基于视频图像的目标识别与跟踪算法

研究了基于视频图像的目标识别与跟踪算法。主要应用了Hog特征和支持向量机(SVM)分类器设计完成对目标的侦察识别。当侦察到目标时,采用高斯模型对目标和背景建模,结合卡尔曼滤波预测估计方法和均值漂移(mean-shift)理论,实现目标跟踪和定位功能。最后通过缩微环境中的案例演示,验证了所提算法的可行性。     

一方水土养育一方人

正地理特征促成独特的心理素质,对人的性格有很大影响。我们都知道"海洋文化"、"黄土文化"这两个名词。山西远离海洋,临近黄河,山西人受"黄土文化"和中国传统思想影响很大,因此具有憨厚朴实、相对守旧的性格特点。广东则是海洋文化的代表地区。海洋文化是开放的文化。这样就形成了广东人容易包容和接受外采文化和新鲜事物的心理特征。山东的地理位置比较特殊,受"海洋文     

区域防入侵中振动目标威胁评估研究

在分析地振动目标信号特征的基础上,提出了振动目标的威胁属性参数;建立了目标威胁隶属度函数和威胁等级判决模型;运用层次分析法确定了各目标威胁参数的权值,构建了振动目标的威胁评估函数,并通过实例验证了评估结果的合理性和实用性。     

一种基于数据隐藏和可撤销模板的生物特征信息保护方案

为了抵抗传统生物认证方案中易受的攻击,确保用户信息安全,通过结合用户密码实现双因子生物认证的方法,提出了一种基于数据隐藏和可撤销模板的生物特征信息保护方案,并通过MD5哈希算法和AES-256加密算法,确保了生物信息的完整性。实验证明,本方案有效隐藏了生物特征信息,相比其他方案具有更高的安全性和效率。     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

基于多分辨率分析的雷达辐射源融合识别算法

结合信号融合识别的应用需求与多分辨率分析的特点,提出了一种基于多分辨率分析的雷达信号融合识别算法。该算法对获取的信号先进行小波变换后直接对信号进行融合识别。仿真实验表明:该方法在减少数据量的同时能够降低信息的损失,提高信息利用率,较好地保证信息的完整性,可有效提高信号识别性能。     

基于目标运动特征和TOPSIS决策的多目标选择方法

针对现代水面舰艇所布放的箔条、角反射器(体)等无源干扰设施严重影响导弹导引头选择真正舰船目标的现象,提出了一种基于目标运动特征属性信息和改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的多目标选择方法。通过将多目标选择问题等效成多属性决策问题,借助目标的运动特征,改进了理想解和负理想解的确定方法,最终得到决策模型。仿真试验表明:该方法简单有效,适合于工程应用。     

全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。     

基于语音频谱包络抽取的MFCC算法

MFCC可以更加准确地表示语音低频处的频谱包络,在语音转换中是一种很好的频谱包络表示方法;提出一种新的有效的求解MFCC的算法,先对频谱通过谐波抽取得到阶梯谱包络,再对阶梯谱包络进行Mel尺度变换,最后通过余弦变换求得MFCC参数。该方法实现简单,运算结果准确。     

基于BP神经网络的空中目标识别方法

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.