基于降维共生特征的JPEG通用隐写分析

针对JEPG图像隐写检测问题,提出了一种基于降维共生特征和单类分类器的通用隐写分析方法。采用共生矩阵挖掘图像DCT块内、块间以及图像小波层内、层间相邻系数的相关性特征,并对特征进行校准和LPP降维处理,利用SVDD分类器进行训练和分类。实验结果表明:该方法相比传统二类隐写分析方法,具有更强的泛化能力,检测率相比几种单类隐写分析方法有明显提高;而且,LPP降维相比PCA降维对提高算法的分类精度具有更好的效果。     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

修正的马尔科夫转移矩阵自适应IMM算法

机动目标跟踪算法中,交互式多模型(IMM)算法是一种相当有效的方法.但该算法中存在Markov矩阵据先验知识给定且不变的问题.针对此问题,提出一种Markov矩阵自适应的IMM算法.该算法利用后验信息实时修正Markov矩阵,改善了位置和速度的滤波结果,使IMM算法的模型概率变化更加符合目标真实运动.经仿真验证,提出的算法具有更好的跟踪性能.     

视频卫星单目标实时跟踪算法

针对时空上下文(STC)目标跟踪算法在高分辨率视频卫星影像中,目标经过复杂背景时跟踪准确度过低的问题,提出了适用于视频卫星影像数据的改进型时空上下文目标实时跟踪算法。该算法结合感知哈希算法对STC目标跟踪算法中置信图模型加以改进,以提升跟踪算法的目标定位精度,使用帧间学习率自适应更新方法以提升跟踪算法准确度,使用固定目标尺度方法提升跟踪速度以确保算法实时性。对"吉林一号"系列视频卫星影像进行仿真实验,实验结果表明所提算法在保证实时跟踪速度的同时,克服了视频卫星影像中复杂背景对目标跟踪算法的干扰,实现了针对高分辨率视频卫星影像实时的精准目标跟踪。     

结合自适应时间权重的改进STRCF目标跟踪

针对STRCF算法时间权重因子固定,且常因长时遮挡等原因造成跟踪漂移的问题,提出了一种自适应时间权重学习的目标跟踪算法.利用峰值旁瓣比在线动态更新时间权重因子以提升跟踪器的准确性.在跟踪器中嵌入遮挡判断模块,设定条件判断是否发生遮挡,以决定是否停止对目标位置的更新.实验结果表明:该算法的精确度与成功率分别为0.880和0.814,相比STRCF算法分别提升了2.6％和2.0％,且跟踪速度达到28.61帧/s,在CPU上可以达到实时.     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

自适应采样数粒子滤波算法

基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法,在定义综合性能风险函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式,使得在跟踪过程中,可以根据目标的机动情况在线调节粒子数,以使跟踪性能达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验,结果表明,自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法,跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.7倍。     

基于分治采样粒子滤波的三维跟踪算法

粒子滤波在处理三维机动目标跟踪问题时,粒子点难以均匀覆盖目标状态空间,较低的样本多样性和算法冗余直接影响跟踪性能。针对该问题提出一种基于分治采样粒子滤波的跟踪算法,算法通过划分独立的状态子空间,使随机样本在各子空间内单独抽样,对目标机动实现降维处理,提高跟踪性能。仿真实验表明,相对于标准粒子滤波,该算法有效提高了样本多样性,具有更好的跟踪性能,对复杂机动状况适应性更强。     

基于SRUKF的异类信源多模型跟踪算法

针对多传感器系统中基于冗余和互补信息的机动目标跟踪,以及传感器探测任务平稳交接问题,提出基于SRUKFIMM多信源综合滤波算法进行目标状态估计,提高了目标状态估计精度;并依据当前最新相关量测与滤波预测值的偏差等信息,进行自适应航迹升/降维控制。仿真结果表明:滤波输出稳定平滑、精度高,可有效降低部分信源采样缺失对目标跟踪稳定性的影响,具有较强的鲁棒性能。     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。     

无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法

无线传感器网络中,目标跟踪往往通过节点之间的协作完成。在无迹变换卡尔曼滤波基础上,提出一种多传感器动态自适应调度算法进行目标跟踪。该方法根据预测跟踪精度来确定采样间隔,然后基于特定的检测概率,为下一时刻选择一组传感器,形成一个临时工作组,并指定某一个传感器作为中心节点进行数据融合。仿真结果证明了该算法能有效提高跟踪精度和可靠性。     

基于两级隐式形状模型的抗遮挡目标跟踪

为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。     

运动目标视频检测与跟踪方法

运动目标跟踪的根本任务是根据目标的运动模型和图像特征估计它们的轨迹。提出一种运动目标检测、跟踪的方法。首先使用基于自适应混合高斯模型的背景差方法提取运动区域。目标的运动估计采用扩展卡尔曼滤波,由预测位置确定初始的候选区域。然后根据目标与候选区域的变化程度确定匹配需要的特征信息。如果目标只有一个候选区域并且它们之间的区域特征变化微小,那么它们的匹配不需要额外的信息。如果目标有多个候选区域或者单个候选区域可是它们的区域特征变化激烈,除了区域特征外还使用边缘特征,通过计算目标和候选区域的边缘的部分Hausdorff距离来确定目标的最佳匹配区域。实验结果表明,该方法在存在遮挡的情况下也能够连续的跟踪多个运动目标。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

利用实时小波降噪的抗电离层闪烁载波跟踪

电离层闪烁影响下的导航信号载波跟踪呈现非平稳、非线性和非高斯特性,这使得传统基于鉴别器和Kalman滤波的载波跟踪改进算法并不能有效减弱电离层闪烁的影响。提出了基于实时小波降噪的抗电离层闪烁载波跟踪算法,其能够更好地刻画闪烁信号的非平稳特性。通过对跟踪环路同相与正交支路的积分结果进行小波降噪,有效滤除了电离层闪烁引入的非高斯噪声,减弱了闪烁对环路鉴别器的不良影响,提高了跟踪环路的精度与稳健性。实验验证了相关分析和小波降噪跟踪算法的有效性。