检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：技术科学 2023年第12期53卷 2053-2065页

作者：童小宝熊鹏文陈志远宋爱国刘小平中南大学自动化学院长沙410083 南昌大学先进制造学院南昌330031 中国科学技术大学自动化系合肥230026 东南大学仪器科学与工程学院南京210096 卡尔顿大学系统与计算机工程系加拿大渥太华K1S5B6

传统的多指机器人在进行触觉物体感知时往往忽略了多指间的力关联性以及单个手指的多个触觉传感器间的力关联性.为了解决这个问题,本文提出了一种自适应多核稀疏表示(adaptive multi-kernel sparse representation,AMSR)方法以提高多指... 详细信息

传统的多指机器人在进行触觉物体感知时往往忽略了多指间的力关联性以及单个手指的多个触觉传感器间的力关联性.为了解决这个问题,本文提出了一种自适应多核稀疏表示(adaptive multi-kernel sparse representation,AMSR)方法以提高多指抓取过程中触觉物体识别表现.首先,本文采用多个基本核函数将训练样本映射到希尔伯特空间,并分别计算每个基本核对应的核矩阵,以获取触觉样本不同维度的特征.其次,通过提出一种自适应核权重计算方法来学习每个基本核的自适应核权重,在此过程中可以有效地考虑多指间的力关联性以及单个手指的多个触觉传感器间的力关联性.然后,通过学习到的自适应核权重构造了一个线性复合核,以探索多个手指的多维核特征.最后,通过对多个手指触觉数据的编码向量施加相同的稀疏模式,以进一步探索多个手指之间的力关联性.并在我们收集的触觉数据集上,将提出的AMSR算法与其他相关算法进行了比较,物体识别结果表明了提出AMSR算法的有效性.

关键词：自适应核权重力关联性物体感知稀疏表示

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

在线低秩稀疏表示的鲁棒视觉跟踪

引用

工程科学与技术 2017年第4期49卷 151-157页

作者：孔繁锵王丹丹沈秋卞陈鼎严小乐南京航空航天大学航天学院江苏南京210016

基于L_1最小化的鲁棒视觉跟踪算法(L_1跟踪算法)使用图像灰度值特征描述目标,忽略了模板间的结构信息,对目标外观变化的建模不够准确,导致跟踪准确度较低。而且L1跟踪算法为了平衡跟踪速度和跟踪效果而采用分辨率较低的12×15图像块... 详细信息

基于L_1最小化的鲁棒视觉跟踪算法(L_1跟踪算法)使用图像灰度值特征描述目标,忽略了模板间的结构信息,对目标外观变化的建模不够准确,导致跟踪准确度较低。而且L1跟踪算法为了平衡跟踪速度和跟踪效果而采用分辨率较低的12×15图像块,难以获取足够的信息来表征目标。针对L_1跟踪算法的不足,该文提出一种在线低秩稀疏表示的视觉跟踪算法。首先,该算法充分利用主成分分析(PCA)基向量对目标外观变化的表示能力并考虑目标遮挡现象,以PCA基向量模板描述目标外观变化,以琐碎模板处理遮挡等异常噪声,从而将候选目标表示为PCA基模板和琐碎模板的线性组合。其次在目标表示模型的优化问题中,对PCA基模板系数进行低秩约束和L_(1,1)范数正则化约束,对琐碎模板系数实施L_(1,1)范数约束,并采用非精确增广拉格朗日乘子(IALM)方法求解表示系数。然后在粒子滤波框架下,用目标未被遮挡部分的重建误差和稀疏误差项建立观测模型跟踪目标。最后为了克服模型漂移问题,采用遮挡检测更新机制进行模板更新。在对8组视频图像序列进行测试的实验中,图像块分辨率设定为32×32,与4个现有的跟踪算法相比,该算法取得了最高的平均重叠率0.78和最低的平均中心误差4.05。实验结果表明,该文提出的跟踪算法具有较好的跟踪准确性和鲁棒性。

关键词：视觉跟踪低秩表示稀疏表示 PCA基向量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏表示的离子迁移谱谱图去噪及基线校正算法研究

引用

光谱学与光谱分析 2020年第1期40卷 75-79页

作者：张根伟彭思龙曹树亚赵将杨柳杨杰杨俊超黄启斌军事科学院防化研究院北京 102205 国民核生化灾害防护国家重点实验室北京 102205 中国科学院自动化研究所北京 100190 中国科学院大学北京 100190

离子迁移谱(IM S)是一种常压下快速、高灵敏度的痕量化学物质检测方法,广泛应用于化学战剂、爆炸物和毒品等检测领域.在离子迁移谱定性和定量分析中,由于仪器内部的电离源、多路气泵、高压电源、漂移管电场,电路设计以及外部干扰等因素... 详细信息

离子迁移谱(IM S)是一种常压下快速、高灵敏度的痕量化学物质检测方法,广泛应用于化学战剂、爆炸物和毒品等检测领域.在离子迁移谱定性和定量分析中,由于仪器内部的电离源、多路气泵、高压电源、漂移管电场,电路设计以及外部干扰等因素产生的噪声和基线漂移,严重影响定性和定量分析的准确性.离子迁移谱检测仪中采集到的电流信号通常为pA量级,微弱信号容易淹没在噪声中无法检测.为提高离子迁移谱分析技术的分析精度,需要对离子迁移谱谱图信号进行预处理.传统的离子迁移谱谱图信号去噪和基线校正预处理分别采用不同的算法实现,没有将两者结合起来考虑,导致需单独评价各自预处理效果.提出一种基于稀疏表示的可同时实现离子迁移谱谱图去噪和基线校正的新方法.通过建立去噪和基线校正稀疏表示模型,采用 l1 范数作为线性惩罚项,同时增加基线平滑度约束条件,λ为正则化参数用来调节惩罚项在优化过程中的比例.为了求解稀疏表示模型,首先构造一个由Gaussian分布函数构成的超完备字典来表示离子迁移谱离子特征峰峰形,采用迭代重加权最小二乘算法(IRLS )对稀疏表示模型进行求解.为了验证提出的预处理方法性能,分别采用三组仿真数据和一个真实样本数据进行验证,其中仿真数据由高斯分布函数字典原子、基线(分别为正弦波基线、指数基线和线性基线)以及高斯白噪声组成.与此同时,对仿真数据和真实样本数据采用非对称最小二乘(AsLS)基线校正方法完成基线校正预处理,分别采用Savitz‐ky‐Golay(SG)和小波(Wavelet)平滑去噪方法完成去噪预处理.采用均方根误差(RMSE)和信噪比(SNR)作为评价指标,实验结果表明该方法成功实现离子迁移谱谱图去噪及基线校正,预处理结果比其他两种方法有显著的性能提升,可为开展离子迁移谱定性和定量分析研究提供参考.

关键词：离子迁移谱去噪基线校正稀疏表示迭代重加权最小二乘法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于圆形采样和稀疏表示模型的鲁棒目标跟踪

引用

北京理工大学学报 2016年第9期36卷 983-990页

作者：王保宪唐林波陈聪葱赵保军王水根王洪友北京理工大学信息与电子学院北京100081 石家庄铁道大学大型结构健康诊断与控制研究所河北石家庄050043 白城兵器试验中心吉林白城137001

为解决基于稀疏表示的跟踪算法在小样本空间中出现模板漂移而在大样本空间中实时性差的问题,提出了一种基于圆形采样的双重稀疏表示目标跟踪算法.该算法对跟踪矩形窗数据进行圆形采样,这不仅保证了目标的灰度和结构信息,而且减少了背景... 详细信息

为解决基于稀疏表示的跟踪算法在小样本空间中出现模板漂移而在大样本空间中实时性差的问题,提出了一种基于圆形采样的双重稀疏表示目标跟踪算法.该算法对跟踪矩形窗数据进行圆形采样,这不仅保证了目标的灰度和结构信息,而且减少了背景信息干扰.同时对稀疏表示得到的小模板系数引入距离权重判断函数,判断目标样本变化情况,提高模板更新效率.最后引入HOG(histogram of oriented gradient)特征,对稀疏表示得到的多个次优解进行二次稀疏表示,有效解决小样本数量少带来的估计误差.实验结果表明,该算法能够提高小样本空间中目标跟踪的鲁棒性和实时性.

关键词：稀疏表示目标跟踪模板漂移

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

统一化的LGBP特征及稀疏表示的人脸识别算法

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2015年第3期27卷 400-405页

作者：郭业才张铃华南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

为了克服非约束性(光照、遮挡、姿势等变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Gabor相位和幅值信息的统一化局部二进制模式&稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor相位和幅值图像,然后分... 详细信息

为了克服非约束性(光照、遮挡、姿势等变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Gabor相位和幅值信息的统一化局部二进制模式&稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor相位和幅值图像,然后分块提取其统一化的局部二进制直方图,最后通过稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库进行实验的结果表明,与SRC、结合LBP和SRC特征的分割识别算法相比,该算法在非约束性条件下识别率最高.

关键词：模式识别人脸识别稀疏表示统一化的局部二进制模式 Gabor滤波

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏表示以及图谱理论的故障诊断方法

引用

振动．测试与诊断 2022年第3期42卷 549-555,620,621页

作者：刘新厂林建辉陈春俊孙琦成都工业学院汽车与交通学院成都644000 西南交通大学机械工程学院成都610031 轨道交通运维技术与装备四川省重点试验室成都610031

针对图傅里叶变换(graph Fourier transform,简称GFT)方法在提取轮对轴承故障特征信号的过程中,将信号中包含的部分噪声成分提取出来,从而对故障诊断结果产生影响这一问题,提出了一种基于稀疏表示以及图谱理论相结合的轮对轴承故障诊断... 详细信息

针对图傅里叶变换(graph Fourier transform,简称GFT)方法在提取轮对轴承故障特征信号的过程中,将信号中包含的部分噪声成分提取出来,从而对故障诊断结果产生影响这一问题,提出了一种基于稀疏表示以及图谱理论相结合的轮对轴承故障诊断方法。首先,根据具有局部损伤的滚动轴承振动信号特点构造合适的过完备字典库;其次,采用正交匹配追踪法求解系数实现对振动信号的稀疏表示;最后,通过图傅里叶变换方法将信号中含有的冲击分量集中到图谱域的高阶区域,从而对轮对轴承故障进行诊断。通过仿真数据以及试验数据处理结果,对提出方法的有效性进行了验证。

关键词：轮对轴承稀疏表示图傅里叶变换故障诊断

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于K-SVD和正交匹配追踪稀疏表示的稻飞虱图像分类方法

引用

农业工程学报 2019年第19期35卷 216-222页

作者：林相泽张俊媛朱赛华刘德营南京农业大学工学院

针对当前稻飞虱图像分类研究中存在图像识别速度慢、分类精度低的不足,该文提出一种基于K-SVD和正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)稀疏表示的稻飞虱图像分类方法。首先,根据稻飞虱的趋光性特点,使用团队自主研发的野外昆... 详细信息

针对当前稻飞虱图像分类研究中存在图像识别速度慢、分类精度低的不足,该文提出一种基于K-SVD和正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)稀疏表示的稻飞虱图像分类方法。首先,根据稻飞虱的趋光性特点,使用团队自主研发的野外昆虫图像采集装置自动获取稻田害虫图像;然后,利用K-SVD算法对稻飞虱图像特征的过完备字典进行更新构造,结合OMP算法对原始输入图像的特征信号进行稀疏表示;最后,通过求解输入图像的重构误差对昆虫图像进行分类。在相同的试验条件下,与传统的图像分类算法(SVM、BP神经网络)进行比较。实验结果表明,该文提出的基于K-SVD和OMP算法的稻飞虱图像稀疏表示分类方法可对稻飞虱与非稻飞虱进行快速准确的分类,分类速度达到6.0帧/s,平均分类精度达到93.7%。与SVM和BP神经网络相比,分类速度分别提高了5和5.5帧/s;分类精度分别提高了15.7和28.2个百分点,为稻飞虱的防治预警工作提供了信息与技术支持。

关键词：图像处理分类稻飞虱稀疏表示 K-SVD 正交匹配追踪

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位及幅相误差估计

引用

航空学报 2013年第6期34卷 1379-1388页

作者：郑志东张剑云宋靖徐旭宇合肥电子工程学院安徽合肥230037

基于稀疏表示理论,提出一种新的双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角度及幅相误差估计算法。利用接收数据,分别构造发射和接收协方差矩阵,并以列向量化后的发射和接收协方差矩阵为量测信号建立2个一维稀疏线性模型,构造模型求解的L2-L1... 详细信息

基于稀疏表示理论,提出一种新的双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角度及幅相误差估计算法。利用接收数据,分别构造发射和接收协方差矩阵,并以列向量化后的发射和接收协方差矩阵为量测信号建立2个一维稀疏线性模型,构造模型求解的L2-L1混合范数优化目标函数,通过交替迭代寻优获得目标角度估计和幅相误差估计,最后给出了本文算法的收敛性分析。与现有算法相比,该算法充分利用了目标发射和接收空域的稀疏特性,且能够通过对噪声功率的预估计来抑制噪声。仿真结果表明:在低信噪比(SNR)条件下,本文算法仍能够得到较好的估计精度,且对幅相误差具有一定的稳健性。

关键词：幅相误差双基地 MIMO雷达多目标定位稀疏表示稳健性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏表示的多标记学习算法

引用

模式识别与人工智能 2012年第1期25卷 124-129页

作者：宋相法焦李成西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室西安710071

为解决多标记数据的分类问题,提出基于稀疏表示的多标记学习算法.首先将待分类样本表示为训练样本集上的稀疏线性组合,基于l1-最小化方法求得最稀疏的系数解.然后利用稀疏系数的判别信息提出一个计算待分类样本对各标记的隶属度的方法.... 详细信息

为解决多标记数据的分类问题,提出基于稀疏表示的多标记学习算法.首先将待分类样本表示为训练样本集上的稀疏线性组合,基于l1-最小化方法求得最稀疏的系数解.然后利用稀疏系数的判别信息提出一个计算待分类样本对各标记的隶属度的方法.最后根据隶属度对标记进行排序,进而完成分类.在Yeast基因功能分析、自然场景分类和web页面分类上的实验表明,该算法能够有效解决多标记数据的分类问题,与其它方法相比取得更好的结果.

关键词：机器学习多标记学习稀疏表示压缩感知 l1-最小化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于非结构化环境点云稀疏表示的无人驾驶汽车局部路径规划方法

引用

机械工程学报 2020年第2期56卷 163-173页

作者：刘梓林黎予生郑玲重庆大学机械工程学院重庆400044 长安汽车股份有限公司汽车工程智能化研究院重庆401120 “国家2011计划”-重庆自主品牌汽车协同创新中心重庆400044 重庆大学汽车工程学院重庆400044

非结构化环境下,无人驾驶汽车的局部路径规划方法面临数据冗余及环境结构适用性问题。提出一种基于3维Lidar数据稀疏表示的局部路径规划建模方法——势场字典法(Potential field dictionary,PFD)。该方法以预置本地过完备DCT字典替代正... 详细信息

非结构化环境下,无人驾驶汽车的局部路径规划方法面临数据冗余及环境结构适用性问题。提出一种基于3维Lidar数据稀疏表示的局部路径规划建模方法——势场字典法(Potential field dictionary,PFD)。该方法以预置本地过完备DCT字典替代正交基,应用投影追踪方法(MP)结合环境采样预处理结果,对Lidar点云信息进行稀疏化分解;直接将稀疏分解矢量用于势场法局部路径规划,并提出"动态势场"以应对非结构化环境。实车试验表明:环境采样预处理结果储存空间小,且更能体现结构复杂程度;PFD算法以小稀疏度可以规划出完整连续可行路径,且性能优于RRT*算法以及传统势场算法。PFD算法在保证信息表达精度的前提下,减少了数据传输、储存成本,也可规划出适用于非结构化环境的局部路径。

关键词：局部路径规划非结构化环境稀疏表示势场字典法

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：