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题名基于多尺度核函数的散乱点云数据过滤方法
被引量：1
- 1
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作者
刘光帅
李柏林
何朝明
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机构
西南交通大学机械学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第11期4348-4349,4352,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50675180)
四川省科技计划资助项目(2008GZ0149
+1 种基金
2009GZ0007)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU09BR104)
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文摘
针对光滑曲面采样散乱点云含有噪声及异常数据的问题,提出了一种基于多尺度核函数的过滤处理方法。采用核密度估计技术及均值漂移跟踪算法对原始点云数据进行聚类,结合局部似然函数来测度一个三维点位于采样曲面上的概率,利用过滤后的极大似然点集精确地逼近采样曲面,最后结合经典网格化算法能够获得较好的曲面重构效果。处理实例证明,该方法实用性好,不仅能够很好地抑制不同幅值的噪声,同时也能够探测到异常数据并进行自动清除。
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关键词
散乱点云数据
多尺度核函数
均值漂移跟踪算法
似然估计
噪声
异常数据
过滤
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Keywords
scattered point data
multi-scale kernel function
mean-shift algorithm
likelihood estimation
noise
outliers
filtering
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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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题名支持向量机中Mercer核函数的构造研究
被引量：8
- 2
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作者
孙凯
王颖龙
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机构
空军工程大学导弹学院
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出处
《兵工自动化》
2008年第11期40-42,共3页
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文摘
核函数的构造是支持向量机中的一个重要的问题,它直接影响模型的推广能力。在核匹配追踪学习机的基础上,提出子波核函数和多尺度核函数,利用多分辨分析可逼近平方可积空间L2(R)的性质,弥补传统核函数在逼近性能方面的不足,并通过实例证明其有效性。
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关键词
支持向量机
核匹配追踪学习机
子波核函数
多尺度核函数
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Keywords
Support vector machine
Kernel matching pursuit learning machine
Wavelet kernel-function
Multi-scale kernel-function
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分类号
O22
[理学—运筹学与控制论]
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题名基于多尺度小波核LS-SVM的红外弱小目标检测
被引量：3
- 3
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作者
王鹏
王志成
张钧
田金文
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机构
华中科技大学图像所多谱信息处理国防重点实验室
同济大学CAD 研究中心
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2006年第z4期251-257,共7页
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基金
国家自然基金(60572048)
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文摘
针对红外弱小目标检测提出了一种新的算法.算法首先对图像进行均值滤波处理以减少噪声点,然后利用基于多尺度小波核函数的最小二乘向量机对图像进行局部灰度曲面拟合,再通过二阶方向导数算子计算出其特征图像并将连续几帧特征图像融合,最后采用对比度分割方法确认目标位置.仿真实验表明,该方法不仅具有良好的适应性和检测效果,而且具有较强的时效性.
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关键词
红外序列图像
小目标检测
最小二乘向量机
多尺度小波核函数
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Keywords
IR image sequence
Small target detection
Least squares support vector machines
Multi-scale wavelet kernel function
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于有序聚类和MSKPCA的室内定位算法
被引量：4
- 4
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作者
马跃欣
冯秀芳
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机构
太原理工大学信息与计算机学院
太原理工大学软件学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第4期963-968,共6页
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基金
虚拟现实技术与系统国家重点实验室(北京航空航天大学)开放基金项目(VRLAB2019A05)。
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文摘
针对指纹室内定位算法中环境动态变化对Wi-Fi信号的干扰和定位实时性较差的问题,提出一种基于有序聚类和多尺度核主成分分析的Wi-Fi指纹室内定位算法。离线阶段采用参考点可检测接入点序列的最长公共子序列衡量相似度,通过有序聚类划分子区域。在线阶段先进行粗定位,选择最优尺度的核主成分分析模型处理子区域指纹数据,使用朴素贝叶斯加权K近邻算法预测目标节点位置。实验结果表明,该算法可有效提升定位精度,86.7%的定位误差在1.2 m以内。
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关键词
指纹室内定位
最长公共子序列
有序聚类
多尺度核函数
核主成分分析
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Keywords
fingerprint indoor positioning
longest common subsequence
ordinal cluster
multi-scale kernel function
kernel principal component analysis
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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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