检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李坤鸿电子科技大学

学位级别：博士

人工在地面激发的地震波在向地下深层传播过程中,各种不同的地质界面会产生反射地震波,在地面部署大量传感器接收到的地震波(也称为地震信号)经过复杂的处理过程,最后得到反映地下地质情况的高维地震信号。地下构造、岩性、含油气性等... 详细信息

人工在地面激发的地震波在向地下深层传播过程中,各种不同的地质界面会产生反射地震波,在地面部署大量传感器接收到的地震波(也称为地震信号)经过复杂的处理过程,最后得到反映地下地质情况的高维地震信号。地下构造、岩性、含油气性等地质因素会影响高维地震信号的振幅、频率、相位等特征,还会影响地震信号随地震波入射角、方位角变化特征。这些地震信号特征形成了不同的地震信号的模式,因此研究高维地震信号模式可以反推地下多种地质因素;又由于高维地震信号模式分析相对于其它信号模式分析的特殊性和学科交叉性,使得高维地震信号的特征提取和模式分析成为信息处理与油气勘探领域共同关注的前沿难点问题。高维地震信号隐蔽特征提取和模式分析方法研究的背景是随着我国油气勘探程度的提高,相对简单的油气藏已经勘探殆尽,现有的地震信号特征提取与模式分析方法难以提取与储层特性相关联的微弱而不显著的高维地震信号隐蔽特征,从而无法有效地刻画复杂油气藏。油气勘探开发需要信息处理领域能针对不同类型、不同特点的复杂油气藏勘探需求,在传统信息处理方法的基础上,研发新一代的高维地震信号的隐蔽特征提取和模式分析方法。本文以信号稀疏表征、深度神经网络等信号分析方法为手段,研究提出不同的高维地震信号隐蔽特征提取方法,更加精细地识别地震信号模式,提高对地下储层岩性与含油气性的识别能力。本文主要研究内容与创新点如下:(1)先验知识引导的深度特征提取与模式分析:传统地震信号属性能从不同侧面反映地下储层情况,深度特征能全面反映地震信号的特征,但无法有效突显与储层关联的隐蔽特征。针对隐蔽深度特征提取问题,本文提出一种新的共享深度自编码器(S-AE)用于先验知识引导的深度特征提取,所提方法既能有针对性地融合多种地震信号属性,又能获取相对完备且全面的地震信号隐蔽特征。S-AE网络结构增加了多个独立层来确保对于地震波形数据和多种属性的重建,进而完成地震属性知识引导下的深度特征提取。研究表明,该方法能够有效地在多种地震属性的引导下获得隐蔽的深度特征,并在地震信号模式分析中具有更出色的表现。(2)基于稀疏表征的地震信号波形结构特征提取与模式分析:绝大多数油气储层是沉积形成的地层,沉积地层在横向的连续性和地层的类型有限性带来了地震信号集合在横向的相似性,即地震信号波形结构相似性、稀疏特征和有限性。稀疏表征特别适合于这种稀疏且模式类型有限的地震信号。针对地震信号低信噪比、窄频带特点带来的波形结构特征隐蔽性问题,本文提出了一种基于稀疏表征的鲁棒字典学习方法,用于叠前信号的隐蔽波形结构特征提取与地震信号模式分析。该方法以数据驱动的方式获得地震信号波形结构特征字典,而后选取字典中的波形结构特征进行加权求和以实现对地震信号的稀疏表征,从而实现对地震信号波形结构特征的提取。同时源误差分离被用于改进字典学习算法,其在迭代训练字典的过程中从训练数据逐步分离噪声。研究结果表明,所提方法提高了字典学习算法的鲁棒性并有效地提取了隐蔽波形结构特征。(3)基于二维稀疏表征的地震信号道间变化特征提取与模式分析:地下岩层的岩性会影响叠前地震信号中振幅随入射角的道间变化特征,道间变化特征极易受到波形结构与振幅强度的影响从而具有很强的隐蔽性。现有的地震信号特征提取方法无法有效突出隐蔽的道间变化特征,本文提出了一种基于二维稀疏表征的地震信号道间变化特征提取方法。二维稀疏表征实现了对叠前信号的纵向与横向特征分解,而横向特征有效地突出了叠前信号的道间变化特征。研究结果表明,所提方法有效地提取了隐蔽道间变化特征,利用道间变化特征的模式分析结果能够更好刻画三维空间的储层岩性分布。(4)基于三维张量分析的三维地震信号特征提取与模式分析:地下岩层中含油气后会带来地震信号频率随入射角变化的特征,并且频率变化特征是相比道间变化特征更加微弱隐蔽的地震信号特征。地下储层的含油气分析需要同时考虑不同入射角地震信号在时间域和频率域的变化特征,因此含油气性地震信号模式分析成为三维信号的模式分析问题。为解决三维空间中隐蔽的叠前信号特征提取问题,本文提出利用连续小波变换提取叠前道集三维张量特征,并用于储层的岩性与含油气性预测的地震信号模式分析。研究结果表明,所提方法提取的张量特征包含了时间、振幅与频率三个维度,能够有效地突出地下含油气因素带来的隐蔽的高维地震信号差异,从而更好地实现了对岩层含油气性地震信号模式识别。

关键词：高维地震信号特征提取模式分析稀疏表征深度神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粒子群算法的欠定盲源分离方法改进

引用

科学技术与工程 2018年第15期18卷 123-128页

作者：苏彬苏皓然刘肖北京航空航天大学生物与医学工程学院生物力学与力生物学教育部重点实验室北京100191 生物医学工程高精尖创新中心北京航空航天大学北京102402

欠定盲源分离技术是一个热门的研究领域,其广泛应用于信息理论、神经网络、统计信号处理、生物医学工程等领域。在大多数实际情况下,当接收到由多路源信号叠加而成的观测信号时,源信号的数量大于观测时长,采用通常的盲源分离技术难以恢... 详细信息

欠定盲源分离技术是一个热门的研究领域,其广泛应用于信息理论、神经网络、统计信号处理、生物医学工程等领域。在大多数实际情况下,当接收到由多路源信号叠加而成的观测信号时,源信号的数量大于观测时长,采用通常的盲源分离技术难以恢复源信号。着重讨论基于"两步法"的欠定盲源分离问题;该分离技术分两个阶段,第一阶段采用基于粒子群算法的K-均值聚类改进算法求解混合矩阵,将蚁群算法信息素的概念应用其中;第二阶段采用最短路径法求解L1-范数模型获得源信号的估计。相比于现存的二阶段方法,该方法可达到更高的信号重构信噪比。

关键词：欠定稀疏表征二阶段盲源分离

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

地震信号高精度匹配追踪方法研究及应用

地震信号高精度匹配追踪方法研究及应用

引用

作者：许璐中国石油大学(华东)

学位级别：博士

匹配追踪方法是一种高精度信号稀疏表征方法,能够根据地震信号的局部特征,自适应地选取基函数对信号进行分解,实现了仅用较少原子即可表征信号的主要特点,能够对信号进行精细化的稀疏表征。目前匹配追踪方法在地震勘探领域发挥重要作用... 详细信息

匹配追踪方法是一种高精度信号稀疏表征方法,能够根据地震信号的局部特征,自适应地选取基函数对信号进行分解,实现了仅用较少原子即可表征信号的主要特点,能够对信号进行精细化的稀疏表征。目前匹配追踪方法在地震勘探领域发挥重要作用,可为储层预测和油气检测提供重要的技术支撑。论文围绕匹配追踪方法展开研究,发展了基于空间信息检索的高分辨率匹配追踪方法、同步压缩快速匹配追踪时频分析方法和时频域双极子匹配追踪反演方法,在地震资料处理和解释领域取到了良好的应用效果。为充分利用地震资料的空间连续性,提高重构剖面及其时频谱的横向分辨率,本文提出了基于空间信息检索的高分辨率匹配追踪方法。传统的多道匹配追踪方法同时对多个地震道进行分解,在一定程度上改善了重构剖面的横向连续性,但该方法是在同一时间位置上搜索最优原子的,其搜索策略不具方向性。考虑到地震同相轴上子波的属性相似性,本文通过构建空间时变原子库,沿着同相轴的方向对多道地震信号同时分解。空间信息检索策略更加适应实际地震资料的分解需求,其重构精度更高,将该方法用于对地震资料进行吸收衰减补偿和多尺度拓频处理,能够有效提高地震资料的分辨率。为进一步提高地震资料的时频分辨率,改进了同步压缩快速时频表征方法。同步压缩变换方法作为一种新兴的时频分析方法以其高分辨率在地震信号处理领域得到广泛应用。同步压缩变换方法通过对时频谱进行重新分配,将时频能量聚焦于真实的瞬时频率附近,表现为较高的时频分辨率。本文提出了一种同步压缩快速匹配追踪时频表征方法,通过构建椭圆动态原子库,提高匹配追踪方法的分解效率,进一步构造二维高斯函数,将匹配追踪时频谱的能量团聚焦于最优原子真实的时间和频率位置处,能够提高地震资料的时频分辨率和时频聚焦性。模型和实际资料验证了方法的可行性和有效性。为提高匹配追踪反演方法的稳定性和分辨率,本文提出了时频域双极子匹配追踪反演方法。考虑到单极子匹配追踪方法容易受到层间调谐效应的影响,导致反演精度较低,而双极子匹配追踪反演方法通过构建奇偶原子库,增加偶分量的权重以提高地震反演的垂直分辨率。为充分利用时间域和频率域地震信号的地球物理特征,发挥各自的优势,提出了时频域双极子匹配追踪反演方法,既保持了频率域反演分辨率高的特性,又兼具了时间域反演抗噪性强的优势,模型和实际资料测试表明该方法的反演结果分辨率较高,稳定性较强,与测井解释结果较吻合。

关键词：匹配追踪时频分析地震信号分辨率稀疏表征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

稀疏微波成像方法和实验研究

稀疏微波成像方法和实验研究

引用

作者：张冰尘中国科学院大学

学位级别：博士

稀疏微波成像是指将稀疏信号处理理论引入微波成像并有机结合形成的微波成像新理论、新体制和新方法。利用稀疏微波成像的工作原理和处理方法不但能够提高现有雷达系统的成像质量，而且可以设计出性能更优的成像雷达系统。稀疏微波成像... 详细信息

稀疏微波成像是指将稀疏信号处理理论引入微波成像并有机结合形成的微波成像新理论、新体制和新方法。利用稀疏微波成像的工作原理和处理方法不但能够提高现有雷达系统的成像质量，而且可以设计出性能更优的成像雷达系统。稀疏微波成像技术的发展可为我国对地观测中的关键瓶颈问题突破提供理论依据，为微波遥感系统的长期规划和发展提供支撑。\n 本文围绕稀疏微波成像在合成孔径雷达(Synthetic Aperure Radar, SAR)实际应用中存在的技术问题开展了研究，包括:稀疏微波成像的基本原理、体制框架、信号处理和评估指标;利用原始数据，将稀疏微波成像方法用于现有雷达系统的成像性能提升;设计稀疏微波成像雷达原理样机，开展机载实验验证了稀疏微波成像在实际应用中的可行性，对星载稀疏微波成像雷达的系统参数设计给出了实例;利用实际数据进行了微波成像稀疏表征的分析。文章的主要内容和贡献如下:\n 阐述了稀疏微波成像的基本原理，指出微波图像的稀疏性可以直接体现在时域或其他变换域中;雷达波形、采样方式、天线阵列布局、天线足印等四个因素直接影响了观测矩阵对目标场景的重建性能;采用稀疏信号处理方法进行观测区域的信号重构;由稀疏度、采样比、信噪比三个变量构成的三维相变图，是目前最为有效的稀疏微波成像性能评估工具。\n 提出了将稀疏微波成像方法应用于现有SAR数据处理，开展了相关的实验验证，结果表明该方法可有效提升雷达图像质量。在介绍凸优化、非凸优化、贪婪追踪和贝叶斯重建算法等典型稀疏重构方法的基础上，提出了将复数域近似信息传递算法(Complex Approximate Massage Passing，CAMP)与回波模拟算子结合的成像方法，将其应用于SCANSAR成像，解决了直接将稀疏重构算法应用于SAR成像对计算量和内存量过大的问题，为稀疏微波成像应用于宽幅SAR成像提供了技术基础。将稀疏微波成像方法应用于实际数据成像，在分辨能力、峰值旁瓣比、方位模糊信号比及信杂比等指标方面验证了该方法在提升图像质量方面的优势。\n 提出了机载和星载稀疏微波成像的实验验证方法，开展了机载验证飞行实验，验证了稀疏微波成像的基本原理，完成了初步的星载稀疏微波成像雷达参数设计。在机载稀疏微波成像实验方面，设计了的稀疏采样原理验证方案，实现了方位向随机抖动采样，构建了基于航空平台的稀疏微波成像雷达原理样机，开展了航空飞行实验，验证了稀疏微波成像中欠采样方式优化的可行性以及作为性能评估工具三维相变图的有效性。在星载稀疏微波成像原理验证方面，提出了星载稀疏微波成像雷达设计要素。在不改变现有雷达卫星硬件设备的条件下，提出了在单通道条件下利用稀疏微波成像进行均匀降采样数据获取，从而有效提升雷达卫星测绘带宽的方法。最后给出了一个基于稀疏微波成像的多通道宽幅SAR参数设计的实例。\n 分析了小波以及基于混合域的特定场景雷达图像稀疏表征的方法。目标场景的稀疏性是稀疏微波成像雷达系统可进行欠采样无模糊成像的前提条件，雷达图像稀疏表征具有非常重要的实际意义。文中根据SAR成像模型，分析了场景稀疏与回波数据稀疏性之间的对应关系;利用实际雷达等图像数据集，研究了基于小波分析的稀疏表征;根据SAR图像人工目标和背景地物的不同，提出了特定场景雷达图像的混合域稀疏表征，实际图像数据的分析结果表明了这种方法的有效性。

关键词：合成孔径雷达稀疏微波成像信号处理稀疏表征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

强杂波干扰下全息穿透雷达目标分辨方法

引用

现代雷达 2021年第9期43卷 31-36页

作者：陈诚刘涛刘雨杨博淞粟毅国防科技大学电子科学学院长沙410073

目标不可分辨是雷达探测领域的关键问题。文中将机器学习思想引入雷达探测,利用自编码器实现对雷达目标分辨过程的非监督学习,并结合子空间分解与稀疏表征方法优化模型,通过交替方向乘子法求解以兼顾精度与效率。以全息穿透雷达探测数... 详细信息

目标不可分辨是雷达探测领域的关键问题。文中将机器学习思想引入雷达探测,利用自编码器实现对雷达目标分辨过程的非监督学习,并结合子空间分解与稀疏表征方法优化模型,通过交替方向乘子法求解以兼顾精度与效率。以全息穿透雷达探测数据为例进行验证,表明该方法能够有效抑制雷达图像中的强杂波,且目标清晰完整,处理结果信杂比改善程度高于对比方法15 dB以上,为解决雷达目标不可分辨问题提供了一种有效思路和方法。

关键词：目标不可分辨雷达探测自编码器子空间分解稀疏表征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

薄壁件铣削过程颤振早期辨识与抑制方法研究

薄壁件铣削过程颤振早期辨识与抑制方法研究

引用

作者：杨凯天津大学

学位级别：博士

以航空、航天及轨道交通等为代表的高端制造业是国家综合实力和竞争力的重要体现。由于航空航天领域的特殊性,无论从制造精度抑或装配精度等方面,均对航空发动机、整体叶盘、飞机蒙皮等关键核心部件的高品质制造能力提出了更高的要求,... 详细信息

以航空、航天及轨道交通等为代表的高端制造业是国家综合实力和竞争力的重要体现。由于航空航天领域的特殊性,无论从制造精度抑或装配精度等方面,均对航空发动机、整体叶盘、飞机蒙皮等关键核心部件的高品质制造能力提出了更高的要求,其制造水平直接关系着国民经济发展和国防安全。本文在借鉴和吸收国内外先进研究成果的基础上,对薄壁件铣削过程中的颤振监测及控制方法进行了深入的研究。全文取得了以下创新性成果:在颤振信号的预处理方面,本文在分析了信号变分问题的构造及其滤波本质的基础上,提出了一种(Optimized Variational Mode Decomposition,OVMD)优化的变分模态分解方法。该方法针对变分模态分解过程中分解层数不易确定的问题,采用一种综合判别分解层数的方法,对分解层数进行了合理地设定。同时,采用了模拟退火寻优的方式对相邻分量间以重叠系数最小为目标,解决了惩罚系数确定困难的难题。此外,采用该方法分别对非持续性频率成分信号及频率相近成分信号进行了处理,并与其它分解方法进行了对比,证明了优化的变分模态分解方法的优势,并从等效滤波属性上解释了其取得优势的原因。上述研究成果为后续颤振辨识及抑制奠定了坚实的基础。在颤振的早期辨识方面,本文提出了一种可适用于变工况服役环境下信息深度融合的颤振早期辨识方法。该方法采用了一种改进的无量纲颤振特征提取方法,增强了特征对于变切削参数的适用性。在此基础上,本文从图像的角度对提取的多颤振特征借助稀疏表征进行融合,提出了基于(2-Dimension-Entropy Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit,2DESOMP)图像二维熵的同步正交匹配追踪算法,可以深入挖掘颤振信息的图像表征,实现了对无监督同类信号的稀疏系数求解。进一步地,针对模型构建过程中往往受到奇异点干扰且较平稳的数据颤振样本较难获取的难题,本章提出了一种基于概率分布密度的支持向量数据描述模型,实现了基于非颤振数据在高维空间的映射模型构建,并利用实测数据与该模型的高维距离完成了颤振的早期监测,从而达到颤振预警的目的。此外,进行了颤振信号的仿真,验证了上述方法的有效性。在颤振的自适应抑制方面,本文提出了一种虑及加工过程中模态变化以及错误平层消除的颤振抑制方法。该方法基于内外双反馈的颤振自激振动机理,构建了颤振频率与切削参数的映射关系,此外,本文提出了一种自适应去除谐波的工况模态分析方法,可以针对谐波分量周围临近频率成分消除谐波对模态辨识的影响,解决了实际谐波倍频与理论谐波值之间存有偏差而导致谐波滤除不彻底的难题,有效地突显模态成分。在此基础上,分析了颤振频率存在的区域,提出了一种基于错误平层去除的高精度颤振频率识别方法,提高了颤振频率的估计精度,实现了切削过程中颤振的在线监控。通过开展实验验证了提出的颤振监控理论及方法体系是完整且行之有效的。本文的研究成果为航空结构件铣削过程颤振监控提供了强有力的技术支撑,对于提高我国航空航天智能制造水平具有重要的理论和实用价值。

关键词：状态监测信号预处理无量纲指标稀疏表征颤振抑制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于结构和稀疏特性的车道线检测算法研究

基于结构和稀疏特性的车道线检测算法研究

引用

作者：刘彬辉中国科学技术大学

学位级别：博士

近年来,随着全球汽车保有量的持续增加,交通事故导致的伤亡人数也在不断上升,每年有超过一百万人丧生,两千万人受伤。发展自动驾驶技术是减少交通事故、提升道路安全的有效途径。车道线检测,作为自动驾驶系统中的关键技术之一,为车辆提... 详细信息

近年来,随着全球汽车保有量的持续增加,交通事故导致的伤亡人数也在不断上升,每年有超过一百万人丧生,两千万人受伤。发展自动驾驶技术是减少交通事故、提升道路安全的有效途径。车道线检测,作为自动驾驶系统中的关键技术之一,为车辆提供了基础的导航信息。然而,受到车道线内在特性以及外部环境因素的影响,复杂环境下的车道线检测仍然是一个极具挑战性的任务。一方面,车道线具有形状和朝向多样、结构细长空间跨度大、像素稀疏车道纹理不明显的特点,使得车道线比常规目标的识别难度更大。另一方面,恶劣天气、极端光照、交通干扰和标线异常等复杂外部因素,使得有限的车道线视觉线索更加难以捕捉,进一步增加了车道线检测任务的难度。现有的研究工作大多依赖不稳定的视觉线索实现车道线检测,存在车道线结构表示不够灵活、车道线结构预测不够可靠以及计算效率不高的问题,难以满足实际驾驶场景中的应用需求。本文对上述三个问题展开深入研究,并从车道线自身的结构和稀疏特性出发,提出了一系列针对性的解决方案。本文的主要工作和创新点如下: 1)针对现有线性锚形状固定、难以适应不同形状和朝向车道线的问题,提出了一种基于超锚的车道线检测方法HANet,以提升车道线结构表示的灵活性。该方法根据输入图片动态生成一组具有行列混合表示的超锚,这些超锚在形状灵活性和可靠程度上优于传统的密集线性锚,能够更准确地拟合各种形状和朝向的车道线。此外,现有的全尺寸特征增强方法存在容易向车道线特征中引入背景噪声、效率低下的问题,HANet提出了多种车道位置敏感的特征增强方法,包括自适应感受野的车道线描述子构建和基于注意力机制的特征信息流构建。前者通过收集行内的邻域线索,扩充车道描述子的信息丰富度,后者利用注意力机制在车道内和车道间实现高效的跨区域信息传递。实验结果表明,HANet通过建立灵活高效的车道线结构表示与信息传递机制,提升了对弯道、水平车道以及其他困难车道样本的检测准确率。 2)针对复杂环境下车道线检测容易出现锯齿、断裂等不可靠结构的问题,提出了一种基于多车道片段的车道线检测方法LaneSegNet,以提高车道线结构预测的鲁棒性。该方法提出了一种渐进式的车道线检测流程:首先提取显著线索区域的可靠参考点,然后基于相对偏移预测,关联参考点周围的车道点构建局部车道片段,最后利用多个车道片段重构完整车道线。LaneSegNet将车道点表示为具有多层级和非对称结构的图节点。它通过局部和全局图增强模块分别捕捉车道片段内和参考点之间的多层级拓扑结构。另外,图节点间的非对称权重设计增强了模型的推理能力。例如,被遮挡的车道点难以直接定位,可以依赖其他可靠的车道点位置进行推理,反之则不成立。此外,该方法还通过学习车道点间的相对偏移,强化了模型对车道点相对空间位置的理解。实验结果表明,LaneSegNet利用车道线平滑连续的结构知识,增强了在复杂环境下车道线检测的结构鲁棒性。 3)针对稀疏车道线在Transformer架构中感知困难和计算冗余大的问题,提出了一种基于全稀疏设计的端到端车道线检测方法Sparse LaneFormer。该方法首先提出了一种稀疏的车道感知查询,其具有明确的物理位置,并能够动态更新,从而展现出比密集线锚和高维查询更精确的车道线定位能力。另外,注意力机制的计算复杂度正比于序列长度的平方,而车道线像素在图像中较为稀疏,带来了大量背景计算冗余。例如,在CULane数据集中车道像素占比仅为3.6%,导致车道线与背景的计算比接近1:700。为了降低计算冗余,Sparse LaneFormer提出了车道标记选择器和线性可形变采样器,用于在车道标记之间建立稀疏交互。车道标记选择器在编码器中有选择性地更新稀疏车道标记,而线性可形变采样器则在解码器中沿车道感知查询位置,准确地采样稀疏车道特征。Sparse LaneFormer专注于最具信息量的稀疏车道标记,仅利用图像中10%的像素进行计算,实现了 80%的计算开销降低和近5倍速度提升。在性能上,Sparse LaneFormer不仅超越了现有基于密集设计的车道线检测方法,还成为首个性能超越卷积网络架构的端到端车道线检测方法,从而验证了稀疏设计在车道线检测任务中的可行性和有效性。

关键词：车道线检测结构建模稀疏表征超锚图神经网络端到端检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

零范数梯度正则化方法及应用

零范数梯度正则化方法及应用

引用

作者：程轩浙江大学

学位级别：博士

图形图像处理一直是计算机图形学与计算机视觉中的核心课题。图形图像处理中一个关键的难点是,如何对数据进行各种加工和处理同时,有效地保留数据中主要特征和结构。近十年来,稀疏正则化在图形图像处理领域取得了巨大的成功。这主要得... 详细信息

图形图像处理一直是计算机图形学与计算机视觉中的核心课题。图形图像处理中一个关键的难点是,如何对数据进行各种加工和处理同时,有效地保留数据中主要特征和结构。近十年来,稀疏正则化在图形图像处理领域取得了巨大的成功。这主要得益于很多图形图像信号天然地可以以由一组固定基来稀疏表征。大部分基于稀疏正则化的方法将原始问题建模为一个包括l2范数数据拟合项和l1范数稀疏正则项的能量优化问题。近几年,一些研究者发现在信号梯度的稀疏正则项上直接使用l0范数,可以得到比l1范数更高稀疏性的梯度。高稀疏性的梯度提高了对噪声和异常点的抗干扰能力,以及对特征和结构的保真能力。本文主要研究了l0范数的梯度正则化模型及其在图形图像处理中的应用。我们首先提出了一种新的l0范数梯度正则化的近似求解算法,然后给出了图像平滑、网格平滑、视频分割和点云重采样等几个图形图像处理领域的重要问题,在l0范数梯度正则化框架下的建模和求解。本文的主要贡献包括：·提出了一个融合坐标下降算法,来有效地求l0范数梯度正则化问题。算法的基本思想是,在每次迭代中只有一个变量被优化,而其它的变量都被固定住；如果相邻的变量有完全相等的值,那它们就被融合在一起,作为一个变量出现在下次迭代中。通过融合相邻的等值变量,我们隐式地加入了稀疏梯度的约束。同Xu等人[1]提出的交替优化算法相比,我们的算法能更好地实现梯度的稀疏性。为了验证算法的有效性,我们还做了两个应用：保边缘的图像平滑和保特征的网格模型平滑。和目前已有方法的对比表明,在两个应用我们都能得到更好的结果。·提出了一个基于l0范数梯度正则化的视频分割方法。梯度的稀疏性本质上蕴含了分割的信息,即梯度为零的相邻元素自然而然地形成了一个块,而非零的梯度可以把不同块分隔开来。通过lo范数来加强在空间上和时序上的梯度稀疏性,可以实现时空一致的视频分割效果。据我们所知,这是第一个将稀疏性应用到视频分割中的方法。为了求解l0范数梯度正则化问题,我们将融合坐标下降算法从二维的图像中扩展到三维的视频中。在视频分割评测系统LIBSVX上的实验表明,我们提出的视频分割方法在分割准确度和过分割错率上优于以往的方法。·提出了一个基于l0范数梯度正则化的点云重采样方法。我们的方法可以从包含噪声和异常点的无规则点云中,得到干净的、均匀分布的、保几何的、保特征的和带法向的重采样点云。得益于l0范数带来的高稀疏性,我们的方法在去噪声和保特征方面的表现优于目前的点云重采样方法。在进一步分析了l0范数梯度正则化应用到点云处理时引起低效率的原因之后,我们提出了两个加速的方法。基于优化的局部半采样,可以减少每个重采样点在输入点云中的近邻数目；交叉正则化,可以去除一些重复性的计算。实验结果表明,加速后的方法比加速前的方法快一个数量级,同时产生了几乎同等质量的重采样点云。

关键词：稀疏表征稀疏正则化零范数梯度融合坐标下降视频分割点云重采样

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于无相关判别稀疏投影的人脸识别方法

引用

海军工程大学学报 2014年第4期26卷 55-58页

作者：李雅萍王国强苗海洛阳理工学院计算机与信息工程系河南洛阳471023 海军工程大学动力工程学院武汉430033

针对人脸识别问题,提出了一种无相关判别稀疏投影(uncorrelated discriminant sparse projections,UDSP)方法。该方法通过设计一个无相关约束基于差的最优化目标,同时增加判别信息到稀疏保持投影(sparsity preserving projections,SPP)... 详细信息

针对人脸识别问题,提出了一种无相关判别稀疏投影(uncorrelated discriminant sparse projections,UDSP)方法。该方法通过设计一个无相关约束基于差的最优化目标,同时增加判别信息到稀疏保持投影(sparsity preserving projections,SPP)的目标函数,不仅保持了SPP的稀疏重构结构关系,而且利用了全局判别结构。同时,通过强加合适约束使得提取的特征统计无相关。最后,在FERET人脸库上进行了实验,证明了该方法的有效性。

关键词：人脸识别特征提取子空间学习稀疏表征类间散度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Unity和3dmax的虚拟实验室三维建模设计与实现

基于Unity和3dmax的虚拟实验室三维建模设计与实现

引用

作者：方沁北京邮电大学

学位级别：硕士

虚拟实验室是一种基于VR虚拟现实技术构建的开放式网络化的虚拟实验教学系统,是现有各种教学实验室的数字化和虚拟化。其构建成本低、周期短、复杂度低在未来远程教学、远程实验、远程培训、远程展示中将发挥重要的作用,正成为虚拟现实... 详细信息

虚拟实验室是一种基于VR虚拟现实技术构建的开放式网络化的虚拟实验教学系统,是现有各种教学实验室的数字化和虚拟化。其构建成本低、周期短、复杂度低在未来远程教学、远程实验、远程培训、远程展示中将发挥重要的作用,正成为虚拟现实的关键研究热点。国内外著名大学和科研机构对虚拟实验室三维建模展开了大量的研究和建设。但目前仍存在以下难题：现有的虚拟实验室构建的具体器件存在模拟粒度不足,如示波器、频谱仪等实验设备的探针、旋钮、显示灯模拟的效果差、可操作性低,导致虚拟电子实验往往只停留在被动操作上。另一方面,本项目需要构建细粒度的虚拟实验室三维模型,精细化的三维模型复杂、多维,构建模型的分解过程困难,且占据了大量的资源。因此,本文开展了基于Unity3D和3DMax的虚拟实验平台三维建模研究,建立虚拟实验室的本体关系模型,分析元素之间的敏感度指数。通过相关性分析以及时延分析,理论证明该模型能够提升表征性能,利用实现了基于Unity3D和3DMax的虚拟实验室建设。本文完成主要工作及结论如下： (1)完成对虚拟实验室的构建需求分析。利用软件工程的需求分析模型,归纳出虚拟实验室的基本功能。分析虚拟实验室的开发环境需求、时效需求和精细度需求,确保虚拟实验室运行的高效和真实性,最后完成系统总体设计。 (2)提出基于本体的虚拟实验室建模方法。对实验室元素进行整体聚类,表征元素、元素属性、元素操作以及三者之间的统一多维空间关系,构建其关系模型以及约束信息,提出基于本体的虚拟实验室建模方法,建立虚拟实验室的本体关系模型,分析元素之间的敏感度信息。 (3)基于unity和3D max的虚拟实验室三维建模。建立622虚拟创新实验室的建模表达模型;实现环境元素、设备元素、操作元素在3Dmax的创建、表达;实现对虚拟实验室各元素的组合,完成虚拟实验室的三维建模。 (4)基于Unity的虚拟实验室动态控制方法。该方法构建了三维模型中的元素漫游、碰撞关联关系,设计了一系列的操作实验操作,加入了天气控制、投影仪播放等效果。同时研究虚拟实验室的各平台兼容性问题,使得开发的虚拟实验室能够适应Windows、Android、IOS等多平台。通过本文的模型和方法,可完整模拟从实验楼外,到实验楼内,到实验房间里,开始实验操作的全过程,模拟多粒度、且真实,并有效地提高虚拟实验室的时效性与准确性,元素丢失率低于4%,元素表征5s时延低于2%。

关键词：本体虚拟现实稀疏表征 Unity3D 3DMax 三维漫游

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：