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设计新的统计模型

8年间,国内各省市黄金周旅游收入的统计数字一年比一年高升。$$    只有在2003年,由于非典原因,数  (本文共1页) 阅读全文>>

江南大学
江南大学

统计建模方法在图像融合中的应用研究

图像融合作为数据融合的一个重要分支,已在图像理解和计算机视觉等领域中得到广泛的研究和应用。其基本思想即通过一定的算法充分利用源图像中的冗余和互补信息,将两幅或多幅图像合成一幅新的图像,以获取对同一目标或场景更为精确、更为全面、更为可靠、更易于理解的一致性描述和解释,从而增加图像的可信度和可理解性,提高观测的准确性和鲁棒性。目前,在常用的图像融合方法中,基于多分辨率分析的图像融合方法研究相当活跃,包括基于金字塔变换、小波变换以及多尺度几何分析MGA(Multi-resolution GeometricAnalysis)变换的融合方法。其中,多尺度变换克服了小波变换仅有有限个方向的局限性,具有高度的方向敏感性和各向异性(Anisotropy),更加擅长描述图像的边缘、轮廓、角点、方向性纹理等重要特征和细节信息,在图像融合等领域拥有广阔的研究和应用前景。另外,图像的多尺度变换系数在不同尺度、不同方向间以及空间邻域内都表现出强相关性,因...  (本文共64页) 本文目录 | 阅读全文>>

东北财经大学
东北财经大学

统计哲学思考

本文立足于哲学基石之上,用哲学的观点对统计的本质、认识系统及其功能、方法背景、逻辑思维等基本问题进行了审视,探索和研究了统计的哲学意义。全文共分五个部分,各部分的主要内容如下:导言,确立了统计哲学思考的研究方法和研究思路,以及对统计进行哲学思考的现实意义和理论价值。第一章,统计本体论。从统计最基本、最本质的细胞——统计信息着手,探讨了统计信息的特征和运动过程及其系统结构,在此基础上提出并论述了“统计信息活动是一种认识活动”,“统计的内容是客体的数值规律性”,“统计方法是认识数值规律性的法则”,“统计学是一门亚哲学”等观点。第二章,统计认识论。首先运用认识论的观点研究了统计认识的基本属性,统计认识运动的特殊性,基本的统计认识观,详细地阐述了统计是一个不断循环的再认识过程的观点,深入地分析了统计认识的客观性和相对性的矛盾运动。其次,以系统论为指导,就统计认识系统的各个组成要素即统计认识主体、统计认识客体、统计认识手段和统计认识宿体,...  (本文共184页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京理工大学
南京理工大学

一种新的用于机动目标跟踪的自适应滤波算法

本文针对Singer模型的缺陷和“当前”统计模型存在的对弱机动目标跟踪能力较差的缺陷进行了改进,设计了一种新的加速度自适应模型;利用该模型设计出新的机动目标跟踪滤波算法,该算法对机动目标跟踪的综合性能有了较大的提高。在此基础上,为了减少滤波增益矩阵的计算量,使算法易于微机工程化实现,提出对滤波增益矩阵进行变步长调整的新方法,即通过在线检测算法确定何时有必要进行滤波增益的调整,而不需要每一步都计算增益矩阵,从而较多地降低了滤波算法的计算量。通过以上两个方面的改进,不仅提高了目标跟踪的精度,而且提高了目标跟踪的快速性和实时性。仿真验证表明该算法有良好的跟踪性能,而且计算量小,易于微机工程化实现。  (本文共54页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于上下文的目标检测研究

目标检测是计算机视觉领域的重点和难点问题,广泛地应用于诸如智能监控、图片搜索、人机交互等多个领域。由于目标外观信息不足或光照、遮挡、视角等造成的目标外观变化,导致了目标表征的不确定性,降低了目标检测的准确率。而上下文信息能够描述目标的内在联系,所以借助上下文信息,能有效消除或减少这种不确定性对目标检测的影响,提高目标检测的准确度。目前,基于上下文的目标检测研究虽然取得了一定的进展,但由于目标表征与人类视觉语义鸿沟的存在,目标检测的准确度仍亟需大幅提升。为此,围绕这一主题,我们开展了上下文信息的目标检测研究。本文针对目标检测中的不同问题,从多个角度,充分挖掘和利用图像中的上下文信息,进行目标检测。在研究不同上下文表示的基础上,结合诸如卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)等机器学习方法,提出了多个新的目标检测模型,提升了目标检测的准确度。本文主要工作和贡献如下:(1)针对图像中的目标检测问...  (本文共139页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京航空航天大学
南京航空航天大学

基于新的粒子滤波算法的机动目标跟踪研究

机动目标跟踪在国防科研、雷达信号处理及其他相关领域中是一个非常重要的研究课题,最近几十年来,国内外众多专家学者对之进行了深入的研究,并取得了丰硕的成果,其中部分研究成果已经成功应用于空中侦察与预警、弹道导弹防御、战场监视等军事领域,以及空中交通管制、交通导航、机器人视觉系统等民用领域。本论文主要对机动目标跟踪中的非线性滤波算法进行了系统深入的研究。首先系统地概述了机动目标跟踪的基本原理,讨论了几种常用的目标机动模型、基本滤波预测方法和数据关联算法。分析比较了多种非线性滤波算法和新的粒子滤波算法,实验结果表明代价参考粒子滤波算法有较好的滤波性能。其次为解决非线性非高斯条件下的机动目标跟踪问题,论文将代价参考粒子滤波算法与当前统计模型的优点相结合,提出了基于代价参考粒子滤波的“当前”统计模型自适应跟踪算法,仿真结果表明该算法用于解决机动目标跟踪问题是有效可行的;研究了基于代价参考粒子滤波的多模型跟踪算法,对该算法重采样过程随机性太大...  (本文共94页) 本文目录 | 阅读全文>>