2009年 第35卷 第3期
2009, 35(3): 225-232.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00225
摘要:
人的行为识别是视频内容分析和计算机视觉领域中的一个重要问题. 在分析了人的行为包含多个尺度运动细节的基础上, 提出了一种分层且带驻留时间状态的动态贝叶斯网络(Hierarchical durational-state dynamic Bayesian network, HDS-DBN). HDS-DBN含有多层状态, 能够较好地表示人的行为包含的多尺度运动细节. 我们针对单人行为和两人交互行为进行了识别, 实验结果表明该方法具有较高的识别率, 并且在有噪声存在或信息缺失等不确定情况下均具有较好的鲁棒性. 实验结果表明 HDS-DBN 模型确实能够较好地表达行为中的多尺度运动细节.
人的行为识别是视频内容分析和计算机视觉领域中的一个重要问题. 在分析了人的行为包含多个尺度运动细节的基础上, 提出了一种分层且带驻留时间状态的动态贝叶斯网络(Hierarchical durational-state dynamic Bayesian network, HDS-DBN). HDS-DBN含有多层状态, 能够较好地表示人的行为包含的多尺度运动细节. 我们针对单人行为和两人交互行为进行了识别, 实验结果表明该方法具有较高的识别率, 并且在有噪声存在或信息缺失等不确定情况下均具有较好的鲁棒性. 实验结果表明 HDS-DBN 模型确实能够较好地表达行为中的多尺度运动细节.
2009, 35(3): 233-238.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00233
摘要:
针对棉花纤维中混杂的色度不明显、细微等异类杂质难踢除的问题, 本文给出一种新的伪彩色方法以增强原始纤维图像, 突出异类杂质, 从而达到成功分离出其中所含的各类杂质的目的. 本伪彩色方法基于图像的梯度、灰度、局部熵及局部尺度形态滤波器特征信息, 并利用各个特征之间的相互关系, 自适应地标识出不同类型的杂质. 实验表明, 本方法在棉花纤维检测方面优于经典伪彩色方法, 适用于高精度的提纯这一类纤维的自动化检测系统.
针对棉花纤维中混杂的色度不明显、细微等异类杂质难踢除的问题, 本文给出一种新的伪彩色方法以增强原始纤维图像, 突出异类杂质, 从而达到成功分离出其中所含的各类杂质的目的. 本伪彩色方法基于图像的梯度、灰度、局部熵及局部尺度形态滤波器特征信息, 并利用各个特征之间的相互关系, 自适应地标识出不同类型的杂质. 实验表明, 本方法在棉花纤维检测方面优于经典伪彩色方法, 适用于高精度的提纯这一类纤维的自动化检测系统.
2009, 35(3): 239-243.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00239
摘要:
提出了一种图像盲取证算法, 用于检测利用样本合成修复技术制作的伪造图像. 该算法采用零连通特征来描述修复技术导致的图像块之间异常的相似性, 然后构建升半梯形隶属函数将该相似性特征转换成块属于篡改块的模糊隶属度, 通过截集划分并结合高隶属度块的位置信息, 进行伪造图像的检测和篡改区域的定位. 实验结果表明该算法能够有效区分自然图像和修复伪造图像, 并可进一步定位图像的篡改区域.
提出了一种图像盲取证算法, 用于检测利用样本合成修复技术制作的伪造图像. 该算法采用零连通特征来描述修复技术导致的图像块之间异常的相似性, 然后构建升半梯形隶属函数将该相似性特征转换成块属于篡改块的模糊隶属度, 通过截集划分并结合高隶属度块的位置信息, 进行伪造图像的检测和篡改区域的定位. 实验结果表明该算法能够有效区分自然图像和修复伪造图像, 并可进一步定位图像的篡改区域.
2009, 35(3): 244-250.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00244
摘要:
提出一种新的局部结构自适应图像扩散算法. 在图像扩散过程中, 传导系数不仅与梯度值有关, 而且受到局部结构的影响. 首先根据局部结构将像素分成三种类型, 对不同类型定义不同的传导系数函数, 再由这些函数根据梯度计算出扩散流量. 由于考虑到了局部结构信息, 可以在保留图像精细结构的同时快速、有效地滤除无规则的噪声. 在合成测试图和实际图像上的实验结果表明, 本文所提出的算法优于一些典型的图像扩散算法.
提出一种新的局部结构自适应图像扩散算法. 在图像扩散过程中, 传导系数不仅与梯度值有关, 而且受到局部结构的影响. 首先根据局部结构将像素分成三种类型, 对不同类型定义不同的传导系数函数, 再由这些函数根据梯度计算出扩散流量. 由于考虑到了局部结构信息, 可以在保留图像精细结构的同时快速、有效地滤除无规则的噪声. 在合成测试图和实际图像上的实验结果表明, 本文所提出的算法优于一些典型的图像扩散算法.
2009, 35(3): 251-257.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00251
摘要:
图像配准是多传感器图像融合等处理的前提. 本文以包含人造目标的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像和可见光图像为处理对象, 提出了一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法. 该方法提取人造目标在两类图像中表现的共性特征---结构特征边缘, 并基于边缘匹配构造虚拟角点, 采用基于特征一致的粗配准方法和基于虚拟角点的精配准方法, 对待配准图像实现由粗到精的自动配准. 实验结果表明, 本文方法能够取得较高的配准精度.
图像配准是多传感器图像融合等处理的前提. 本文以包含人造目标的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像和可见光图像为处理对象, 提出了一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法. 该方法提取人造目标在两类图像中表现的共性特征---结构特征边缘, 并基于边缘匹配构造虚拟角点, 采用基于特征一致的粗配准方法和基于虚拟角点的精配准方法, 对待配准图像实现由粗到精的自动配准. 实验结果表明, 本文方法能够取得较高的配准精度.
2009, 35(3): 258-266.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00258
摘要:
根据Contourlet变换多尺度、多方向的特性以及自然图像的频谱特点, 分析了Contourlet变换低通滤波器对图像融合算法性能和融合结果中伪轮廓的影响, 讨论了低通滤波器与分解层数选取之间的关系. 理论与实验证明, 使用带宽较窄的低通滤波器能够得到较好的融合结果, 当低通滤波器系数均为正数时融合图像的伪轮廓显著减少. 本文比较了使用不同低通滤波器和不同融合准则时得到的融合结果, 实验结果证明, 使用合适的低通滤波器, 可以在选用较简单的融合准则和分解较少层数的情况下, 得到很好的融合结果, 大大减小了融合算法的复杂度.
根据Contourlet变换多尺度、多方向的特性以及自然图像的频谱特点, 分析了Contourlet变换低通滤波器对图像融合算法性能和融合结果中伪轮廓的影响, 讨论了低通滤波器与分解层数选取之间的关系. 理论与实验证明, 使用带宽较窄的低通滤波器能够得到较好的融合结果, 当低通滤波器系数均为正数时融合图像的伪轮廓显著减少. 本文比较了使用不同低通滤波器和不同融合准则时得到的融合结果, 实验结果证明, 使用合适的低通滤波器, 可以在选用较简单的融合准则和分解较少层数的情况下, 得到很好的融合结果, 大大减小了融合算法的复杂度.
2009, 35(3): 267-271.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00267
摘要:
在说话人识别的研究中, 使用以前的测试语句信息对模型参数或者测试得分进行动态更新, 使模型可以更精确地反映测试语句和说话人模型之间的关系, 这种更新策略称为非监督模式, 这方面的研究对实际的说话人识别系统具有非常重要的意义. 本文除了采用非监督的说话人模型自适应更新方法之外, 还提出了非监督的得分域自适应算法: 首先采用双高斯函数对得分建立一个先验的得分模型, 利用最大后验概率准则对得分规整的模型进行调整. 在测试过程中, 采用得分域和模型域的非监督算法可以互相补充, 提高识别率, 在NIST SRE 2006年1训练语段-1测试语段数据库上, 使用模型域和得分域非监督自适应的系统能够取得等错误率4.3%和检测代价函数0.021的结果.
在说话人识别的研究中, 使用以前的测试语句信息对模型参数或者测试得分进行动态更新, 使模型可以更精确地反映测试语句和说话人模型之间的关系, 这种更新策略称为非监督模式, 这方面的研究对实际的说话人识别系统具有非常重要的意义. 本文除了采用非监督的说话人模型自适应更新方法之外, 还提出了非监督的得分域自适应算法: 首先采用双高斯函数对得分建立一个先验的得分模型, 利用最大后验概率准则对得分规整的模型进行调整. 在测试过程中, 采用得分域和模型域的非监督算法可以互相补充, 提高识别率, 在NIST SRE 2006年1训练语段-1测试语段数据库上, 使用模型域和得分域非监督自适应的系统能够取得等错误率4.3%和检测代价函数0.021的结果.
2009, 35(3): 272-280.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00272
摘要:
研究了一类具有不确定控制系数, 稳定零动态和增长线性依赖于不可测状态非线性系统的输出反馈全局镇定问题. 首先引入两种恰当的状态变换, 将原系统变为具有确定虚拟控制系数和分离零动态的新系统. 然后, 构造了基于高增益K-滤波器的恰当观测器, 并且应用反推技术成功设计了输出反馈控制器. 通过选择恰当的设计参数, 可以保证闭环系统的全局渐近稳定性. 给出的仿真算例验证了理论结果的正确性和所提出方法的有效性.
研究了一类具有不确定控制系数, 稳定零动态和增长线性依赖于不可测状态非线性系统的输出反馈全局镇定问题. 首先引入两种恰当的状态变换, 将原系统变为具有确定虚拟控制系数和分离零动态的新系统. 然后, 构造了基于高增益K-滤波器的恰当观测器, 并且应用反推技术成功设计了输出反馈控制器. 通过选择恰当的设计参数, 可以保证闭环系统的全局渐近稳定性. 给出的仿真算例验证了理论结果的正确性和所提出方法的有效性.
2009, 35(3): 281-288.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00281
摘要:
针对ACO-B蚁群算法学习贝叶斯网结构的不足, 提出了一种基于独立性测试和蚁群优化的改进算法. 新算法首先利用0阶独立性测试来限制侯选结构的搜索空间, 避免了蚁群的一些不必要的搜索, 然后融合解的全局评分增益和节点间局部的互信息, 给出了启发能力更强的启发函数来引导随机搜索. 实验结果表明, 新算法能够更有效地处理大规模数据, 且学习速度有较大改进.
针对ACO-B蚁群算法学习贝叶斯网结构的不足, 提出了一种基于独立性测试和蚁群优化的改进算法. 新算法首先利用0阶独立性测试来限制侯选结构的搜索空间, 避免了蚁群的一些不必要的搜索, 然后融合解的全局评分增益和节点间局部的互信息, 给出了启发能力更强的启发函数来引导随机搜索. 实验结果表明, 新算法能够更有效地处理大规模数据, 且学习速度有较大改进.
2009, 35(3): 289-298.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00289
摘要:
针对现有微粒群优化算法难以兼顾进化速度和求解质量这一难题, 提出一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法(Simplex method based improved particle swarm optimization, SM-IPSO). 该算法采用多个优化种群, 分别在奇数种群和偶数种群上并行运行微粒群算法和单纯形法, 并通过周期性迁移相邻种群间的最优信息, 达到微粒群算法和单纯形法的协同搜索: 单纯形借助微粒群算法跳出局部收敛点, 微粒群依靠单纯形提高局部开发能力. 为强化两种算法所起作用, 一种改进的微粒速度逃逸策略和Nelder-Mead单纯形法也被提出. 最后, 在Linux集群系统上运行所提算法, 通过优化五个典型测试函数验证了算法的有效性.
针对现有微粒群优化算法难以兼顾进化速度和求解质量这一难题, 提出一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法(Simplex method based improved particle swarm optimization, SM-IPSO). 该算法采用多个优化种群, 分别在奇数种群和偶数种群上并行运行微粒群算法和单纯形法, 并通过周期性迁移相邻种群间的最优信息, 达到微粒群算法和单纯形法的协同搜索: 单纯形借助微粒群算法跳出局部收敛点, 微粒群依靠单纯形提高局部开发能力. 为强化两种算法所起作用, 一种改进的微粒速度逃逸策略和Nelder-Mead单纯形法也被提出. 最后, 在Linux集群系统上运行所提算法, 通过优化五个典型测试函数验证了算法的有效性.
2009, 35(3): 299-304.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00299
摘要:
A renovating method for distributed parameter control systems with constants, varying-delays, and multi-varying-delays is put forward. By constructing average Lyapunov functions and employing linear matrix inequality (LMI) and other matrix inequality technologies, several sufficient conditions for exponential stabilization are derived. In this method, the conditions are delay-dependent and at the same time, the upper-bound of exponential convergence rate is obtained. In addition, the distinctive advantage of our method is that the criteria mentioned in the paper are easy to check, so it can be applied to practice easily. Finally, a computation example is given to illustrate the proposed method.
A renovating method for distributed parameter control systems with constants, varying-delays, and multi-varying-delays is put forward. By constructing average Lyapunov functions and employing linear matrix inequality (LMI) and other matrix inequality technologies, several sufficient conditions for exponential stabilization are derived. In this method, the conditions are delay-dependent and at the same time, the upper-bound of exponential convergence rate is obtained. In addition, the distinctive advantage of our method is that the criteria mentioned in the paper are easy to check, so it can be applied to practice easily. Finally, a computation example is given to illustrate the proposed method.
2009, 35(3): 305-309.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00305
摘要:
考虑在执行器故障和外界干扰下, 用直接自适应状态反馈控制策略解决线性时不变连续时间系统的鲁棒容错补偿控制问题. 提出更一般且更实际的执行器故障模型. 在执行器故障和扰动的上界都未知下, 提出自适应律在线估计未知控制器参数. 然后基于自适应策略的信息, 构造一类鲁棒自适应状态反馈控制器自动补偿故障和扰动的影响. 基于李亚普诺夫定理, 在执行器故障和干扰下, 所得的自适应闭环系统可以被保证渐进稳定. 最后给出一个火箭整流罩模型的例子和它的仿真结果.
考虑在执行器故障和外界干扰下, 用直接自适应状态反馈控制策略解决线性时不变连续时间系统的鲁棒容错补偿控制问题. 提出更一般且更实际的执行器故障模型. 在执行器故障和扰动的上界都未知下, 提出自适应律在线估计未知控制器参数. 然后基于自适应策略的信息, 构造一类鲁棒自适应状态反馈控制器自动补偿故障和扰动的影响. 基于李亚普诺夫定理, 在执行器故障和干扰下, 所得的自适应闭环系统可以被保证渐进稳定. 最后给出一个火箭整流罩模型的例子和它的仿真结果.
2009, 35(3): 310-314.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00310
摘要:
针对传统的图像仿射配准(Affine image alignment, AIA)算法无法有效兼顾算法效率和鲁棒性的问题, 提出了一种快速鲁棒的新仿射配准算法---主动漂移矫正(Active drift correction, ADC)算法用于跟踪视频运动目标. 该算法的基本思想是: 通过引入一个漂移矫正项, 来改进传统算法的目标能量函数, 使算法具备抗漂移的能力, 从而提高算法的鲁棒性. 改进后的算法不需要传统算法中为增强鲁棒性而采用的许多复杂措施(如: 被动漂移矫正). 实验结果表明: 本文提出的算法简单、有效, 在不必牺牲算法效率和复杂度的条件下, 可以获得比传统算法更好的鲁棒性.
针对传统的图像仿射配准(Affine image alignment, AIA)算法无法有效兼顾算法效率和鲁棒性的问题, 提出了一种快速鲁棒的新仿射配准算法---主动漂移矫正(Active drift correction, ADC)算法用于跟踪视频运动目标. 该算法的基本思想是: 通过引入一个漂移矫正项, 来改进传统算法的目标能量函数, 使算法具备抗漂移的能力, 从而提高算法的鲁棒性. 改进后的算法不需要传统算法中为增强鲁棒性而采用的许多复杂措施(如: 被动漂移矫正). 实验结果表明: 本文提出的算法简单、有效, 在不必牺牲算法效率和复杂度的条件下, 可以获得比传统算法更好的鲁棒性.
2009, 35(3): 315-319.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00315
摘要:
隶属度转换涉及了众多应用领域, 但是, 目前已有的隶属度转换算法仍然存在如下问题: 给出的转换算法不能揭示指标隶属度中哪部分对目标分类有用, 从而导致了指标隶属度中原本对目标分类不起作用的冗余数值也被用于计算目标隶属度. 针对已有隶属度转换算法中存在的冗余数据问题, 本文从对目标分类的角度设计了一种滤波器, 可以识别对目标分类不起作用的冗余的指标隶属度和指标隶属度中的冗余数值, 并从指标隶属度中分离出对目标分类起作用的``有效值'', 参与计算目标隶属度; 最终建立实现由指标隶属度到目标隶属度转换的一般算法. 应用实例说明了转换的全过程.
隶属度转换涉及了众多应用领域, 但是, 目前已有的隶属度转换算法仍然存在如下问题: 给出的转换算法不能揭示指标隶属度中哪部分对目标分类有用, 从而导致了指标隶属度中原本对目标分类不起作用的冗余数值也被用于计算目标隶属度. 针对已有隶属度转换算法中存在的冗余数据问题, 本文从对目标分类的角度设计了一种滤波器, 可以识别对目标分类不起作用的冗余的指标隶属度和指标隶属度中的冗余数值, 并从指标隶属度中分离出对目标分类起作用的``有效值'', 参与计算目标隶属度; 最终建立实现由指标隶属度到目标隶属度转换的一般算法. 应用实例说明了转换的全过程.
2009, 35(3): 319-323.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00319
摘要:
针对神经网络不能直接用于辨识具有多值映射特征的迟滞非线性的不足, 利用输入空间扩张的方法, 引入动态迟滞算子来反映动态迟滞的速率依赖性, 由迟滞的输入、输入变化率和算子输出构造神经网络的扩张输入空间, 将输出空间的迟滞多值映射转换为在新的扩张输入空间上的一一映射, 从而将神经网络应用到动态迟滞非线性的辨识中. 所建立模型结构简单, 易于实现在线调整. 最后, 使用该方法对压电陶瓷执行器中的动态迟滞进行了辨识.
针对神经网络不能直接用于辨识具有多值映射特征的迟滞非线性的不足, 利用输入空间扩张的方法, 引入动态迟滞算子来反映动态迟滞的速率依赖性, 由迟滞的输入、输入变化率和算子输出构造神经网络的扩张输入空间, 将输出空间的迟滞多值映射转换为在新的扩张输入空间上的一一映射, 从而将神经网络应用到动态迟滞非线性的辨识中. 所建立模型结构简单, 易于实现在线调整. 最后, 使用该方法对压电陶瓷执行器中的动态迟滞进行了辨识.
2009, 35(3): 324-327.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00324
摘要:
研究随机时滞系统的时滞相关无源性分析和控制问题. 利用Lyapunov-Krasovskii方法和松弛矩阵方法, 得到时滞相关的无源性条件. 基于该条件设计时滞相关的随机无源控制器. 文中的结果以线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities, LMIs)表示, 可以利用标准的凸优化算法进行有效求解. 通过一个数值例子说明本文方法的有效性.
研究随机时滞系统的时滞相关无源性分析和控制问题. 利用Lyapunov-Krasovskii方法和松弛矩阵方法, 得到时滞相关的无源性条件. 基于该条件设计时滞相关的随机无源控制器. 文中的结果以线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities, LMIs)表示, 可以利用标准的凸优化算法进行有效求解. 通过一个数值例子说明本文方法的有效性.
2009, 35(3): 328-331.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00328
摘要:
针对时滞T-S模糊系统, 给出了使得系统无源的状态反馈控制器存在的充分条件, 与现有结果相比保守性更小. 在此基础上, 给出了基于观测器的无源控制器与动态输出反馈无源控制器存在的充分条件. 控制器的设计方法都归结为求解一组线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI). 最后通过仿真例子, 说明所给设计方法的有效性.
针对时滞T-S模糊系统, 给出了使得系统无源的状态反馈控制器存在的充分条件, 与现有结果相比保守性更小. 在此基础上, 给出了基于观测器的无源控制器与动态输出反馈无源控制器存在的充分条件. 控制器的设计方法都归结为求解一组线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI). 最后通过仿真例子, 说明所给设计方法的有效性.
2009, 35(3): 332-336.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00332
摘要:
针对流水车间作业调度问题, 提出了一种基于``alldifferent''约束的混合进化算法(Hybrid particle and genetic algorithm, HPGA), 将粒子群算法、遗传操作及模拟退火策略有效地结合在一起. 为了提高算法的求解质量, 引入了一种随机邻域搜索策略. 最后将此算法在不同规模的实例上进行了测试, 并与其他几种最近提出的具有代表性的算法进行了比较. 结果表明, 无论是在求解质量还是收敛速度方面都优于其他几种算法.
针对流水车间作业调度问题, 提出了一种基于``alldifferent''约束的混合进化算法(Hybrid particle and genetic algorithm, HPGA), 将粒子群算法、遗传操作及模拟退火策略有效地结合在一起. 为了提高算法的求解质量, 引入了一种随机邻域搜索策略. 最后将此算法在不同规模的实例上进行了测试, 并与其他几种最近提出的具有代表性的算法进行了比较. 结果表明, 无论是在求解质量还是收敛速度方面都优于其他几种算法.
