利用变形模板提取嘴部特征的算法

嘴部特征提取是人脸识别和人机交互等领域的重要步骤。作者提出了一种改进的利用变形模板是取嘴部特征的算法。针对变形模板对初始位置敏感和匹配易陷际局部极小等问题，首先确定嘴部区域的边框，然后在此区域内仅用边缘和灰度信息，进行全局搜索确定变形模板的最佳参数，算法用两种模板匹配张嘴和闭嘴的情况。实验表明，对于简单背景的灰度图像。该算法可较好地提取嘴部特征，计算速度较快。     

基于粒子群算法的水下多元线阵阵形有源校正方法

针对存在阵元位置误差的水下多元线阵,提出一种基于粒子群优化算法的远场有源阵形校正方法.该方法选用2个辅助源分时工作方式,利用无条件最大似然方位估计算法构建目标函数,并通过粒子群算法对阵元位置进行寻优.利用该方法对均匀线阵进行性能仿真实验.结果表明:该方法稳健性好、校正精度高,具有一定的应用前景.     

最小偏差三维直线插补方法的研究

优化最小偏差三维直线插补算法,做出了插补流程图,并在最小偏差法二维直线插补精度不大于半个脉冲当量的基础上,采用解析法证明了最小偏差法三维直线插补精度.为三维直线插补算法的广泛应用提供了依据.     

基于最大匹配法的中文分词技术改进

在简介最大匹配法(MM)分词算法的基础上,指出了MM算法存在的不足,分析了MM改进分词算法的需求及过程设计,研究了MM改进分词算法以及过程处理原则,研究了改进算法过程中的歧义检测与切分、未登录词识别等问题,提出了消除策略和处理原则.     

均匀优化设计在磁干扰补偿算法中的应用研究

载体磁场对地磁测量的干扰,一直是造成导航设备罗差、影响地磁测量精度的技术难题.本文针对12常系数补偿算法建模过程中耗时费力等不足,将均匀设计思想引入到优化求解建模的过程中,研究了载体磁场随其姿态变化对地磁测量的影响规律,提出了采用影响因子权值统计法设计载体姿态点,进而利用优化设计姿态点的磁测数据建立补偿模型,解决了复杂模型难以运用常规方法求取全局最优解的问题.通过试验证明,该方法可以利用载体较少姿态下的试验数据建立较高精度的补偿模型,缩短了试验建模的周期,提高了磁测补偿模型的精度.     

基于选择性合并频率分集的多载频盲均衡算法

水声信道的多径传播和衰落特性常在接收端引起码间干扰,严重影响了水声通信质量.为了减少码间干扰,提高通信质量,在分析频率分集技术和常数模盲均衡性能的基础上,提出了一种基于选择性合并频率分集的常数模盲均衡算法(SC-CMA).该算法利用了频率分集来减少衰落的影响,克服码间干扰,具有收敛速度快、均方误差小的特点.计算机仿真结果,验证了该算法的有效性.     

基于切片技术的点云数据预处理研究

针对扫描点云杂乱无序的特点,讨论了点云数据预处理的问题,提出了一种新的基于点云切片的数据预处理迭代算法．通过对点云最小包围盒进行均匀分割及分割后点云的密度分析,对密度过大的分割块进行迭代分割,建立了3个方向的点云切片和截面线．结果不仅大大减少了点云数据量,并且在点云密度过大的区域很好地保持了模型的原始特征,同时将原始的无序数据点集转化为具有层列结构的有序组织形式,确定了各点之间的相互关系,为后续曲线曲面拟合做了很好的准备．     

基于环境优化的无人艇全局路径规划研究

LazyTheta*算法是近年来提出的启发式路径规划算法,凭借其优异的搜索性能,在机器人全局路径规划中的应用不断增多。但常规的启发式路径规划算法往往忽视机器人的运动学特性以及环境对路径规划结果的影响,不适合直接应用于无人艇。针对这一问题,提出了基于环境优化Lazy Theta*算法的无人艇全局路径规划方法,从路径安全性和水流适应性两个方面对启发函数和视线检查进行改进,并对路径进行了折角平滑处理。仿真结果表明,与常规算法相比,采用改进算法规划出的路径具有更少的路径点和更小的路径转角,路径更加平滑,能够更好地适应水流的变化,有利于无人艇在复杂水域环境中航行,提高了无人艇航行的安全性。     

基于二分法的车辆状态参数融合估计

为提高车辆状态参数估计的精度和可靠性,提出一种基于二分法的车辆状态参数融合估计方法。首先,设计了基于车辆3自由度动力学模型的扩展卡尔曼滤波算法和由数据驱动的径向基神经网络车辆状态参数估计算法。然后,为了进一步提高估计算法的可靠性和减小单一算法的估计误差,提出将模型驱动的估计算法和数据驱动的估计算法相补偿的融合估计方法,基于二分法设置扩展卡尔曼滤波和径向基神经网络估计结果的权重,利用估计算法的融合提高估计精度。最后通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真和实车在环试验对该融合方法的有效性进行了验证。结果表明,估计结果变化趋势与实际相符,所提出的融合算法的估计精度比单一扩展卡尔曼滤波算法和径向基神经网络算法有明显的提升。