了定位精度.
2009, 35(2): 174-179.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00174
摘要:
针对一类非相称多时滞奇异系统, 研究其时滞相关稳定性问题. 给出了易于数值检验的时滞无关正则条件. 基于Lyapunov-Krasovskii泛函方法和广义积分引理给出了系统时滞相关稳定的充分条件. 本文的主要思想是利用矩阵不等式方法, 设计有记忆状态反馈控制器, 使相应的闭环系统时滞无关正则、无脉冲、渐进稳定, 并直接给出了有记忆状态反馈控制器参数化的表达形式. 最后通过数值仿真验证了所提方法的有效性.
针对一类非相称多时滞奇异系统, 研究其时滞相关稳定性问题. 给出了易于数值检验的时滞无关正则条件. 基于Lyapunov-Krasovskii泛函方法和广义积分引理给出了系统时滞相关稳定的充分条件. 本文的主要思想是利用矩阵不等式方法, 设计有记忆状态反馈控制器, 使相应的闭环系统时滞无关正则、无脉冲、渐进稳定, 并直接给出了有记忆状态反馈控制器参数化的表达形式. 最后通过数值仿真验证了所提方法的有效性.
2009, 35(2): 180-185.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00180
摘要:
提出一种新的死锁控制策略, 保证含有并发执行装配过程的一类柔性制造系统(Flexible manufacturing system, FMS) G-system的非阻塞性, 即在控制下, 受控系统从任意可达状态都可到达理想状态. 首先对Petri网模型运用混合整数规划算法求取一个最大的死信标, 然后从最大的死信标中求取一个需要受控的极小信标, 并对其添加控制库所, 从而保证所有信标的最大可控. 和现有方法相比, 该策略避免了求取所有的信标, 且添加较少的控制库所即可获得结构简单、许可行为趋于最优的控制器.
提出一种新的死锁控制策略, 保证含有并发执行装配过程的一类柔性制造系统(Flexible manufacturing system, FMS) G-system的非阻塞性, 即在控制下, 受控系统从任意可达状态都可到达理想状态. 首先对Petri网模型运用混合整数规划算法求取一个最大的死信标, 然后从最大的死信标中求取一个需要受控的极小信标, 并对其添加控制库所, 从而保证所有信标的最大可控. 和现有方法相比, 该策略避免了求取所有的信标, 且添加较少的控制库所即可获得结构简单、许可行为趋于最优的控制器.
2009, 35(2): 186-192.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00186
摘要:
无委托板坯是指炼钢工序剩余的暂时没有合同对象的板坯. 无委托板坯匹配问题是研究如何将这些板坯合理分配给热轧计划中的合同. 针对实际问题, 建立了多目标优化的0-1整数规划模型. 鉴于其NP-hard特性, 采用蚁群算法(Ant colony optimization, ACO)获得近似解. 根据问题特点, 提出钢级分解策略, 并加入随机扰动策略, 构造了合成邻域以改进算法性能. 目前, 以该算法为核心的决策支持系统已在企业通过应用验证, 与人工匹配相比, 日匹配板坯量平均提高了52.42%, 百吨板坯匹配切损量平均降低了11.36%.
无委托板坯是指炼钢工序剩余的暂时没有合同对象的板坯. 无委托板坯匹配问题是研究如何将这些板坯合理分配给热轧计划中的合同. 针对实际问题, 建立了多目标优化的0-1整数规划模型. 鉴于其NP-hard特性, 采用蚁群算法(Ant colony optimization, ACO)获得近似解. 根据问题特点, 提出钢级分解策略, 并加入随机扰动策略, 构造了合成邻域以改进算法性能. 目前, 以该算法为核心的决策支持系统已在企业通过应用验证, 与人工匹配相比, 日匹配板坯量平均提高了52.42%, 百吨板坯匹配切损量平均降低了11.36%.
2009, 35(2): 193-197.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00193
摘要:
灵活的基因名字命名方式使基因名字具有严重的歧义, 这已成为对生物医学文献进行深层自动文本挖掘的主要障碍之一. 基因名字规范化是解决这一问题的有效途径. 本文提出了一种多层歧义消解框架来完成基因名字规范化任务. 基因名字规范化过程中不同阶段有不同的歧义情形, 在本文提出的框架中, 针对这些情形采用了有针对性的解决策略, 包括: 基于词典的基因名字检测, 基于机器学习方法的候选选择以及基于语义的歧义消解. 试验表明, 我们的方法能够在BioCreAtIvE2006的基因名字规范化测试集上取得0.746的F度量.
灵活的基因名字命名方式使基因名字具有严重的歧义, 这已成为对生物医学文献进行深层自动文本挖掘的主要障碍之一. 基因名字规范化是解决这一问题的有效途径. 本文提出了一种多层歧义消解框架来完成基因名字规范化任务. 基因名字规范化过程中不同阶段有不同的歧义情形, 在本文提出的框架中, 针对这些情形采用了有针对性的解决策略, 包括: 基于词典的基因名字检测, 基于机器学习方法的候选选择以及基于语义的歧义消解. 试验表明, 我们的方法能够在BioCreAtIvE2006的基因名字规范化测试集上取得0.746的F度量.
2009, 35(2): 198-201.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00198
摘要:
针对低维隐变量分布的连通性问题提出了表情动作单元(Facial action units, FAU)跟踪的隧道隐变量法. 该方法通过有侧重的随机跳转克服了隐变量连通性不足所导致的局部收敛. 实验表明该方法较普通隐变量法具有较好的鲁棒性和FAU跟踪精度.
针对低维隐变量分布的连通性问题提出了表情动作单元(Facial action units, FAU)跟踪的隧道隐变量法. 该方法通过有侧重的随机跳转克服了隐变量连通性不足所导致的局部收敛. 实验表明该方法较普通隐变量法具有较好的鲁棒性和FAU跟踪精度.
2009, 35(2): 202-205.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00202
摘要:
提出了一种基于共同向量结合2维主成分分析(2-dimen-sional principal component analysis, 2DPCA)的人脸识别方法. 共同向量由图像通过Gram-Schmidt正交变换而求得, 具有该类图像共同不变的性质. 原始图像与该类共同向量之间的差分向量通过2DPCA处理, 依据最小距离测试得到识别结果. 实验在ORL和Yale人脸数据库进行测试, 结果表明本文提出的方法有较好的识别性能.
提出了一种基于共同向量结合2维主成分分析(2-dimen-sional principal component analysis, 2DPCA)的人脸识别方法. 共同向量由图像通过Gram-Schmidt正交变换而求得, 具有该类图像共同不变的性质. 原始图像与该类共同向量之间的差分向量通过2DPCA处理, 依据最小距离测试得到识别结果. 实验在ORL和Yale人脸数据库进行测试, 结果表明本文提出的方法有较好的识别性能.
2009, 35(2): 206-209.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00206
摘要:
Simultaneous stabilization for a collection of multi-input nonlinear systems with uncertain parameters is dealt with in this paper. A systematic method for obtaining a control Lyapunov function (CLF) is presented by solving the Lyapunov equation. A sufficient condition that a quadratic CLF is a common CLF for these systems is acquired. A continuous state feedback is designed to simultaneously stabilize these systems. Finally, the effectiveness of the proposed scheme is illustrated by a simulation example.
Simultaneous stabilization for a collection of multi-input nonlinear systems with uncertain parameters is dealt with in this paper. A systematic method for obtaining a control Lyapunov function (CLF) is presented by solving the Lyapunov equation. A sufficient condition that a quadratic CLF is a common CLF for these systems is acquired. A continuous state feedback is designed to simultaneously stabilize these systems. Finally, the effectiveness of the proposed scheme is illustrated by a simulation example.
2009, 35(2): 210-214.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00210
摘要:
考虑由单输入--单输出线性子系统构成的切换系统, 通过解析方法设计输出反馈控制, 使闭环子系统具有公共二次Lyapunov函数. 基于可解Lie代数条件及广义Sylvester方程的通解, 利用特征结构配置方法建立了反馈控制的存在性准则, 并由此给出了控制器的设计形式. 仿真算例实现了设计过程并验证了方法的有效性.
考虑由单输入--单输出线性子系统构成的切换系统, 通过解析方法设计输出反馈控制, 使闭环子系统具有公共二次Lyapunov函数. 基于可解Lie代数条件及广义Sylvester方程的通解, 利用特征结构配置方法建立了反馈控制的存在性准则, 并由此给出了控制器的设计形式. 仿真算例实现了设计过程并验证了方法的有效性.
2009, 35(2): 214-219.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00214
摘要:
针对强化学习系统收敛速度慢的问题, 提出一种适用于连续状态、离散动作空间的基于协同最小二乘支持向量机的Q学习. 该Q学习系统由一个最小二乘支持向量回归机(Least squares support vector regression machine, LS-SVRM)和一个最小二乘支持向量分类机(Least squares support vector classification machine, LS-SVCM)构成. LS-SVRM用于逼近状态--动作对到值函数的映射, LS-SVCM则用于逼近连续状态空间到离散动作空间的映射, 并为LS-SVRM提供实时、动态的知识或建议(建议动作值)以促进值函数的学习. 小车爬山最短时间控制仿真结果表明, 与基于单一LS-SVRM的Q学习系统相比, 该方法加快了系统的学习收敛速度, 具有较好的学习性能.
针对强化学习系统收敛速度慢的问题, 提出一种适用于连续状态、离散动作空间的基于协同最小二乘支持向量机的Q学习. 该Q学习系统由一个最小二乘支持向量回归机(Least squares support vector regression machine, LS-SVRM)和一个最小二乘支持向量分类机(Least squares support vector classification machine, LS-SVCM)构成. LS-SVRM用于逼近状态--动作对到值函数的映射, LS-SVCM则用于逼近连续状态空间到离散动作空间的映射, 并为LS-SVRM提供实时、动态的知识或建议(建议动作值)以促进值函数的学习. 小车爬山最短时间控制仿真结果表明, 与基于单一LS-SVRM的Q学习系统相比, 该方法加快了系统的学习收敛速度, 具有较好的学习性能.
2009, 35(2): 220-224.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00220
摘要:
考虑到实际工业过程中复杂系统的工况变化往往具有不确定性的特点, 离线辨识的多模型系统难以自适应反映系统的非线性, 因此本文提出一种新的基于减法聚类的多模型在线辨识算法. 首先采用在线聚类算法辨识多模型系统中的局部模型个数与工况参数, 然后充分考虑聚类发生变化对局部模型参数辨识的影响, 给出相应的局部模型参数在线辨识算法. 最后以某电厂300MW锅炉--汽轮机的协调控制系统为对象, 采用上述辨识方法进行仿真研究, 结果验证了本文算法的有效性.
考虑到实际工业过程中复杂系统的工况变化往往具有不确定性的特点, 离线辨识的多模型系统难以自适应反映系统的非线性, 因此本文提出一种新的基于减法聚类的多模型在线辨识算法. 首先采用在线聚类算法辨识多模型系统中的局部模型个数与工况参数, 然后充分考虑聚类发生变化对局部模型参数辨识的影响, 给出相应的局部模型参数在线辨识算法. 最后以某电厂300MW锅炉--汽轮机的协调控制系统为对象, 采用上述辨识方法进行仿真研究, 结果验证了本文算法的有效性.
