摘要：Marginal Fisher analysis （MFA） is a repre- sentative margin-based learning algorithm for face recognition. A major problem in MFA is how to select appropriate parameters, k1 and k2, to construct the respective intrinsic and penalty graphs. In this paper, we propose a novel method called nearest-neighbor （NN） classifier motivated marginal discriminant projections （NN-MDP）. Motivated by the NN classifier, NN-MDP seeks a few projection vectors to prevent data samples from being wrongly categorized. Like MFA, NN-MDP can characterize the compactness and separability of samples simultaneously. Moreover, in contrast to MFA, NN-MDP can actively construct the intrinsic graph and penalty graph without unknown parameters. Experimental results on the 0RL, Yale, and FERET face databases show that NN-MDP not only avoids the intractability, and high expense of neighborhood parameter selection, but is also more applicable to face recognition with NN classifier than other methods.

摘要：针对已有的鉴别的局部保持投影算法在特征提取问题中存在的不足,提出了鉴别的局部中值保持投影,通过最大化类间距离同时最小化类内距离寻找最佳投影矩阵,并将其用于人脸识别.该算法利用样本的类中值计算类间距离,有效地保留了图像信息;设计了一种不同的相似性度量机制,以保持受噪声影响较小的类内样本之间的邻域关系,从而进一步加强识别效果的鲁棒性.最后通过在ORL,Yale及AR人脸库上的实验,验证了文中算法的有效性.

摘要：针对图切割算法存在匹配时间过长的不足,提出了一种快速的图切割立体匹配方法.选用模糊逻辑提取少量的候选匹配点,然后用这些候选匹配点构造缩减的图,再进行图切割立体匹配.采用标准图像对文中方法进行测试,并与图切割立体算法和动态规划算法进行比较的结果表明,该方法较好地保留了图切割算法匹配的准确性,而运行时间仅为图切割算法的1/35.

摘要：为解决分布式航迹融合系统中基线测量设备的选取问题,研究了给定方差约束下的容许基线测量误差。基于稳态Kalman滤波器理论,给出了稳态估计误差协方差的收敛条件。采用线性矩阵不等式(LMI)提出了1种满足预期要求的稳态Kalman滤波器设计方法。在满足系统设计精度的前提下,设计人员可以选择更廉价的低精度基线测量设备。仿真算例说明了算法的有效性。

摘要：为了研究高效、通用和松耦合的多机器人协作体系结构,提出一种基于SOA(面向服务的架构)的分层体系结构.在分层结构的基础上,以服务为组成元素,设计规范的多机器人SOA协议与接口,在协作中实现对机器人下层功能组件的透明封装和上层服务的灵活调用,可以有效避免异构对协作的影响,有利于系统的构建、扩展、重组和维护.实验结果验证了技术的可行性和实用性.

摘要：为了在多跳无线网络中对实时视频流提供高效的端到端服务质量支持,提出了一种具有时间意识的视频流控制协议(TACP).首先在网络层增加了独立的TACP子层,采用跨层设计方法将各协议层的参数映射至该子层.在此基础上,源节点通告视频同步信息,使中间节点形成时间意识;中间节点通过分布式时延估计方法限制超时视频数据的转发.随后,为了对高优先级视频数据提供保护,研究了一种基于GOP的路径探测机制,并将其与视频流控制协议协同工作.利用仿真实验,对TACP视频通信性能进行分析和评价.结果表明:TACP能够显著改善实时视频流质量,包括可解码帧率、端到端时延和时延抖动等性能指标;该协议极大地提高了网络带宽利用率,并能够有效适应实时性需求的变化.

摘要：路面裂缝常常混杂着随机的路面颗粒纹理和自然环境下的多种干扰,基于单一特征的检测方法无法较为准确地提取裂缝,为此提出一种多特征融合与格式塔理论相结合的路面裂缝检测算法.将多尺度局部区域中裂缝的灰度差异、出现概率以及边缘特性作为低层显著特征,根据裂缝纹理的不均匀性,结合裂缝不规则曲线结构的空间延续性,提出一种新的纹理各向异性度量方式(LFIA),以高效削弱噪声点与伪裂缝的干扰;然后引入格式塔理论中的相似性、接近性和完整性原则,采用迭代剪裁预分割LFIA图,基于区域内部以及区域间连接度的裂缝空间一致性增强策略,突出裂缝.在收集的各类裂缝图像数据库上的实验结果表明,该算法抗噪性能好、鲁棒性强;裂缝提取的准确性、完整性要优于已有的算法.

摘要：针对非结构化环境下自主式地面车辆(ALV)的负障碍物检测问题,提出一种基于多激光雷达与组合特征的方法.首先,设计了一种具有互补能力的多激光雷达安装方式.其次,提出了基于幅向局部凸性和后沿壁局部密集特征的64线雷达负障碍物特征点对检测方法,以及基于径向距离跳变和后沿壁局部密集特征的32线雷达负障碍物特征点对检测方法.进而从负障碍物的时空融合角度,采用贝叶斯法则对多传感器多帧特征点对进行融合,然后采用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)对融合后的特征点对进行聚类与过滤.最后对数据进行栅格化,提取负障碍物栅格.实验结果表明,本方法在非结构化复杂地形环境下具有良好的负障碍物检测性能.

摘要：结合无线传感器网络自身特点,针对设施农业的具体需求和特点,提出在温室大棚、节水灌溉等农业领域应用无线传感器网络的方案与思路,设计并实现了基于设施农业的无线传感器网络系统。文章介绍了设施农业传感器网络系统的整体设计,设计与实现了传感器节点硬件、网络支撑软件、信息决策技术、终端用户监控平台等功能,并通过在温室大棚中试验,验证了系统的有效性。系统的成功设计与实现,对于发展我国设施农业自动化、提高农业生产水平具有重要意义。

摘要：为了降低复杂环境中存在的各类噪声,消除噪声给语音识别及说话人识别等系统在军事自动指挥及控制领域等的应用中带来的影响,设计了一种新的谱减法。针对传统谱减法在语音增强过程中的原始语音和噪声信号相差为0的错误假设,提出一种基于复平面的、考虑纯净语音与噪声及带噪语音之间相位差信息的改进谱减法,对增益函数进行修正。经过复杂的战场仿真环境测试表明,该方法性能较好,在低信噪比的环境下性能更优。对于输入信噪比为5 dB的带噪语音,经复平面谱减法去噪后,输出信噪比为12.21 dB,比传统谱减法提高了2.1 dB。