文档视界 最新最全的文档下载
当前位置:文档视界 › 基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法

基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法

基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法
基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法

基于质心法的一种椭圆检测的方法

基于质心法的一种椭圆检测的方法 发表时间:2018-05-14T16:09:43.330Z 来源:《电力设备》2017年第34期作者:仝毅杰尚雅层陈鸿 [导读] 摘要: 针对图像中完整椭圆或是非完整椭圆中心的情况,提出了一种基于质心的方法来确定椭圆的中心位置,在这个过程中设定椭圆为均质椭圆,假定其密度为1,经过实验证明,该算法可以很好的确定出椭圆的中心位置。 (西安工业大学机电工程学院西安 710021) 摘要: 针对图像中完整椭圆或是非完整椭圆中心的情况,提出了一种基于质心的方法来确定椭圆的中心位置,在这个过程中设定椭圆为均质椭圆,假定其密度为1,经过实验证明,该算法可以很好的确定出椭圆的中心位置。 在机器视觉安全加气系统中,能够精确地找到进气口的位置是完成加气动作最关键的因素。加气时,加气口与进气口必须对准,因此摄像机无法在进气口的轴向拍摄,椭圆中心位置的确定是整个系统动作完成的关键之所在。文献[1]提出了基于Hough变换的椭圆算法,其随机采样两点,利用椭圆的性质去除无效的采样,再进行拟合得到椭圆。文献[2]采用最小二乘法二次曲线拟合法对椭圆提取。文献[3]依据椭圆的一些定位信息、图像边缘的梯度方向灰度的分布特征拟合出亚像素边缘点,并进行最小二乘拟合,最终得到得到椭圆中心。文献[4]首先缩小图像进行Hough变换,再放大图像建立新的参量空间进行Hough变换,最终得出椭圆的中心位置。椭圆中心位置的检测主要有Hough变换法、最小二乘拟合法[5]等。Hough变换法可以检测出椭圆,但是容易受到参数离散化程度的影响;最小二乘法对图像的边缘点拟合,所以图像边缘点的提取精度直接影响了椭圆中心位置的精度。因此,本文提出一种利用质心法得出图像中椭圆的中心位置的方法。 1.质心提取的基本原理 对于一个带状的椭圆区域S,如图1,它的质心可以通过质心计算公式得到: 图1 带状椭圆环 (1.1)(1.2) 拍摄的画面中,在椭圆的带状区域内假设其密度,则空白处密度。因此,上述的积分就是可以转化为只对带状区域 的积分,即:(1.3)(1.4) 在拍摄的画面中,由于是离散的像素点,因此,离散化后的计算方法如下,(1.5)(1.6) 为单位质量,假定其为均匀分布,即为一常量。 (1.7)(1.8) 化简得:(1.9)(1.10) 其中,分别为画面内所有坐标的和;为像素个数。 对于线状曲线S的质心,如图2所示 图2 线状椭圆S 线状曲线的质心计算如下: (1.11)(1.12) 同样,拍摄的画面是像素点,因此,将其离散化后的计算方法如下: (1.13) (1.14) 因此,无论区域是带状区域或是线状区域均适用于质心法。 2.实验结果

单目机器人障碍物检测研究

万方数据

万方数据

万方数据

916 浙 江大 学 学 报(工学版) 第42卷 取上下两块区域深度的平均值作为该区域的平均深度.在区域划分足够细的情况下,为了防止噪声的干扰,可以再增加区域在行上的深度梯度约束. 1.5整体算法流程 整体算法流程可归纳如下4个部分: 1)输入图像序列,提取Harris角点并用KLT算法进行跟踪,得到在图像序列中都可见的特征点; 2)根据这些特征点在各帧图像中的坐标组成W矩阵,使用改进的因子分解法得到场景的投影重建; 3)在满足DAQ约束的自标定的基础上得到场景的欧氏重建以及摄像机运动; 4)划分图像区域,通过深度信息来确定为障碍 物或者背景. 2试验结果 为了验证所提出障碍物检测算法的有效性,本文进行了真实的室外场景实验.采用图像序列分辨率为720×576,共计400帧.为了获得比较精确的摄像机实际位移以及防止因子分解法的累积计算量过大,以40帧为单位划分原图像序列,得到10个子 序列,对于每个子序列,每隔4帧抽出一帧,采样过后的10帧进行障碍物检测.以其中的一个子序列(200~239帧)为例,图2给出了采样过后该子序列的第一帧和最后一帧(即原序列的第200帧和236帧). (a)第200帧 (b)第236帧 图2子序列中的第一帧和最后一帧 Fig.2 Firstandlastframeinsubsequence 本文首先选取并匹配特征点共1500个(如图3所示),然后用因子分解法得到场景的投影重建(如图4所示).通过满足DAQ约束的自标定求得 DAQ为 n’= 91O OO00 0.000 30.00241.03671.1209 O.00910.06641.12091.2166 进而得到场景的欧氏重建(如图5所示).可以看出 欧氏重建真实地反映了特征点在世界坐标系中的位 置以及摄像的运动(位于欧氏重建三维图的底部的 (a)第200帧(b)第236帧 图3特征点选取与匹配 Fig.3 Featurepointsdetectingandtracking O.5 图4场景的投影重建三维图 Fig.4 Projectivereconstructionof scene 20l5~ 105O 图5场景的欧氏重建三维图 Fig.5 Euclideanreconstructionof scene 小坐标系代表了运动中摄像机光心的位置).最后,将该子序列中的每一帧图像划分为35×28个20像素×20像素的子区域(图像左右各空出10像素,上 面空出16像素作为边界),计算区域深度以及深度梯度,取阈值r,=8,r。=0.3,r。一4,确定障碍物区域,并用黑色块进行标记如图6所示.图7以起始帧、中间一帧和最后一帧为代表,反映了基于整个图像序列(400帧)由远而近的障碍物检测效果. (a)第200帧 (b)第236帧 图6确定并标记障碍物区域 Fig.6 Obstacle area confirmingandlabeling —y 7●』t 4 62 6叭∞∞OO O   万方数据

递推最小二乘法算法

题目: (递推最小二乘法) 考虑如下系统: )()4(5.0)3()2(7.0)1(5.1)(k k u k u k y k y k y ξ+-+-=-+-- 式中,)(k ξ为方差为0.1的白噪声。 取初值I P 610)0(=、00=∧ )(θ。选择方差为1的白噪声作为输入信号)(k u ,采用PLS 法进行参数估计。 Matlab 代码如下: clear all close all L=400; %仿真长度 uk=zeros(4,1); %输入初值:uk(i)表示u(k-i) yk=zeros(2,1); %输出初值 u=randn(L,1); %输入采用白噪声序列 xi=sqrt(0.1)*randn(L,1); %方差为0.1的白噪声序列 theta=[-1.5;0.7;1.0;0.5]; %对象参数真值 thetae_1=zeros(4,1); %()θ初值 P=10^6*eye(4); %题目要求的初值 for k=1:L phi=[-yk;uk(3:4)]; %400×4矩阵phi 第k 行对应的y(k-1),y(k-2),u(k-3), u(k-4) y(k)=phi'*theta+xi(k); %采集输出数据 %递推最小二乘法的递推公式 K=P*phi/(1+phi'*P*phi); thetae(:,k)=thetae_1+K*(y(k)-phi'*thetae_1); P=(eye(4)-K*phi')*P; %更新数据 thetae_1=thetae(:,k); for i=4:-1:2 uk(i)=uk(i-1); end uk(1)=u(k); for i=2:-1:2 yk(i)=yk(i-1);

几种最小二乘法递推算法的小结

一、 递推最小二乘法 递推最小二乘法的一般步骤: 1. 根据输入输出序列列出最小二乘法估计的观测矩阵?: ] )(u ... )1( )( ... )1([)(T b q n k k u n k y k y k ------=? 没有给出输出序列的还要先算出输出序列。 本例中, 2)]-u(k 1),-u(k 2),-1),-y(k -[-y(k )(T =k ?。 2. 给辨识参数θ和协方差阵P 赋初值。一般取0θ=0或者极小的数,取σσ,20I P =特别大,本例中取σ=100。 3. 按照下式计算增益矩阵G : ) ()1()(1)()1()(k k P k k k P k G T ???-+-= 4. 按照下式计算要辨识的参数θ: )]1(?)()()[()1(?)(?--+-=k k k y k G k k T θ?θθ 5. 按照下式计算新的协方差阵P : )1()()()1()(---=k P k k G k P k P T ? 6. 计算辨识参数的相对变化量,看是否满足停机准则。如满足,则不再递推;如不满足, 则从第三步开始进行下一次地推,直至满足要求为止。 停机准则:ε???<--) (?)1(?)(?max k k k i i i i 本例中由于递推次数只有三十次,故不需要停机准则。 7. 分离参数:将a 1….a na b 1….b nb 从辨识参数θ中分离出来。 8. 画出被辨识参数θ的各次递推估计值图形。 为了说明噪声对递推最小二乘法结果的影响,程序5-7-2在计算模拟观测值时不加噪 声, 辨识结果为a1 =1.6417,a2 = 0.7148,b1 = 0.3900,b2 =0.3499,与真实值a1 =1.642, a2 = 0.715, b1 = 0.3900,b2 =0.35相差无几。 程序5-7-2-1在计算模拟观测值时加入了均值为0,方差为0.1的白噪声序列,由于噪 声的影响,此时的结果为变值,但变化范围较小,现任取一组结果作为辨识结果。辨识结果为a1 =1.5371, a2 = 0.6874, b1 = 0.3756,b2 =0.3378。 程序5-7-2-2在计算模拟观测值时加入了有色噪声,有色噪声为 E(k)+1.642E(k-1)+0.715E(k-2),E(k)是均值为0,方差为0.1的白噪声序列,由于有色噪声的影响,此时的辨识结果变动范围远比白噪声时大,任取一组结果作为辨识结果。辨识结果为a1 =1.6676, a2 = 0.7479, b1 = 0.4254,b2 =0.3965。 可以看出,基本的最小二乘法不适用于有色噪声的场合。

偏最小二乘法回归建模案例

《人工智能》课程论文 论文题目:偏最小二乘算法(PLS)回归建模 学生姓名:张帅帅 学号: 172341392 专业:机械制造及其自动化 所在学院:机械工程学院 年月日

目录 偏最小二乘回归....................................... - 2 -摘要................................................. - 2 -§1偏最小二乘回归原理................................ - 2 -§2一种更简洁的计算方法.............................. - 6 -§3案例分析 ......................................... - 7 -致谢................................................ - 16 -附件:.............................................. - 17 -

偏最小二乘回归 摘要 在实际问题中,经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系,并研究用一组变量(常称为自变量或预测变量)去预测另一组变量(常称为因变量或响应变量),除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析(MLR ),提取自变量组主成分的主成分回归分析(PCR )等方法外,还有近年发展起来的偏最小二乘(PLS )回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法,特别当两组变量的个数很多,且都存在多重相关性,而观测数据的数量(样本量)又较少时,用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析,典型相关分析和线性回归分析方法的特点,因此在分析结果中,除了可以提供一个更为合理的回归模型外,还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容,提供更丰富、深入的一些信息。 本文介绍偏最小二乘回归分析的建模方法;通过例子从预测角度对所建立的回归模型进行比较。 关键词:主元分析、主元回归、回归建模 1 偏最小二乘回归原理 考虑p 个变量p y y y ,...,21与m 个自变量m x x x ,...,21 的建模问题。偏最小二乘回归的基本作法是首先在自变量集中提出第一成分t ?(t ?是 m x x x ,...,21 的线性组合,且尽可能多地提取原自变量集中的变异信息);同时在因变量集中也提取第一成分u ?,并要求t ?与u ?相关程度达到最大。然后建立因变量 p y y y , (21) t ?的回归,如果回归方程已达到满意的精度,则算法中止。否则 继续第二对成分的提取,直到能达到满意的精度为止。若最终对自变量集提取r 个成分r t t t ,...,21,偏最小二乘回归将通过建立 p y y y ,...,21与r t t t ,...,21的回归 式,然后再表示为p y y y ,...,21与原自变量的回归方程式,即偏最小二乘回归方程式。 为了方便起见,不妨假定p 个因变量p y y y ,...,21与m 个自变量m x x x ,...,21均为

图像处理算法5_目标跟踪及遮挡处理算法

基于粒子滤波算法的目标跟踪及遮挡处理算法 1.1引言 对运动目标物的跟踪也是视觉监控系统中的基础算法之一。目标跟踪的任务是通过对图像序列的处理,准确估计出感兴趣目标物在每个时刻的运动参数,包括位置、大小、速度、加速度以及运动轨迹等,为行为理解等更高层的任务打下基础。本章首先概述目标跟踪算法的基本步骤和难点,并对现有算法作分类简介;然后对实现鲁棒跟踪所必需的工具——在线贝叶斯估计算法作详细介绍;在此基础上详细论述本文使用的跟踪方法,该方法将已有的多种先进算法有机结合,使计算量显著降低,鲁棒性增强;最后对提出的算法进行总结和分析。 1.2 目标跟踪算法概述 目标跟踪算法主要由两个部分组成:(1)目标物表示;(2)运动状态估计。下面对它们分别介绍。 1.2.1目标物表示 目标物表示的核心在于特征的选择和提取,即用什么特征来描述和表示感兴趣目标物。一个好的目标物表示方法应该能够将被跟踪的目标物和背景中的物体以及其它物体区别开来,这正是目标物表示的难点所在。运动目标物所在的环境通常是很杂乱的,其中存在许多与目标物有相似特征的物体。例如:房间内的窗帘、家具等往往与人的皮肤颜色相近;当监控视野中存在多个行人的时候,跟踪器容易将目标行人与其他行人相混淆。下面介绍几种常用的特征。 1.2.1.1颜色特征 颜色是人类辨识物体的重要特征,也是视觉跟踪中最常用的特征之一。颜色特征通常是在一块区域中提取出来的,因此它具有对目标平面旋转、非刚性形变、远离或靠近镜头的尺度变化以及部分遮挡等情形较为鲁棒的优点。另外,由于图像直接由一个个像素的颜色值所表示,因此颜色特征还具有容易提取、计算简单的优点。 最常用的颜色特征是颜色直方图。Comaniciu等人提出了基于颜色直方图的跟踪算法[1][2]。在他们的方法中,颜色直方图受到了核函数的空间加权。这样区域内中心附近的像素对颜色直方图有更大的贡献,使跟踪更加精确,因为区域边

遮挡检测算法分比较研究

遮挡检测算法分比较研究

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

遮挡检测算法分析比较研究-建筑论文 遮挡检测算法分析比较研究 王玉锋全吉成刘宇王宏伟赵秀影 (中国人民解放军空军航空大学航空航天情报系,吉林长春130022)【摘要】真正射影像不仅具有地图的几何精度,可以直接进行地物尺寸和距离的测量,而且具有更好的视觉效果。有效的遮挡检测是真正射影像制作关键环节,国内外学者提出了许多遮挡检测算法,在进行遮挡区域检测的过程中各有优劣。通过对主要的遮挡检测算法原理和处理过程进行对比分析,总结了各个算法的优缺点,为寻求高效准确的遮挡检测算法提供参考,并提供了一些可以改进的建议。 关键词真正射影像;遮挡检测;Z-Buffer算法;PBI算法 A Comparative Study of Occlusion Detection Algorithm WANG Yu-feng QUAN ji-cheng LIU Yu WANG Hong-wei ZHAO Xiu-ying (Aerospace Intelligence department, The aeronautical university of the China People Liberation Airforce, Changchun Jilin 130022, China)【Abstract】True orthophoto has not only the geometric accuracy of map, can be directly measured object size and distance, and has better visual effect. Effective occlusion detection is a key link in true orthophoto production, domestic and foreign scholars have put forward a lot of occlusion detection algorithm, in each have advantages and disadvantages in the process of the occlusion detection. Based on the

数值计算_第6章 曲线拟合的最小二乘法

第6章曲线拟合的最小二乘法 6.1 拟合曲线 通过观察或测量得到一组离散数据序列,当所得数据比较准确时,可构造插值函数逼近客观存在的函数,构造的原则是要求插值函数通过这些数据点,即。此时,序列与 是相等的。 如果数据序列,含有不可避免的误差(或称“噪音”),如图6.1 所示;如果数据序列无法同时满足某特定函数,如图6.2所示,那么,只能要求所做逼近函数最优地靠近样点,即向量与的误差或距离最小。按与之间误差最小原则作为“最优”标准构造的逼近函数,称为拟合函数。 图6.1 含有“噪声”的数据 图6.2 一条直线公路与多个景点 插值和拟合是构造逼近函数的两种方法。插值的目标是要插值函数尽量靠近离散点;拟合的目标是要离散点尽量靠近拟合函数。 向量与之间的误差或距离有各种不同的定义方法。例如: 用各点误差绝对值的和表示: 用各点误差按模的最大值表示: 用各点误差的平方和表示: 或(6.1)

其中称为均方误差,由于计算均方误差的最小值的方法容易实现而被广泛采用。按 均方误差达到极小构造拟合曲线的方法称为最小二乘法。本章主要讲述用最小二乘法构造拟合曲线的方法。 在运筹学、统计学、逼近论和控制论中,最小二乘法都是很重要的求解方法。例如,它是统计学中估计回归参数的最基本方法。 关于最小二乘法的发明权,在数学史的研究中尚未定论。有材料表明高斯和勒让德分别独立地提出这种方法。勒让德是在1805年第一次公开发表关于最小二乘法的论文,这时高斯指出,他早在1795年之前就使用了这种方法。但数学史研究者只找到了高斯约在1803年之前使用了这种方法的证据。 在实际问题中,怎样由测量的数据设计和确定“最贴近”的拟合曲线?关键在选择适当的拟合曲线类型,有时根据专业知识和工作经验即可确定拟合曲线类型;在对拟合曲线一无所知的情况下,不妨先绘制数据的粗略图形,或许从中观测出拟合曲线的类型;更一般地,对数据进行多种曲线类型的拟合,并计算均方误差,用数学实验的方法找出在最小二乘法意义下的误差最小的拟合函数。 例如,某风景区要在已有的景点之间修一条规格较高的主干路,景点与主干路之间由各具特色的支路联接。设景点的坐标为点列;设主干路为一条直线 ,即拟合函数是一条直线。通过计算均方误差最小值而确定直线方程(见图6.2)。 6.2线性拟合和二次拟合函数 线性拟合 给定一组数据,做拟合直线,均方误差为 (6.2) 是二元函数,的极小值要满足 整理得到拟合曲线满足的方程:

偏最小二乘法的Matlab源码

偏最小二乘法的Matlab源码(2008-09-21 09:31:21) 标签:杂谈 所谓偏最小二乘法,就是指在做基于最小二乘法的线性回归分析之前,对数据集进行主成分分析降维,下面的源码是没有删减的,GreenSim团队免费提供您使用,转载请注明GreenSim团队(https://www.docsj.com/doc/0c12460074.html,/greensim)。 function [y5,e1,e2]=PLS(X,Y,x,y,p,q) %% 偏最小二乘回归的通用程序 % 注释以“基于近红外光谱分析的汽油组分建模”为例,但本程序的适用范围绝不仅限于此 % GreenSim团队原创作品(https://www.docsj.com/doc/0c12460074.html,/greensim) %% 输入参数列表 % X 校正集光谱矩阵,n×k的矩阵,n个样本,k个波长 % Y 校正集浓度矩阵,n×m的矩阵,n个样本,m个组分 % x 验证集光谱矩阵 % y 验证集浓度矩阵 % p X的主成分的个数,最佳取值需由其它方法确定 % q Y的主成分的个数,最佳取值需由其它方法确定 %% 输出参数列表 % y5 x对应的预测值(y为真实值) % e1 预测绝对误差,定义为e1=y5-y % e2 预测相对误差,定义为e2=|(y5-y)/y| %% 第一步:对X,x,Y,y进行归一化处理

[n,k]=size(X); m=size(Y,2); Xx=[X;x]; Yy=[Y;y]; xmin=zeros(1,k); xmax=zeros(1,k); for j=1:k xmin(j)=min(Xx(:,j)); xmax(j)=max(Xx(:,j)); Xx(:,j)=(Xx(:,j)-xmin(j))/(xmax(j)-xmin(j)); end ymin=zeros(1,m); ymax=zeros(1,m); for j=1:m ymin(j)=min(Yy(:,j)); ymax(j)=max(Yy(:,j)); Yy(:,j)=(Yy(:,j)-ymin(j))/(ymax(j)-ymin(j)); end X1=Xx(1:n,:); x1=Xx((n+1):end,:); Y1=Yy(1:n,:); y1=Yy((n+1):end,:);

一种基于椭圆肤色模型的人脸检测(参考价值大)方法

?170? 计算机测量与控制.2006.14(2) Computer Measurement &Control 自动化测试 收稿日期:2005-07-08; 修回日期:2005-08-19。基金项目:北京交通大学“十五”专项基金资助项目 (2004SM006)。 作者简介:李杰(1979-),男,山东威海人,硕士研究生,主要从事DSP ,数字图像处理方向的研究。 文章编号:1671-4598(2006)02-0170-02 中图分类号:TP274 文献标识码:B 一种基于椭圆肤色模型的人脸检测方法 李 杰,郝晓莉 (北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044) 摘要:提出了一种利用肤色信息,建立YCbCr 肤色模型空间作为人脸检测的预处理手段,利用小波分解和BP 神经网络作为检测方法;对算法进行仿真验证,实验结果表明:该肤色模型空间对光线、遮挡以及姿态有很好的robust 特性;本检测方法达到较好的检测效果。 关键词:小波分解;神经网络;亮度补偿 F ace Detection Using Ellipse Skin Model Li Jie ,Hao Xiaoli (Electronic and Information School ,Beijing Jiaotong University ,Beijing 100044,China ) Abstract :A new face detection met hod is presented by building up a skin model space of Y cbCr as a preprocessing way.The algorit hm is robust to different light s ,shelters and orientation.Experimental result s demonstrate t he efficiency of t his algorit hm. K ey w ords :wavelet transform ;BP Network ;Lighting compensation 图2 肤色空间 0 引言 人脸检测(Face detection ),是指判断一个给定的场景中,是否存在人脸:如果存在,则对人脸进行定位和统计。人脸检测在身份识别、可视电话、人机接口方面有着广泛的用途。其技术难点在于场景中人脸模式的广泛差异性,这种差异主要来自个体差异、光照条件、观察角度以及人脸表情等。人脸检测常用算法有:基于肤色的方法[1]、镶嵌图方法[2]、基于模板匹配方法[3]、人工神经网络方法[4]、支持向量机(SVM )方法[5]、小波变换(WT )方法、基于仿生模式识别[6]以及隐马尔可夫模型(HMM )等。2001 年Sheng -f un Lin [7]等提出了一种通过小波变换提取头部轮廓特征来定位人脸的方法。我们在这种方法的基础上,建立了椭圆肤色模型空间,然后采用Haar 小波分解和BP 神经网络进行人脸检测。这种方法的主要优点在于减小后期人脸定位的复杂度和提高图像的处理速度。图像处理流程如图1所示。 图1 系统处理流程图 1 图像预处理 肤色是人类面部最为显著的特征之一,目前我们 的研究是针对正面人头图像的,所以利用肤色检测人头是一个很自然的想法。由于受个体差异、光源的颜色以及光照角度不同等因素的影响,肤色的检测成为非常困难的问题。虽然颜色特征很早就被用来进行物 体的检测和识别,但直到最近几年,颜色在机器人脸认知中的应用才逐渐多了起来,并且以其简单快速的特点得到了广泛关注与应用。利用肤色检测人的头部,首先要解决的问题是选择合适的颜色模型。颜色模型是抽象表示和描述颜色的方法。发展至今,目前存在着各种各样的描述颜色的模型,在人脸检测中常用的颜色空间有:R G B 空间、归一化R G B 空间、HSV (HIS )空间、YCrCb 空间、YIQ 空间、YES 空间、CIE 颜色系统的XYZ 空间和L UV 空间等。这些空间可以相互转换。为了消除亮度Y 的影响,经过γ校正过的亮度,只取前5%的像素(从高到底排列)。如果这些像素的数目足够大,则将其亮度作为“参考白色”,即将其R 、G 、B 分量调整为255,从而将整个图像的其他像素点按这一尺度进行调整。 肤色模型可以划分为:(a )色彩空间中的聚类模型;(b )高斯模型和混合高斯模型。目前认为,高斯模型只在简单背景中有效,一般应采用混合高斯模型。 我们将肤色判断作为人脸检测的预处理。我们采用的是Rein -Lien Hsu [8]提出的基于YCbCr 空间的加入亮度补偿的肤色模型。Rein -Lien Hsu 通过研究发现肤色空间并不完全由C b 、C r 决定,Y 的取值同样也会影响肤色区域的形状。图2(1)是肤色在C b -C r 空间的投影模型,图2(2)是肤色在YC b C r 空间的模型,图3是加入亮度分量(Y )后,肤色在(C b /Y )-(C r /Y )空间的投影模型。

最小二乘法的原理及其应用

最小二乘法的原理及其应用 一、研究背景 在科学研究中,为了揭示某些相关量之间的关系,找出其规律,往往需要做数据拟合,其常用方法一般有传统的插值法、最佳一致逼近多项式、最佳平方逼近、最小二乘拟合、三角函数逼近、帕德(Pade)逼近等,以及现代的神经网络逼近、模糊逼近、支持向量机函数逼近、小波理论等。 其中,最小二乘法是一种最基本、最重要的计算技巧与方法。它在建模中有着广泛的应用,用这一理论解决讨论问题简明、清晰,特别在大量数据分析的研究中具有十分重要的作用和地位。随着最小二乘理论不断的完善,其基本理论与应用已经成为一个不容忽视的研究课题。本文着重讨论最小二乘法在化学生产以及系统识别中的应用。 二、最小二乘法的原理 人们对由某一变量t或多个变量t1…..tn 构成的相关变量y感兴趣。如弹簧的形变与所用的力相关,一个企业的盈利与其营业额,投资收益和原始资本有关。为了得到这些变量同y之间的关系,便用不相关变量去构建y,使用如下函数模型 , q个相关变量或p个附加的相关变量去拟和。 通常人们将一个可能的、对不相关变量t的构成都无困难的函数类型充作函数模型(如抛物线函数或指数函数)。参数x是为了使所选择的函数模型同观测值y相匹配。(如在测量弹簧形变时,必须将所用的力与弹簧的膨胀系数联系起来)。其目标是合适地选择参数,使函数模型最好的拟合观测值。一般情况下,观测值远多于所选择的参数。 其次的问题是怎样判断不同拟合的质量。高斯和勒让德的方法是,假设测量误差的平均值为0。令每一个测量误差对应一个变量并与其它测量误差不相关(随机无关)。人们假设,在测量误差中绝对不含系统误差,它们应该是纯偶然误差,围绕真值波动。除此之外,测量误差符合正态分布,这保证了偏差值在最后的结果y上忽略不计。 确定拟合的标准应该被重视,并小心选择,较大误差的测量值应被赋予较小的权。并建立如下规则:被选择的参数,应该使算出的函数曲线与观测值之差的平方和最小。用函数表示为:

基于深度学习算法的遮挡行人检测

基于深度学习算法的遮挡行人检测 近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,机器视觉渗透到我们生活中的各个方面,人们的生活发生了日新月异的变化。行人检测作为其中一项较为基础的识别技术,对安防监控、自动驾驶、新零售等多个领域提供技术支持,具有广泛的应用场景。 本论文主要以SSD目标检测算法为基础,针对遮挡行人这一特定目标,重新设计其网络结构,使其检测性能得到大幅度的提高。本文主要包括以下内容:论文对行人检测的研究难点及现状做了简单的总结,对传统的基于机器学习的行人检测方法以及基于深度学习目标检测算法的相关知识做了梳理。 其中,基于HOG+SVM的行人检测算法是传统方法中最为经典的一种算法,基于深度学习的目标检测算法主要包括RCNN系列、SSD以及YOLO系列三大类。之后,综合考虑检测的速度与性能,采用自建的遮挡行人数据集训练了一个基于SSD目标检测框架的行人检测系统,并用测试集以及重新标注的INRIA测试集对OpenCV中自带的基于HOG+SVM的行人检测系统和训练好的SSD模型进行对比实验。 实验结果表明SSD模型的检测效果要明显好于传统的基于HOG+SVM的行人检测系统,通过深度卷积神经网络学习到的特征更具有鲁棒性。最后,针对遮挡行人检测,对SSD模型的网络结构进行了相应的修改。 (1)在SSD模型的前置网络中,加入了SE-Inception结构,使其能够更加高效的提取特征;(2)重新设计了网络中的先验框,使其能够更加容易的匹配到行人的形状,并对小尺寸的行人采用了密集采样的策略;(3)针对行人中容易出现环境遮挡和相互遮挡的情况,在模型的训练集中加入了遮挡行人的数据,并采用

偏最小二乘法算法

偏最小二乘法 1.1 基本原理 偏最小二乘法(PLS )是基于因子分析的多变量校正方法,其数学基础为主成分分析。但它相对于主成分回归(PCR )更进了一步,两者的区别在于PLS 法将浓度矩阵Y 和相应的量测响应矩阵X 同时进行主成分分解: X=TP+E Y=UQ+F 式中T 和U 分别为X 和Y 的得分矩阵,而P 和Q 分别为X 和Y 的载荷矩阵,E 和F 分别为运用偏最小二乘法去拟合矩阵X 和Y 时所引进的误差。 偏最小二乘法和主成分回归很相似,其差别在于用于描述变量Y 中因子的同时也用于描述变量X 。为了实现这一点,数学中是以矩阵Y 的列去计算矩阵X 的因子。同时,矩阵Y 的因子则由矩阵X 的列去预测。分解得到的T 和U 矩阵分别是除去了大部分测量误差的响应和浓度的信息。偏最小二乘法就是利用各列向量相互正交的特征响应矩阵T 和特征浓度矩阵U 进行回归: U=TB 得到回归系数矩阵,又称关联矩阵B : B=(T T T -1)T T U 因此,偏最小二乘法的校正步骤包括对矩阵Y 和矩阵X 的主成分分解以及对关联矩阵B 的计算。 1.2主成分分析 主成分分析的中心目的是将数据降维,以排除众多化学信息共存中相互重叠的信息。他是将原变量进行转换,即把原变量的线性组合成几个新变量。同时这些新变量要尽可能多的表征原变量的数据结构特征而不丢失信息。新变量是一组正交的,即互不相关的变量。这种新变量又称为主成分。 如何寻找主成分,在数学上讲,求数据矩阵的主成分就是求解该矩阵的特征值和特征矢量问题。下面以多组分混合物的量测光谱来加以说明。假设有n 个样本包含p 个组分,在m 个波长下测定其光谱数据,根据比尔定律和加和定理有: A n×m =C n×p B p×m 如果混合物只有一种组分,则该光谱矢量与纯光谱矢量应该是方向一致,而大小不同。换句话说,光谱A 表示在由p 个波长构成的p 维变量空间的一组点(n 个),而这一组点一定在一条通过坐标原点的直线上。这条直线其实就是纯光谱b 。因此由m 个波长描述的原始数据可以用一条直线,即一个新坐标或新变量来表示。如果一个混合物由2个组分组成,各组分的纯光谱用b1,b2表示,则有: 1122 T T T i i i a c b c b =+ 有上式看出,不管混合物如何变化,其光谱总可以用两个新坐标轴b1,b2来表示。因此可以 推出,如果混合物由p 个组分组成,那么混合物的光谱就可由p 个主成分轴的线性组合表示。

基于遮挡检测的稠密立体匹配算法

基于遮挡检测的稠密立体匹配算法 刘小莉,郭永彩 重庆大学光电工程学院,重庆(400044) E-mail :mosqito007@https://www.docsj.com/doc/0c12460074.html, 摘 要:在分析现有遮挡检测方法的基础上,利用左右视线的概念,提出新的遮挡检测方法, 在计算视差空间的过程中,引入多窗口法优化视差空间,并详细给出了多窗口法的具体实现 方法。实验结果表明,利用左右视线法检测遮挡的正确性及多窗口法的使用优于非多窗法。 关键词:立体匹配,遮掩,左右视线,多窗口 1. 概述 立体匹配通过寻找同一空间景物在不同视点下的投影图像的像素间的一一对应关系,最 终淂到该景物的视差图,并由此计算出深度/距离,进而完成其它目标任务。立体匹配是目前 计算机研究中的一个难点和热点,在许多计算机视觉的应用中它都是很关键的一个步骤,如 三维重构(3D reconstruction )、基于图形的绘制(image based rendering )等。Daniel Scharstein 和Richard Szeliski [1]对目前常见的一些立体匹配算法和算法评判标准做了一个很好的总结。 所有的算法都面临着一个由遮掩(occluding )所引起的问题,被遮掩区域只在一个摄像 机上成像,如果该区域未被标识为遮掩区,那么就会出现错误的匹配,从而产生错误的视差 图和深度图.目前用于遮挡检测的常用方法有:一种是根据Marr 和Poggio 提出的影像匹配的 唯一性和连续性约束,采用协同匹配算法检测遮挡[2];另一种算法采用自适应窗口[3]和“双向 匹配方法”[4]的算法来检测遮挡区域;Scharstein 和Szelski [5]提出了一个基于贝叶斯估计的影 像匹配模型;还有 就是在动态规划算法中应用顺序性约束来同时获取视差和检测遮挡[6]。 上述算法的关键是采用某种相似性准绳尽量降低被遮掩区域的匹配值[7],即它们没有利 用遮掩的本质,即眼、遮掩物体和被遮掩区1域在一条直线上,所以只是利用了间接的信息, 对复杂场景无能为力,有的算法已经开始考虑这一特性[8],由于在现实的空间三维坐标中, 这个遮掩特性及其不规则,因此需要在视差空间中进行分析。 2. 视差空间与遮掩分析 2.1视差空间 定义2-1:视差空间[9]是一个三维离散的空间,三维视差空间中的点(x,y,d )表示(x,y ) 具有视差d,其值被赋予具有视差d 的匹配估计值。如图所示,视差空间的一个x-D 的切面称 为视差空间图像。 图1 视差空间模型与视差空间图像(DSI ) Fig1 Disparity space and DSI

偏最小二乘法(PLS)简介

偏最小二乘法(PLS)简介 偏最小二乘法(PLS )简介 偏最小二乘法(PLS )简介 简介 偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法,它于1983年由伍德(S.Wold)和阿巴诺(C.Albano)等人首次提出。近几十年来,它在理论、方法和应用方面都得到了迅速的发展。 偏最小二乘法 长期以来,模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了,在一个算法下,可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中 的一个飞跃。 偏最小二乘法在统计应用中的重要性体现在以下几个方面: 偏最小二乘法是一种多因变量对多自变量的回归建模方法。偏最小二乘法可以较好的解决许多以往用 普通多元回归无法解决的问题。 偏最小二乘法之所以被称为第二代回归方法,还由于它可以实现多种数据分析方法的综合应用。 主成分回归的主要目的是要提取隐藏在矩阵X 中的相关信息,然后用于预测变量Y 的值。 这种做法可以保证让我们只使用那些独立变量,噪音将被消除,从而达到改善预测模型质量的目的。但是,主成分回归仍然有一定的缺陷,当一些有用变量的相关性很小时,我们在选取主成分时就很容易把它们漏掉,使得最终的预测模型可靠性下降,如果我们对每一个成分 进行挑选,那样又太困难了。 偏最小二乘回归可以解决这个问题。它采用对变量X 和Y 都进行分解的方法,从变量X 和Y 中同时提取成分(通常称为因子),再将因子按照它们之间的相关性从大到小排列。现在,我们要建立一个模型,我们只要决定选择几个因子参与建模就可以了 基本概念 偏最小二乘回归是对多元线性回归模型的一种扩展,在其最简单的形式中,只用一个线性模 型来描述独立变量Y 与预测变量组X 之间的关系: 偏最小二乘法(PLS) 简介

曲线拟合——最小二乘法算法

曲线拟合——最小二乘法算法 一、目的和要求 1)了解最小二乘法的基本原理,熟悉最小二乘算法; 2)掌握最小二乘进行曲线拟合的编程,通过程序解决实际问题。 二、实习内容 1)最小二乘进行多项式拟合的编程实现。 2)用完成的程序解决实际问题。 三、算法 1)输入数据节点数n ,拟合的多项式次数m ,循环输入各节点的数据x j , y j (j=0,1,…,n-1) 2)由x j 求S ;由x j ,y j 求T : S k = ∑-=10n j k j x ( k=0,1,2, … 2*m ) T k = ∑-=1 0n j k j j x y ( k=0,1,2,… m ) 3)由S 形成系数矩阵数组c i,j :c[i][j]=S[i+j] (i=0,1,2,…m, j=0,1,2,…,m);由T 形成系数矩阵增广部分c i,m+1:c[i][m+1]=T[i] (i=0,1,2,…m) 4)对线性方程组CA=T[或A C ],用列主元高斯消去法求解系数矩阵A=(a 0,a 1,…,a m )T 四、实验步骤 1)完成最小二乘法进行曲线拟合的程序设计及录入、编辑; 2)完成程序的编译和链接,并进行修改; 3)用书上P105例2的例子对程序进行验证,并进行修改; 4)用完成的程序求解下面的实际问题。 5)完成实验报告。 五、实验结果 1. 经编译、链接及例子验证结果正确的源程序: #include #include #define Q 100 float CF(int,float); main() { int i,j,n1,n,p,k,q; float x[Q],y[Q],s[Q]={0},t[Q]={0},a[Q][Q]={0},l,sum=0; /*以下是最小二乘的程序*/ printf("input 数据组数n");

偏最小二乘法matlab编程

一、起源与发展 偏最小二乘法(partial least squares method,PLS)是一种新型的多元统计数据分析方法,它于1983年由伍德(S.Wold)和阿巴诺(C.Albano)等人首次提出。其实在早在70年代伍德(S.Wold)的父亲H Wold便在经济学研究中引入了偏最小二乘法进行路径分析,创建了非线性迭代偏最小二乘算法(Nonlinear Iterative Partial Least Squares algorithm,NIPALS),至今仍然是PLS中最常用和核心的算法。PLS在20世纪90年代引入中国,在经济学、机械控制技术、药物设计及计量化学等方面有所应用,但是在生物医学上偏最小二乘法涉及相对较少。对该方法的各种算法和在实际应用中的介绍也不系统,国内已有学者在这方面做了一些努力,但作为一种新兴的多元统计方法,还不为人所熟知。 PLS是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小。通常用于曲线拟合。有人用下式来形容PLS: 偏最小二乘回归≈多元线性回归分析+典型相关分析+主成分分析 二、特点: 与传统多元线性回归模型相比,偏最小二乘回归的特点是: (1) 能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模; (2) 允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模; (3) 偏最小二乘回归在最终模型中将包含原有的所有自变量; (4) 偏最小二乘回归模型更易于辨识系统信息与噪声(甚至一些非随机性的噪声); (5) 在偏最小二乘回归模型中,每一个自变量的回归系数将更容易解释。 偏最小二乘法的Matlab源码(2008-09-21 09:31:21) 所谓偏最小二乘法,就是指在做基于最小二乘法的线性回归分析之前,对数据集进行主成分分析降维,下面的源码是没有删减的 https://www.docsj.com/doc/0c12460074.html,/greensim)。 function [y5,e1,e2]=PLS(X,Y,x,y,p,q) %% 偏最小二乘回归的通用程序% 注释以“基于近红外光谱分析的汽油组分建模”为例,但本程序的适用范围绝不仅限于此% % 输入参数列表 % X 校正集光谱矩阵,n×k的矩阵,n个样本,k个波长 % Y 校正集浓度矩阵,n×m的矩阵,n个样本,m个组分 % x 验证集光谱矩阵 % y 验证集浓度矩阵 % p X的主成分的个数,最佳取值需由其它方法确定 % q Y的主成分的个数,最佳取值需由其它方法确定% % 输出参数列表 % y5 x对应的预测值(y为真实值) % e1 预测绝对误差,定义为e1=y5-y % e2 预测相对误差,定义为e2=|(y5-y)/y| %% 第一步:对X,x,Y,y进行归一化处理 [n,k]=size(X); m=size(Y,2); Xx=[X;x];

相关文档