用于三维点云表示的扩展点特征直方图算法

局部特征提取在点云相关应用中具有十分重要的作用,因此提出一种用于点云局部特征表示的扩展点特征直方图描述子。针对邻域点的两两点对提出一系列不变量;在特征点上构建一个局部参考坐标框架以获得特征描述子对旋转和平移的不变性;将关键点局部邻域划分成多个子空间,并依据每个子空间中的点对不变量构建一个直方图;将所有直方图串联起来得到扩展点特征直方图特征描述子。采用Bologna公共数据集对扩展点特征直方图特征描述子的性能进行测试,并与多个现有算法进行对比。结果表明,扩展点特征直方图特征描述子获得了良好的性能,其结果优于多个现有的特征描述子。     

副语言特征对语义的补足作用

人们在会话时,通常都伴有不同的手势、姿势、眼神、面部表情,或者变换句子的重音或采用不同的语调．这种伴随会话而出现的行为特征,语言学家称之为副语言特征．文中论述了在交际过程中,有声和无声副语言特征对语义的烘托和对会话涵义的补足作用．     

军事情报文本分类中的维数约减技术

为保证军事指挥决策的质量和速度、提高军事情报文本的分析能力,高效率的自动文本分类成为其中的重要技术.描述了文本分类所面临的高维稀疏文本空间和维数灾难等问题,综述了各种寻找最优和次优子集的特征选择技术和以主成分分析、Fisher判别分析、潜在语义索引等为代表的特征抽取技术,并指出了目前存在的技术问题和未来的工作方向.     

基于图像处理的明火火灾探测研究

基于数字图像处理技术,实时采集火灾现场帧彩色图像,实时计算图像数据在空间分布上所包含的纹理特征信息——能量(CON)、熵(ENT)、相关(COR)、惯性矩(ASM),并提取火焰的形状,获得火焰特征参数——面积、周长、圆形度、重心.通过融合处理连续帧图像数据,量化得到纹理信息表示的现场环境状况和火焰特征参数表示的火焰形状及其不稳定性特征。这些特征参数在火灾发生时出现了明显的变化,呈现出一定的规律,利用这些规律可以在现代船舶上实现火灾图像探测报警。     

SAR图像中道路的检测

提出一种两步算法用于从合成孔径雷达 (SAR)图像中无监督地提取线性特征 ,特别是提取公路网。第一步利用局部线特征检测算子提取线基元 ,为此提出一种改进的均值比率 (RoA)算子 ,应用SAR图像的内在统计特性 ,保证较高的准确率 ;第二步引入公路结构特征的先验信息 ,对提取的线基元进行组织 ,获得比较宏观的线性结构。文中的方法通过ERS -1图像加以验证。     

基于物理模型的行星轮系特征提取与评估方法

特征提取与评估是损伤检测和故障预测的基础。针对2K-H行星轮系缺齿损伤,建立了行星轮系的损伤模型,通过分析模型的仿真信号,提出了基于主频边带、小波变换和经验模式分解的多种损伤特征,并采用双样本一致性检验方法对所提取损伤特征的分类能力进行了评估,采用含噪声的仿真信号和试验数据对损伤特征进行了验证。验证结果表明,所提取的损伤特征均具有较强的分类能力,其中主频边带特征的分类性能最优。     

多通道特征级联的人体目标再识别

人体目标再识别是视频监控等应用的关键问题之一,文章从特征级联和组合的角度研究了人体目标再识别问题。分析了局部特征集成(ELF)方法的缺点,研究了多通道特征级联的再识别性能,并将提出的级联特征与其他特征进行了组合,最后在公共图库上进行了广泛的验证和比较实验。实验结果表明,与ELF等其他特征相比,文章提出的多通道级联特征和组合特征可获得相当或更好的人体目标再识别性能。     

机械系统状态监测特征参数评价与选取

根据机械不同异常状态出现的频率和危害度的大小,引入状态权值,建立了特征参数总体敏感性和稳定性的评价指标,采用专家系统设计思想,编写了机械状态监测特征参数评价与选取应用软件,实现了特征参数的自动选取以及对特征参数和机械状态数据的有效管理。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

一种分析噪声背景下目标特征有效性的方法

本文根据目标特征和噪声分布,在一定假设条件下推出了最小错误率（Ｂａｙｅｓ错误率）的表达式,从而把特征分布、噪声大小直接与分类的最小错误率联系起来,给出了一种分析噪声背景下目标特征的有效性的方法。文中利用这种方法对目标和诱饵的红外辐射特征的有效性进行了分析     

基于特征空间中类别可分性判据的特征选择

针对支持向量机首先要将数据通过一个非线性函数映射到高维特征空间,从而在特征空间中改变了数据的分布,因此在设计支持向量机分类器时有必要在特征空间进行特征选择,而非原空间。提出在特征空间中利用类别可分性判据进行特征选择,将类内类间距离引申到特征空间来计算可分性判据。通过仿真,该方法能够有效地在特征空间进行特征选择。     

特征信号检测法

本文以信号极点的不变性为基础,构造了一种用于可自设计的主动式系统在强噪声背景下的极微弱信号检测的检测器——特征信号检测器。文章在分析经典检测方法对极弱信号检测存在的问题的基础上,提出了特征信号检测的思想。讨论了该方法的基本原理及仿真实验结果。Monte carlo实验表明,这种特征信号检测器的性能对信噪比不敏感,可以在极低信噪比下检测出微弱信号。     

结合整体和局部特征的步态识别方法

针对已有步态识别方法注重对步态整体特征建模,却忽略了包含细节信息的局部特征问题,提出了一种整体与局部特征相结合的双分支步态集合特征学习网络。该方法以步态轮廓集合作为输入,通过双分支网络提取两种空间尺度的步态特征,利用特征映射模块将两种特征融合得到步态表示。通过在步态数据集CASIA-B中进行了跨视角识别实验,结果表明该方法在正常行走、背包和穿大衣条件下相比主流方法 Rank-1准确率取得了有效提升。     

先进的低特征信号推进剂研制

为了进一步提高导弹的突防能力和生存能力 ,扼要概括了国外战术导弹用低特征信号推进剂的现状 ;重点介绍了航天系统研制的几种不同能量梯次的低特征信号推进剂     

自组织特征映射在柴油机振动信号模式分类中的应用

通过分析柴油机在磨合期、不同摩托小时和拉缸等典型状态下的振动信号样本,计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,按照类别可分离性判据进行特征选择,寻找出能够代表发动机不同状态的有效特征参数,同时降低特征向量空间的维数,最后利用自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map)进行发动机不同状态的分类.分析结果表明,SOFM能够对各类模式进行有效的分类,准确率达到92%以上.     

指控信息特征的分析与捕获方法

为了进一步提高指挥信息系统的信息推荐效率,从信息本身和用户两个角度出发分析了指控信息的形式化描述方法,并提出了基于文本分析和配置文件描述的特征捕获方法。经案例验证,该方法对于军事应用中的信息推荐技术有一定的支持作用。     

多模板指纹的特征拼接

许多自动指纹识别系统在注册阶段对于每个用户存储同一手指的多个模板指纹,在认证阶段将输入的指纹和存储在模板库中的相应手指的多个模板指纹进行比对。提出了将多个模板指纹的特征进行拼接的方法,将多个模板指纹拼接成一个模板指纹。这样,在认证阶段可以减少和输入指纹进行比对的模板个数,加快了比对速度。同时,拼接而成的模板指纹比单个模板指纹的特征丰富,有利于提高识别的正确率。实验测试表明,方法能够提高系统的识别性能。     

基于图像变化检测的打击效果自动评估算法

提出了一个基于图像变化检测的军事目标打击效果评估算法.该算法通过对打击前后图像进行变化检测,比较目标打击前后的几何特征和纹理特征,对目标毁伤情况进行自动评估.实验表明,该算法能准确有效地对军事目标打击效果进行分级评估.由于采用的特征具有通用性.该系统可用于各种不同人造目标的打击效果评估.     

目标区域局部特征和局部图像质量相结合的激光干扰效果评估

为客观描述光电成像系统激光干扰效果,提出目标区域局部特征和图像质量相结合的干扰效果评估算法。图像的局部特征用特征点描述,图像质量用结构相似度指数描述。该算法利用特征点匹配算法确定场景图像中的目标区域,计算干扰前后目标区域内特征点数量的变化、干扰后目标区域内未饱和面积所占的比重以及目标区域内图像的结构相似度指数,并将上述各参数相乘得到最终的评价指标。利用该方法对典型激光干扰图像进行评估,结果表明:在不同入射功率和不同光斑位置情况下,所提评估指标比单独使用结构相似度的评估指标具有更大的取值范围和更明显的非线性变化特征。这说明:该指标能够反映光电成像系统激光干扰过程的丰富细节,更加适合激光干扰效果的评估。