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题名基于增量式双向主成分分析的机器人感知学习方法研究
被引量：15
- 1
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作者
王肖锋
张明路
刘军
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机构
河北工业大学机械工程学院
天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期618-625,共8页
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基金
国家自然科学基金(61503119
61473113)
+2 种基金
天津市自然科学基金(15JCYBJC19800
16JCZDJC30400)
天津市智能制造科技重大专项(15ZXZNGX00090)~~
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文摘
针对直观协方差无关增量式主成分分析算法(CCIPCA)需要满足零均值高斯分布的问题,该文提出含均值差向量更新的泛化CCIPCA算法(GCCIPCA),拓展了算法的适用范围。其次,针对机器人感知学习存在的在线增量计算及有效数据降维等问题,将GCCIPCA的增量思想引入到现有的双向主成分分析算法(BDPCA),提出基于增量式BDPCA(IBDPCA)的机器人感知学习方法。该方法直接针对图像矩阵行列方向的类散度矩阵进行迭代估计,具有一定的泛化能力和快速的增量学习能力,提高了实时处理速度。最后,以机器人待抓取物块作为感知对象进行实验,结果表明所提算法能够满足机器人感知学习的实时处理需求,相比现有的增量式主成分分析算法,在收敛率、分类识别率、计算时间及所需内存等性能方面均得到显著提升。
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关键词
机器人感知学习
增量学习
数据降维
直观协方差无关增量式主成分分析
双向主成分分析
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Keywords
Robot perceptual learning
Incremental learning
Dimension reduction
Candid Covariance-freeIncremental PCA （CCIPCA）
Bi-Directional PCA （BDPCA）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名增量式特征基背景模型目标运动检测
被引量：3
- 2
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作者
李喜来
李艾华
白向峰
蔡艳平
牛武泽
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机构
第二炮兵工程学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期1293-1297,共5页
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文摘
背景差法是目标运动检测的主流方法,关键在于背景模型自适应更新。针对传统特征基背景模型批处理方式计算量大、更新速度慢的问题,采用增量式主成分分析来建立特征基背景模型。首先计算样本图像的初始背景图像,然后采用CCFIPCA算法更新特征基背景模型,最后通过输入帧和重建帧的欧氏距离检测前景运动目标。算法以视频帧整体来建立背景模型,克服了混合高斯模型和核密度估计以孤立像素点建模的不足,提高了背景建模的鲁棒性。在SIMULINK下的仿真实验表明,算法能很好地适应高速公路交通场景动态变化,在有光线变化和阴影影响的情况下能完整、准确地提取出运动车辆轮廓。
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关键词
智能交通
运动分割
特征基背景模型
背景更新
增量式主成分分析
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Keywords
intelligent transport
motion segmentation
eigen background model
background update
CCFIPCA
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于增量式子空间学习的视觉跟踪系统
被引量：1
- 3
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作者
周仲夷
朱远毅
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机构
复旦大学计算机科学技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期189-191,200,共4页
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基金
国家科技支撑计划基金资助项目(2007BAH09B03)
上海市科委基金资助项目(07dz15008
08dz1500109)
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文摘
为了提高视觉跟踪方法在物体外观发生变化时的性能,提出一种基于增量式子空间学习的视觉跟踪系统。该系统利用基于增量式主成分分析的粒子滤波方法增量式地学习一个表示跟踪结果的低维特征空间,以反映目标物体的外观变化。实验结果表明,当目标物体在复杂环境中承受姿态和光照变化时,该视觉跟踪系统具有更好的性能。
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关键词
增量式子空间学习
增量式主成分分析
粒子滤波
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Keywords
incremental subspace learning
Incremental Principal Component Analysis（IPCA）
particle filtering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于轻量级分析的程序静态分析器
- 4
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作者
赖松凤
古辉
叶会华
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机构
浙江工业大学信息工程学院
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出处
《浙江工业大学学报》
CAS
2007年第6期662-665,共4页
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文摘
在现代软件工程中,程序理解技术是实现对软件系统分析和理解的一种关键技术和有效途径.国内外学者为此做出了不懈的努力,开发了不少的理解工具.在分析现有工具的基础上,设计了一个基于轻量级分析的程序静态分析器,采用增量式分析技术,快速分析源程序文件得到交叉索引信息,改善了程序分析时间.
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关键词
程序理解
软件维护
增量式分析
轻量级分析
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Keywords
program understanding
software maintenance
incremental analysis
lightweight
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名融合时空信息的运动目标检测算法
被引量：5
- 5
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作者
牛武泽
石林锁
金广智
李喜来
白向峰
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机构
第二炮兵工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期171-173,176,共4页
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文摘
传统运动目标检测算法在处理诸如树叶晃动、水面波纹等动态场景时效果不理想。为此,针对动态场景下所存在的背景扰动问题,提出一种融合时间和空间信息的运动目标检测算法。该算法通过增量式主成分分析提取空间上图像的背景信息,结合三帧差分法所提取的时域信息进行融合决策以提取运动目标。实验结果表明,该算法能够在动态场景中有效提取运动目标,且检测结果优于混合高斯模型算法。
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关键词
智能视频
运动目标检测
时空信息
增量式主成分分析
三帧差分法
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Keywords
intelligent video
moving object detection
time and spatial information
incremental Principal Component Analysis（PCA）
three frame difference method
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名两种改进的IPCA算法
被引量：1
- 6
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作者
李晨
李庆风
范剑波
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机构
宁波工程学院电子与信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第6期303-307,共5页
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文摘
随着互联网的迅速发展以及随之带来的数据量指数级增长,与协方差矩阵计算无关的增量式主元分析方法相对传统的批处理方式的主元分析方法更加具有优势。针对现有的增量式主元分析方法中存在的误差积累问题,提出两种改进算法。实验表明,两种改进算法显著提升了主元估计值的收敛性以及特征值估计值的收敛性,这对于增量式主元分析方法的现实应用是很有意义的。
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关键词
主元分析
增量式主元分析
协方差矩阵无关
人脸识别
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Keywords
Principal component analysis Incremental principal component analysis Covariance matrix-free Face recognition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名超声电机减摩现象的仿真研究
被引量：2
- 7
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作者
任韦豪
杨淋
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机构
南京航空航天大学航空学院
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期114-118,201,共6页
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基金
江苏省高校重点学科建设资助项目(PAPD)。
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文摘
基于商用有限元软件自动增量式非线性动力学分析(automatic dynamic incremental nonlinear analysis,简称ADINA),对超声电机的减摩现象进行仿真研究,提出等效摩擦因数的概念。分别在驻波激励和行波激励下研究了超声电机启动响应过程的瞬时等效摩擦因数。通过仿真计算,得到了不同预压力、激励频率和电压情况下的稳态等效摩擦因数。当预压力较小时,驻波激励下的减摩效应强于行波激励;当预压力较大时,超声振动受到抑制,此时2种激励方式的减摩效应近乎一致。研究发现:激励频率越接近谐振频率,预压力越小、驱动电压越大,减摩效果就越显著;其中,激励频率和预压力的影响要大一些。本研究为超声电机减摩现象的研究与应用提供有益的帮助。
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关键词
超声电机
自动增量式非线性动力学分析
减摩
仿真
等效摩擦因数
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Keywords
ultrasonic motors
automatic dynamic incremental nonlinear analysis(ADINA)
antifriction
simulation
equivalent friction coefficient
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分类号
TH113.1
[机械工程—机械设计及理论]
TH117.1
[机械工程—机械设计及理论]
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