中国博士后科学基金(20060400820)
- 作品数：5 被引量：54H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术核科学技术更多>>
- 基于相关向量机的惯性约束聚变实验靶识别技术研究被引量：3
- 2009年
- 针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在惯性约束聚变(Inertial confinement Fusion,ICF)实验靶识别中稀疏性不够高而导致决策速度慢的问题,提出利用相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)进行ICF实验靶识别。设计了基于二叉树的RVM多类分类器,在二叉树的构建过程中同时考虑了类距离与类分布范围两种因素的影响,获得了更为合理的二叉树层次结构。实验证明,RVM与SVM相比识别率不相上下,但由于有更好的稀疏性使RVM的决策时间远比SVM短。该算法与传统的多类分类方法‘一对一’、‘一对多’、‘有向无环图’及‘基于类距离二叉树’相比,混合识别率更高。
- 吴慧兰刘国栋浦昭邦
- 关键词：激光聚变相关向量机二叉树多类分类支持向量机
- 惯性约束聚变实验靶姿态的检测技术被引量：4
- 2010年
- 针对常用的回归算法由于回归模型不够稀疏而导致的在线检测速度慢的问题,提出基于相关向量机(RVM)回归的惯性约束聚变(ICF)实验靶姿态初步估计。实验中,利用主成分分析法(PCA)提取ICF实验靶图像的代数特征作为RVM的输入样本特征,解决了镜头景深小引起的图像模糊问题。与常用的几种回归算法如支持向量机回归(SVR),K-最近邻法(KNN)及最小均方算法(LMS)进行了实验对比,结果表明,RVM与SVR算法测试误差方差最小,准确率最高,并且几种算法中RVM所用检测时间最短,更适合在线检测。
- 刘国栋吴慧兰胡涛浦昭邦
- 关键词：相关向量机
- ICF实验靶定位技术研究被引量：2
- 2008年
- 针对Hough变换在对激光惯性约束聚变(ICF)实验靶圆心定位时易受环形纹理影响的缺点,提出利用基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点匹配的算法进行圆心定位。改进了SIFT特征向量匹配方法,用特征向量最近距离与次最近距离之差绝对值与最近距离之比代替原文中的最近距离与次最近距离之比,增强了其对光照差异的适应性。对标准圆图像和实际靶图像分别进行了系列圆心检测实验,结果表明,在定位精度相当的情况下,SIFT算法稳定性优于Hough变换,且对仿射变换、噪声污染、图像旋转、照明差异均具有一定的稳定性。
- 吴慧兰刘国栋刘炳国胡涛浦昭邦
- 关键词：ICFHOUGH变换SIFT
- 亚像素定位算法精度评价方法的研究被引量：33
- 2009年
- 通过模拟实际光学成像过程以及CCD采样过程,生成了标准图像,实现对亚像素定位算法的客观评价,并提出了一种新的基于灰度面积插值的亚像素定位方法。经实验验证,该方法对直线边缘的平均定位精度达到0.11 pixel,对圆边缘点的平均定位精度可达0.24 pixel,优于梯度质心法和灰度矩法。
- 刘国栋刘炳国陈凤东胡涛
- 关键词：亚像素定位计算机仿真视觉测量灰度矩
- 基于SIFT算法的圆心快速精确定位技术研究被引量：12
- 2008年
- 针对SIFT算法在圆心检测应用中的特点,分析了SIFT算法中存在的冗余步骤,提出对其进行简化改进:估计圆心所在的金字塔层,删减金字塔中多余的层数建立,并且通过提高滤除低对比度特征点阈值的办法减少背景特征点的生成,去掉了特征点辅方向分配和建立辅方向特征点这一步骤。分别对计算机模拟生成的标准圆和实际的PCB定位标志图像做了圆心检测实验,实验表明,SIFT算法改进后在没有降低其定位精度及对图像的模糊、光照、仿射等变换适应性的情况下,大大缩短了检测时间,提高了检测效率。
- 吴慧兰刘国栋刘炳国浦昭邦
- 关键词：冗余
