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基于自适应支持加权准则的建筑物图像匹配扩散研究
被引量:
1
1
作者
陈占军
王耀武
龚咏喜
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第12期214-219,231,共7页
室外建筑物图像由于建筑本身纹理单一且重复、图像间的基线较宽等特点,应用传统的匹配算法在进行图像匹配时会出现正确的匹配特征点少,匹配扩散后得到的准稠密和稠密匹配特征点的匹配多义性问题,同时,误匹配也影响了建筑物的三维重建效...
室外建筑物图像由于建筑本身纹理单一且重复、图像间的基线较宽等特点,应用传统的匹配算法在进行图像匹配时会出现正确的匹配特征点少,匹配扩散后得到的准稠密和稠密匹配特征点的匹配多义性问题,同时,误匹配也影响了建筑物的三维重建效果。针对上述问题,研究并改进了适用于建筑物图像的匹配扩散算法。应用自适应支持加权匹配度量准则减少误匹配,同时扩散过程中应用仿射传递来获取新匹配的最佳邻域窗口。实验表明,改进的算法对于建筑物图像能获得数量较多、较正确的准稠密匹配扩散结果。
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关键词
建筑物图像
自适应支持加权
仿射传递
图像匹配
匹配扩散
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职称材料
建筑物场景宽基线图像的准稠密匹配
被引量:
2
2
作者
陈占军
戴志军
吴毅红
《计算机科学与探索》
CSCD
2010年第12期1089-1100,共12页
室外建筑物纹理通常重复而且单一,在进行宽基线图像匹配时,得到的初始种子点匹配数量通常比较少,而且在匹配和扩散时存在匹配多义性问题,使得应用传统的宽基线准稠密匹配算法不能得到满意的结果。针对这一问题,提出了一种针对室外建筑...
室外建筑物纹理通常重复而且单一,在进行宽基线图像匹配时,得到的初始种子点匹配数量通常比较少,而且在匹配和扩散时存在匹配多义性问题,使得应用传统的宽基线准稠密匹配算法不能得到满意的结果。针对这一问题,提出了一种针对室外建筑物的宽基线图像准稠密匹配算法。算法从高斯差分空间提取最大稳定极值区域,以获取数量更多的初始种子点匹配;在仿射传递过程中,采用自适应支持加权计算匹配分数,去除匹配多义性问题。实验表明,提出的算法能获得比较满意的准稠密匹配结果。
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关键词
宽基线图像
最大稳定极值区域
仿射传递
自适应支持加权
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职称材料
基于T_SNE和AW-SVR的滚动轴承退化状态预测
被引量:
1
3
作者
吕明珠
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第4期83-87,共5页
针对滚动轴承存在故障提取信息冗余、非平稳突变故障预测效果不佳的问题,提出了一种基于t分布随机近邻嵌入算法(T_SNE)和自适应加权支持向量回归(AW-SVR)相结合的滚动轴承退化状态预测方法。该方法首先提取了滚动轴承的时域和频域指标,...
针对滚动轴承存在故障提取信息冗余、非平稳突变故障预测效果不佳的问题,提出了一种基于t分布随机近邻嵌入算法(T_SNE)和自适应加权支持向量回归(AW-SVR)相结合的滚动轴承退化状态预测方法。该方法首先提取了滚动轴承的时域和频域指标,组成原始特征向量;然后通过T_SNE算法进行特征降维,获得二维退化特征集,并利用相对均方根值(RRMS)划分滚动轴承的退化阶段,以此来描述轴承的退化状态;最后将权函数引入支持向量回归机(SVR)中,并通过自适应地改变突变点的权重增强SVR的学习能力,以提高对突变故障的预测精度。通过实验数据对比分析,结果表明T_SNE和AW-SVR相结合比ISOMAP+SVR、LLE+SVR和T_SNE+SVR方法在轴承退化状态预测方面具有更好的效果。
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关键词
t分布随机近邻嵌入算法
自适应
加权
支持
向量回归
滚动轴承
退化状态预测
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职称材料
题名
基于自适应支持加权准则的建筑物图像匹配扩散研究
被引量:
1
1
作者
陈占军
王耀武
龚咏喜
机构
哈尔滨工业大学(深圳)建筑学院
哈尔滨工业大学(深圳)深圳市城市规划与决策仿真重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第12期214-219,231,共7页
基金
深圳市教育科学“十三五”规划2018年度课题(ybzz18011)
文摘
室外建筑物图像由于建筑本身纹理单一且重复、图像间的基线较宽等特点,应用传统的匹配算法在进行图像匹配时会出现正确的匹配特征点少,匹配扩散后得到的准稠密和稠密匹配特征点的匹配多义性问题,同时,误匹配也影响了建筑物的三维重建效果。针对上述问题,研究并改进了适用于建筑物图像的匹配扩散算法。应用自适应支持加权匹配度量准则减少误匹配,同时扩散过程中应用仿射传递来获取新匹配的最佳邻域窗口。实验表明,改进的算法对于建筑物图像能获得数量较多、较正确的准稠密匹配扩散结果。
关键词
建筑物图像
自适应支持加权
仿射传递
图像匹配
匹配扩散
Keywords
Building images
Adaptive support weight
Affine propagation
Image matching
Match propagation
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
建筑物场景宽基线图像的准稠密匹配
被引量:
2
2
作者
陈占军
戴志军
吴毅红
机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
中国科学院软件研究所人机交互技术与智能信息处理实验室
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
2010年第12期1089-1100,共12页
基金
国家自然科学基金No.60773039
60835003
+1 种基金
The National Natural Science Foundation of China under Grant No.60773039
60835003
文摘
室外建筑物纹理通常重复而且单一,在进行宽基线图像匹配时,得到的初始种子点匹配数量通常比较少,而且在匹配和扩散时存在匹配多义性问题,使得应用传统的宽基线准稠密匹配算法不能得到满意的结果。针对这一问题,提出了一种针对室外建筑物的宽基线图像准稠密匹配算法。算法从高斯差分空间提取最大稳定极值区域,以获取数量更多的初始种子点匹配;在仿射传递过程中,采用自适应支持加权计算匹配分数,去除匹配多义性问题。实验表明,提出的算法能获得比较满意的准稠密匹配结果。
关键词
宽基线图像
最大稳定极值区域
仿射传递
自适应支持加权
Keywords
wide baseline images
maximally stable extremal regions on difference of Gaussian space (MSERDoG)
affine propagation
adaptive support-weight
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于T_SNE和AW-SVR的滚动轴承退化状态预测
被引量:
1
3
作者
吕明珠
机构
辽宁装备制造职业技术学院自控学院
辽宁广播电视大学
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第4期83-87,共5页
基金
高校应用性研究专项课题(2019YYYJ-1)。
文摘
针对滚动轴承存在故障提取信息冗余、非平稳突变故障预测效果不佳的问题,提出了一种基于t分布随机近邻嵌入算法(T_SNE)和自适应加权支持向量回归(AW-SVR)相结合的滚动轴承退化状态预测方法。该方法首先提取了滚动轴承的时域和频域指标,组成原始特征向量;然后通过T_SNE算法进行特征降维,获得二维退化特征集,并利用相对均方根值(RRMS)划分滚动轴承的退化阶段,以此来描述轴承的退化状态;最后将权函数引入支持向量回归机(SVR)中,并通过自适应地改变突变点的权重增强SVR的学习能力,以提高对突变故障的预测精度。通过实验数据对比分析,结果表明T_SNE和AW-SVR相结合比ISOMAP+SVR、LLE+SVR和T_SNE+SVR方法在轴承退化状态预测方面具有更好的效果。
关键词
t分布随机近邻嵌入算法
自适应
加权
支持
向量回归
滚动轴承
退化状态预测
Keywords
T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding(T_SNE)
Adaptive Weighted Support Vector Regression(AW-SVR)
Rolling Bearing
Degenerate State Prediction
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应支持加权准则的建筑物图像匹配扩散研究
陈占军
王耀武
龚咏喜
《计算机应用与软件》
北大核心
2019
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
建筑物场景宽基线图像的准稠密匹配
陈占军
戴志军
吴毅红
《计算机科学与探索》
CSCD
2010
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于T_SNE和AW-SVR的滚动轴承退化状态预测
吕明珠
《机械设计与制造》
北大核心
2022
1
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职称材料
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