您当前的位置:首页 > 论文浏览

1. chinaXiv:201811.00169 [pdf]

一种基于GLRGMM的间歇过程在线监控策略

赵小强; 周文伟
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对间歇过程的非线性和动态性,提出了全局—局部正则化高斯混合模型 (GLRGMM)算法。首先引入邻域保持嵌入算法提取局部流形结构,通过寻求一种低维投影对非线性过程进行全局结构保持,同时最大限度地保留局部流形特征;然后通过对高斯混合模型引入正则项来在线监控更新高斯模型,获取非线性数据流形结构,解决数据动态性问题;最后集成全局—局部监控指标实现在线监控。通过青霉素发酵过程进行了验证,结果表明所提算法比DPCA、GLNPE具有更好的在线监控效果。

提交时间: 2018-11-29 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量66下载量27 评论 0

2. chinaXiv:201805.00186 [pdf]

基于多子块联合估计的相关滤波跟踪

曹洁; 解博江; 李伟; 王进花
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对遮挡情况下相关滤波算法跟踪精度下降的问题,提出了一种基于多子块联合估计的核相关滤波跟踪方法。首先依据初始帧跟踪框的几何特征对目标自适应分块,并采用KCF方法对各子块独立跟踪得到联合置信图;然后以上帧目标的位置及尺度作为先验信息对搜索区域采样,同时将样本框中置信图的权值密度作为观测值,利用粒子滤波算法实现候选目标的最优估计;最后对置信度较低的子块反向投影至上帧图像进行遮挡检测,防止模板错误更新。定性和定量实验结果表明,该方法与原始KCF算法相比跟踪精度提升约10%,具有良好的抗遮挡性,并对目标尺度变化具有一定的估计能力。

提交时间: 2018-05-20 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量186下载量104 评论 0

3. chinaXiv:201805.00054 [pdf]

基于GPU加速的粒子滤波多说话人跟踪算法及其应用

曹洁; 黄开杰; 王进花
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

为了解决粒子滤波多说话人跟踪过程中粒子易发散导致多目标跟踪精度低的问题,提出了并行粒子滤波和基于GPU的K-均值聚类的多声源定位方法。该方法首先分析了粒子滤波在实现多目标跟踪时,进行数据关联的过程产生较大的计算量,并且出现多个目标时,粒子会逐渐发散。针对计算量大和粒子发散的问题,提出了一种并行粒子滤波和K-均值聚类的方法。实验表明,随着粒子数和目标数的增加,计算量以指数增加,并且粒子发散严重,采用基于GPU的K-均值聚类方法的粒子滤波多说话人跟踪方法,相比传统粒子滤波跟踪方法具有更收敛的粒子集并且跟踪精度较高。

提交时间: 2018-05-02 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量155下载量85 评论 0

  [1 页/ 3 条记录]