张涛
- 作品数：2 被引量：22H指数：2
- 供职机构：安徽工业大学数理科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金江苏省研究生培养创新工程项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于M-估计的线性化稳健配准算法研究被引量：4
- 2015年
- 复杂曲面在制造中的广泛应用对曲面配准技术提出了新的要求,特别是不同区域精度存在差异的复杂曲面配准问题日益突出。为了稳健估计思想推广到不同区域精度存在差异的复杂曲面配准,给出了基于M-估计的一种稳健配准算法。该算法利用M-估计子削弱复杂曲面低精度数据对配准结果的影响,但是这一模型目标函数是高度非线性的分段函数,求解效率不高。现有配准方法已能够迅速获得较好初始位置,因此利用Taylor展式线性逼近偏差函数,得到配准问题M-估计的线性化模型,提高了配准模型估计效率。每步迭代利用F-范数最小逼近旋转矩阵。对仿真数据和实测叶片数据进行试验,结果证明,对精度存在差异的复杂曲面所提算法比最近点迭代算法更加合理。
- 谭高山张丽艳刘胜兰张涛
- 关键词：线性化配准M-估计最小二乘
- 单只猪轮廓图的侧视图识别被引量：18
- 2013年
- 由于完整轮廓猪只的侧视图具有便于行为分析的价值,因此,研究从猪舍监控视频中自动分割出单只猪理想侧视图的视频段对猪的行为分析是有意义的。为了识别每帧图像猪轮廓图的侧视图属性,该文通过图像处理获取猪只轮廓图后,提出联立猪只外接矩形高宽比和低频傅里叶系数构建猪只侧视图的特征向量,并根据样本训练集得到理想侧视图和非理想侧视图特征向量均值和方差,利用马氏距离判别法从测试视频中识别未知帧图像的类别,结果表明有91.7%猪只轮廓图的侧视图属性能正确识别,表明本方法是有效的。本研究可为后继单只疑似病猪行为分析提供条件。
- 马丽纪滨刘宏申朱伟兴李伟张涛
- 关键词：养殖计算机视觉图像处理
