旋转变换和欠定盲分离的DUET算法
计算机视觉下的旋转目标检测研究综述
计算机视觉下的旋转目标检测研究综述引言：随着计算机视觉的迅速发展，目标检测在诸多领域中扮演着重要角色。
然而，在现实场景中，目标经常以不同的姿态出现，例如旋转。
因此，研究者们开始关注计算机视觉下的旋转目标检测，并寻找解决方案。
本文旨在综述计算机视觉下的旋转目标检测研究，探讨已有方法的优缺点以及未来的发展趋势。
一、旋转目标检测的难点旋转目标检测涉及到解决多个难点。
首先，旋转目标的不同姿态使得目标的形状、纹理以及背景产生变化，增加了检测的复杂性。
其次，传统的目标检测算法往往基于水平方向的特征，难以处理旋转目标。
此外，旋转目标检测时，存在旋转角度的未知性问题，需要准确估计目标的旋转角度。
二、旋转目标检测的方法1. 基于特征的方法基于特征的方法是最为常见的旋转目标检测方法之一。
其中，卷积神经网络（CNN）在旋转目标检测中发挥了重要作用。
CNN可以学习到目标的旋转不变特征，减少了旋转对目标检测的影响。
然而，由于网络结构和训练数据的限制，基于特征的方法在旋转目标检测中仍然存在一定的局限性。
2. 基于姿态估计的方法基于姿态估计的方法旨在解决旋转目标检测中的旋转角度未知性问题。
通过预测目标的旋转角度，可以更准确地进行目标的检测。
这类方法通常基于旋转不变特征描述子和分类器，采用回归或优化算法进行旋转角度估计。
然而，由于姿态估计的难度和计算复杂性，基于姿态估计的方法在实际应用中仍有一定挑战。
3. 基于数据增强的方法基于数据增强的方法是一种常见的提升旋转目标检测性能的手段。
通过对训练数据进行多种旋转、平移以及尺度变换等操作，可以增加训练数据的多样性，提高模型对旋转目标的泛化能力。
然而，数据增强的效果在一定程度上受到数据质量和数量的限制。
三、旋转目标检测的评估指标在进行旋转目标检测算法评估时，需要根据实际需求选择适合的评估指标。
常见的评估指标包括准确率（Precision）、召回率（Recall）以及F1值等。
此外，为了综合评估算法性能，可以采用平均精度均值（mAP）作为评价指标。
一种新型的BP改进算法—旋转法
一种新型的BP改进算法—旋转法
崔杰
【期刊名称】《图象识别与自动化》
【年(卷),期】1997(000)002
【总页数】3页(P51-53)
【作者】崔杰
【作者单位】清华大学自动化系
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种基于遗传算法的改进的BP算法 [J], 高宏宾;焦东升;彭商濂
2.一种基于演化算法的BP改进算法 [J], 李康顺;戴志晃
3.一种结合改进遗传算法和BP神经网络的图像压缩算法 [J], 张福威;高振亮;李军
4.一种新型的混沌BP混合学习算法 [J], 李祥飞;邹恩;张泰山
5.BP改进算法研究及一种系统控制训练算法 [J], 夏爱国
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基于旋转森林和极限学习机的大样本集成分类算法
基于旋转森林和极限学习机的大样本集成分类算法杜晓明【摘要】由于信息技术的飞速发展,在实际的数据处理过程中,单个分类器往往不能满足:①要求越来越高的数据分类精度和运行速度;②更强的泛化性能;③有效地适用于大样本数据分类.将旋转森林算法(rotation-forest,ROF)与极限学习机(ex-treme learning machine,ELM)相结合,有效地解决了旋转森林算法中过拟合现象的发生;同时也提高了算法的分类性能.最后通过UCI数据集的实验验证表明,和传统的集成分类算法相比,算法R-ELM-C与Bagging、Adaboosting、Rotboost、ROF、ELM等相比,具有更好地分类性能、稳定性与泛化性能,同时也适合于大样本数据分类.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2018(018)018【总页数】5页(P231-235)【关键词】大样本数据;旋转森林;极限学习机【作者】杜晓明【作者单位】江苏科技大学经济管理学院,镇江212003【正文语种】中文【中图分类】TP391.43Huang等提出极限学习机(extreme learning machine, ELM)学习算法[1,2]。
在训练前，ELM只需随机分配隐层到输入层的权重和偏置值；而在算法训练过程中无须调整输入权值和对应隐层的偏置值。
对于输出层来讲，可以生成合适的解析解。
从理论上，ELM可以获得良好的泛化性能和较好的训练速度。
研究表明，尽管ELM在很多情况下均能取得较好的分类性能；但ELM也存在自身的缺点，隐层的节点数、隐层到输入层的权重以及偏置值等参数的设置对ELM的最终分类性能起着决定性的作用，参数选择得不恰当，势必会产生较差的分类效果[3,4]。
因此，单个分类器已经不能满足对数据精确分类的需求，尤其是大样本数据的分类，集成算法于是成了研究者研究的焦点[5,6]。
顾名思义，集成算法就是对同一对象而言，不再采用单一的机器学习方法进行学习和预测；而是结合多个机器进行综合学习，目的得到较好的预测结果。
如何处理计算机视觉技术中的尺度不变性问题
如何处理计算机视觉技术中的尺度不变性问题计算机视觉技术中的尺度不变性问题是一个关键的挑战。
尺度不变性是指图像中物体的尺度变化不应该影响计算机视觉算法的性能。
这个问题的存在导致了许多视觉任务的困难，如目标检测、物体识别和图像匹配等。
为了有效处理计算机视觉技术中的尺度不变性问题，我们可以采取以下方法：1. 特征金字塔特征金字塔是一种多尺度表示图像的方法。
通过在不同尺度下提取特征，可以实现对不同尺度下的对象进行建模和识别。
常用的特征金字塔算法有拉普拉斯金字塔和高斯金字塔等。
在目标检测和物体识别任务中，使用特征金字塔可以提高算法的性能。
2. 尺度归一化尺度归一化是一种将图像中的物体尺寸缩放到固定大小的方法。
通过将图像中的物体进行尺度归一化，可以降低不同尺度间的变化对算法的影响。
在图像匹配任务中，尺度归一化可以提高匹配算法的准确性和稳定性。
3. 尺度不变特征描述器尺度不变特征描述器是一种能够在不同尺度下提取稳定特征的方法。
例如，尺度不变特征变换(SIFT)算法可以通过检测图像中的关键点，并计算关键点的局部特征描述子，实现对尺度变化的不变性。
其他常用的尺度不变特征描述器还包括尺度不变特征变换(SURF)和加速稳健特征(ORB)等。
4. 深度学习方法深度学习方法已经在计算机视觉领域取得了巨大成功。
通过使用深度卷积神经网络(CNN)，可以实现对图像的尺度不变性建模。
深度学习模型的多层网络结构和权值共享特性使得它们能够自动学习到尺度不变特征。
通过训练大规模数据集，深度学习方法可以有效地解决尺度不变性问题。
5. 多尺度融合多尺度融合是一种将不同尺度下的信息进行结合的方法。
通过将不同尺度下的特征进行融合，可以综合利用不同尺度下的信息，提高算法的性能。
多尺度融合可以采用多尺度特征融合、多尺度分类器融合或者多尺度图像融合等方法。
综上所述，为了处理计算机视觉技术中的尺度不变性问题，可以采用特征金字塔、尺度归一化、尺度不变特征描述器、深度学习方法和多尺度融合等一系列方法。
欠定盲源分离混合矩阵的时频分析估计方法
欠定盲源分离混合矩阵的时频分析估计方法摘要：在盲源分离信号处理中，尤其在欠定条件下(观测信号数目大于源信号数目)，精确的估计混合矩阵是具有挑战性的问题。
现存部分方法利用信号的稀疏性进行求解，并假设在时域或者时频域中源信号不重叠，然而这类方法在假设条件不满足，即源信号部分重叠情况下随着信号稀疏性降低性能恶化明显。
本文针对具有较弱稀疏性的源信号，提出了一种基于时频分析的欠定盲源分离的混合矩阵估计方法。
首先，利用源信号时频变换后系数实部与虚部比值的差异性选择单源点；其次，运用经典的聚类方法估计解混合矩阵的各向量。
仿真结果表明：提出的方法简易可行并具有较好的估计性能。
关键词：盲源分离；时频分析；矩阵估计1、引言盲源分离(Blind Source Separation)技术在过去20年里发展迅速，其较强的信号处理能力使其在各信号处理领域得到了广泛的应用。
给定混合系统，盲源分离的目的就是在未知源信号和混合系统的情况下估计出源信号。
欠定盲源分离(UBSS，Underdetermined Blind Source Separation)就是指输入的源信号个数多于观测信号个数，在这种情况下，通常方法无法寻找混合矩阵的逆矩阵，所以一类基于信号稀疏性的求解方法应运而生。
这类方法利用源信号的稀疏性来估计混合矩阵并且恢复源信号，信号的稀疏性指的是在一定的范围内大部分信号值为零，只有极小部分信号值存在。
欠定盲分离问题一般由两步法解决：第一步估计混合矩阵，第二步恢复源信号。
现有的部分算法利用了信号时域稀疏性，假设源信号是具有拉普拉斯分布的稀疏信号从而解决欠定盲分离问题。
当信号不具有时域稀疏性，部分学者利用信号在变换域的稀疏特性来解决欠定问题，例如时频变换。
最早利用时频域稀疏性来解决适定问题，DUET算法来解决欠定问题，Linh-Trung et al.运用聚类算法[13]处理欠定问题, 此类算法基于信号在时频域的正交假设。
然而在实际中，正交假设过于严格，准正交条件下利用子空间估计方法解决欠定问题，此方法同时假设在任一时频点上的源信号数目少于观测信号数目；放宽了正交条件并且假设任一时频点上的源信号数目小于等于观测信号数目。
90°移相 hilbert 算法
90°移相 Hilbert 算法1. 简介在信号处理和通信领域，Hilbert 变换是一种常用的数学工具，用于将一个实值信号转换为带有相位信息的复值信号。
90°移相 Hilbert 算法是一种基于 Hilbert 变换的方法，通过对信号进行移相操作，将其转换为正交信号。
2. Hilbert 变换Hilbert 变换是一种线性、时不变的变换，通过对实值函数进行处理得到一个复值函数。
对于一个连续时间域的函数 f(t)，其 Hilbert 变换 H[f(t)] 定义如下：H[f(t)]=1πP.V.∫f(τ)t−τ∞−∞dτ其中 P.V. 表示柯西主值。
Hilbert 变换使得原始函数 f(t) 的振幅谱保持不变，而相位谱则发生了旋转。
3. 移相操作90°移相是指将一个信号向左或向右移动1/4个周期。
在时域上，这意味着将信号整体延迟或提前1/4个周期；在频域上，则表示将信号的相位谱旋转90°。
4. 90°移相 Hilbert 算法原理90°移相 Hilbert 算法的原理基于 Hilbert 变换和移相操作。
算法的步骤如下：1.对输入信号进行 Hilbert 变换，得到复值信号。
2.将复值信号分解为实部和虚部。
3.对实部和虚部分别进行90°移相操作。
4.合并实部和虚部，得到移相后的复值信号。
5. 90°移相 Hilbert 算法流程以下是一个简单的90°移相 Hilbert 算法的流程示意图：输入：实值信号 x(t)输出：正交信号 y(t)1. 对 x(t) 进行 Hilbert 变换，得到复值信号 X(t)2. 分解 X(t) 为实部 Re(X(t)) 和虚部 Im(X(t))3. 对 Re(X(t)) 进行1/4周期延迟，得到 Re_delayed(t)4. 对 Im(X(t)) 进行1/4周期提前，得到 Im_advanced(t)5. 合并 Re_delayed(t) 和 Im_advanced(t)，得到正交信号 y(t)6. 返回 y(t)6. Python 实现示例代码以下是一个使用 Python 实现的90°移相 Hilbert 算法的示例代码：import numpy as npfrom scipy.signal import hilbertdef phase_shift_hilbert(signal):# Step 1: Apply Hilbert transform to the input signalsignal_hilbert = hilbert(signal)# Step 2: Split the complex signal into real and imaginary partssignal_real = np.real(signal_hilbert)signal_imag = np.imag(signal_hilbert)# Step 3: Apply 1/4 period delay to the real partdelay_samples = int(len(signal) / 4)signal_real_delayed = np.roll(signal_real, -delay_samples)# Step 4: Apply 1/4 period advancement to the imaginary partsignal_imag_advanced = np.roll(signal_imag, delay_samples)# Step 5: Combine the delayed real part and advanced imaginary part signal_shifted = signal_real_delayed + 1j * signal_imag_advancedreturn signal_shifted# Example usageinput_signal = np.sin(2 * np.pi * np.linspace(0, 1, num=1000))output_signal = phase_shift_hilbert(input_signal)# Plotting the input and output signalsimport matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(input_signal, label='Input Signal')plt.plot(np.real(output_signal), label='Real Part of Output Signal')plt.plot(np.imag(output_signal), label='Imaginary Part of Output Signal') plt.legend()plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Amplitude')plt.title('90° Phase Shift Hilbert Algorithm')plt.grid(True)plt.show()7. 总结90°移相 Hilbert 算法是一种基于 Hilbert 变换和移相操作的信号处理方法，用于将实值信号转换为正交信号。
机器人双目视觉系统的算法研究与实现
表2
隐含节点对训练的影响 (样本数为 200)
迭代次数 6 885 6 362 6 677 6 946 训练时间/s 19 23 30 35 球的识别率/(%) 64.5 69.0 71.5 72.5
隐含层节点数 15 20 25 30
图2
填充分割效果
物体的定位 物体的定位就是通过标定得到摄像机坐标和世界坐标之 间的映射关系，再利用这种关系来估计图像中物体和摄像机 之间的相对位置关系。 1.2 摄像机的标定 摄像机的成像模型涉及到不同坐标系统之间的变换。在 对 3-D 空间景物成像时涉及到的坐标系统主要有：世界坐标 系 X W , YW , Z W ，摄像机坐标系统，像平面坐标系统 x, y 及计算 机图像坐标系统 u, v。世界坐标与图像坐标系之间相互转换 的坐标映射矩阵为式 (1)： 1.2.1
误差反向传播
=
⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣
1 dx 0 0
γ dx 1 dy 0
u0
⎤ ⎥ ⎥ ⎥ v0 ⎥ ⎥ ⎥ 1 ⎥ ⎥ ⎦
⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣
x⎤ ⎥ y⎥ 1⎥ ⎥ ⎦
=
⎡ f ⎢ dx ⎢ ⎢0 ⎢ ⎢ ⎢0 ⎢ ⎣
fγ dx f dy 0
⎤ u0 ⎥ ⎡ XW ⎤ ⎥ ⎡1 0 0 0 ⎤ ⎢Y ⎥ R T ⎡ ⎤ ⎥ ⎢ W ⎥ 0 1 0 0 v0 ⎥ ⎢ ⎢ ⎥ ⎥ 0 1 ⎢Z ⎥ = ⎥⎢ ⎣ ⎦ W ⎢ ⎥ ⎥ 0 0 1 0⎦ ⎢ ⎥ 1⎥⎣ ⎣ 1 ⎦ ⎥ ⎦
作者简介：崔开涌(1983－)，男，硕士研究生，主研方向：电力电子 及计算机视觉；王任杰，硕士研究生；林小玲，副教授 收稿日期：2007-03-25 E-mail：arnakin@
基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法
2021年3月计算机工程与设计Mar.2021第42卷第3期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vl42No.3基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法龚真s王晓凯1+,陈浩2（1.山西大学物理电子工程学院，山西太原030006； 2.北京航天航空大学宇航学院，北京100083）摘要：为解决在复杂背景条件下的跟踪不稳定问题，提高目标跟踪的鲁棒性和准确性，研究一种在传统核相关滤波算法的基础上对多特征进行线性融合和多峰值检测更新机制结合的核相关滤波目标跟踪算法，使用多个专家进行评估，充分结合各特征的优势，训练出最优的相关滤波器。
通过OTB-2013O开数据集全部视频序列对算法进行验证，该算法准确度能达到81.7%,成功率达到69.2%,验证了该算法能够在旋转、运动模糊、快速运动、形变、光照变化和超出视野等场景下取得较好的结果，是一种稳定的目标跟踪算法。
关键词：目标跟踪；核相关滤波；特征融合；多峰值检测；多专家评估中图法分类号：TP391文献标识号：A文章编号：1000-7024（2021）03-0670-08doi：10.16208/j.issnl000-7024.2021.03.011Kernel correlation filter tracking algorithm based on multi-feature fusionGONG Zhen1,WANG Xiao-kai1+,CHEN Hao2(1.College of Physics and Electronic Engineering&Shanxi University,Taiyuan030006,China；2.School of Astronautics,Beihang University,Beijing100083,China)Abstract：To solve the tracking instability problem under complex background conditions and improve the robustness and accuracy of target tracking&based on the traditional kernel correlation filter algorithm&a kernel correlation filter target tracking algorithm combining multi-feature linear fusion and multi-peak detection update mechanism was proposed6The method named multi-cue kernel correlation filter tracking algorithm based on multi-feature fusion(MCMF)fully combined the advantages of various features to train the optimal correlation filter.The algorithm was verified using all video sequences of the OTB-2013public dataset. TheaccuracyofQhealgorihmis81.7%,andQhesuccessraQeis69.2%.TheresulsshowQhaQQheproposedalgorihmcan achieve better results in scenes such as rotation&motion blur,fast motion,deformation&lighting change and out-of-view.It is a stabletargettrackingalgorithm6Key words：target tracking；kernel correlation filtering；feature fusion；multi-peak detection；multi-cues1引言相关滤波m在跟踪领域首次使用使得鲁棒性有了更高提升也，通过第一帧目标训练滤波器，再与下一帧目标区域进行相关运算，搜索最大响应值为目标位置，具有高运算速度，但准确度不够好。
融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法
融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法目录一、内容描述 (2)二、相关工作 (3)2.1 YOLOv8模型简介 (4)2.2 裂缝缺陷检测研究现状 (5)2.3 多尺度特征融合方法综述 (6)三、融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法 (7)3.1 算法概述 (8)3.2 特征提取与融合策略 (9)3.2.1 多尺度特征提取 (10)3.2.2 特征融合方法 (11)3.3 损失函数设计 (12)3.4 网络结构优化 (14)四、实验结果与分析 (15)4.1 实验环境与参数设置 (16)4.2 实验结果展示 (17)4.3 结果分析 (18)4.3.1 特征提取与融合效果 (19)4.3.2 损失函数对模型性能的影响 (20)4.3.3 网络结构优化成果 (21)五、总结与展望 (22)5.1 主要工作与创新点 (23)5.2 研究局限性与未来工作展望 (24)一、内容描述YOLOv8是一款高性能的实时物体检测系统，其设计目标是在给定宽高比和分辨率的图像中准确检测出多个对象及其对应的位置和类别。
在某些情况下，如裂缝缺陷检测等特定应用场景中，传统的YOLOv8模型可能无法满足需求。
为了解决这一问题，本文提出了一种融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法。
该算法旨在利用多尺度特征来提高模型对不同尺度裂缝的检测能力，并在裂缝检测任务上取得更好的性能。
本算法的主要创新点在于引入了多尺度特征融合的思想，通过在不同尺度上提取图像特征并加以融合，以增强模型对裂缝的检测能力。
我们采用了特征金字塔网络（FPN）来提取不同尺度的特征，并将它们融合在一起，以得到更丰富的特征表示。
我们还针对裂缝缺陷检测中的特定问题进行了一系列优化和改进。
我们设计了特定的损失函数来更好地适应裂缝检测任务，并采用了一些技巧来减少计算量和提高运行效率。
融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法旨在解决传统YOLOv8模型在裂缝检测中的局限性，通过引入多尺度特征融合和一系列优化改进措施，以提高模型在裂缝检测任务上的性能和准确性。
【国家自然科学基金】_盲源信号分离_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
科研热词 盲源分离 独立分量分析 故障诊断 非平稳信号 盲信源分离 振动与波 高阶累积量 频谱分析 频域 非负矩阵分解 非线性盲源提取 非线性盲源分离 非平稳 雅克比方法 阈值函数 重盲源分离 近似联合块对角化 跳频信号 贝叶斯推论 语音信号处理 船舶 航空发动机 联合对角化 线性聚类 第二代小波 稀疏成分分析 相合束广义特征分解 相关系数分析 盲解卷积 盲源信号分离 盲信号处理 盖尔圆理论 白化 滚动轴承 源数估计 测向 波束形成 水下航行器 歌曲数据库 次序不确定性 最小输出能量 最大比合并 时频比 时频分析 时频分布 时差估计 旨源分离 旋转机械 排列模糊 振源 投影梯度算法 小波多分辨率分析
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 科研热词 盲源分离 独立分量分析 飞机 脑电信号 独立成分分析 梯度算法 循环累积量 信息处理 雅可比旋转 跳频信号 超定 负熵 贝叶斯推论 舱音 舱青 稀疏表示 稀疏分量分析 矩阵联合对角化 盲信号分离 独立变量分析 熵估计 涡扇发动机 波恩-约旦分布 欠定盲源分离 欠定盲分离 欠定混合 模糊聚类 机械振源 最大信噪比 故障诊断 振动信号处理 振动信号 循环平稳信号 广义hough变换 局域均值分解 小波重构 小波变换 小波分解 参考源信号 压缩感知 半盲分离 信源估计 信号源噪声 交流电机调速系统 互相关系数 主成分分析 fast ica 推荐指数 12 3 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统
基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统陈斌杰;陆志华;周宇;叶庆卫【摘要】为了探究利用两个麦克风进行多声源分离和二维平面定位的可能性,提出了一种基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统.该系统根据麦克风采集的信号,建立了双麦克风时延-衰减模型,然后利用DUET算法估计了模型的时延-衰减参数,并绘制了参数直方图.在语音分离阶段,建立了二进制时频掩膜(BTFM),根据参数直方图,结合二值掩蔽的方法对混合语音进行了分离;在声源定位阶段,通过推导模型衰减参数与信号能量比之间的关系,得到了确定声源位置的数学方程组.利用Roomsimove工具箱模拟室内声学环境,通过Matlab仿真和几何坐标计算,在对多个声源目标分离的同时完成了二维平面中的定位.实验结果表明,该系统对多个声源信号的定位误差均在2％以下,有助于小型系统的研究和开发.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2018(038)012【总页数】6页(P3643-3648)【关键词】双麦克风;语音分离;声源定位;DUET算法;二维平面【作者】陈斌杰;陆志华;周宇;叶庆卫【作者单位】宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211【正文语种】中文【中图分类】TN912.3;TN911.70 引言基于双麦克风的室内多声源信息感知系统，相比基于麦克风阵列[1-3]或麦克风网络[4-5]的系统，具有体积小、功耗少、成本低等特性[6]，更适合智能产品小型化的发展趋势。
然而，基于双麦克风的系统采集的信号样本维度比声源数量小(欠定问题)，空间信息相对较少，可利用的其他信息也相对较少，如何在欠定情况下融合有限的信息，成为了研究的重点。
在过去的研究中，基于双通道的语音分离技术的研究已经取得了许多丰厚的成果。
2004年，Yilmaz等[7]利用两信道间信号的时延差和强度差来分离任意数量的源信号。
S U R F 算 法
Surf算法特征点检测与匹配Surf算法特征点检测与匹配Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征），是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。
最初由Herbert Bay发表在2006年的欧洲计算机视觉国际会议（Europen Conference on Computer Vision，ECCV）上，并在2008年正式发表在Computer Vision and Image Understanding 期刊上。
Surf是对David Lowe在1999年提出的Sift算法的改进，提升了算法的执行效率，为算法在实时计算机视觉系统中应用提供了可能。
与Sift 算法一样，Surf算法的基本路程可以分为三大部分：局部特征点的提取、特征点的描述、特征点的匹配。
但Surf在执行效率上有两大制胜法宝——一个是积分图在Hessian （黑塞矩阵）上的使用，一个是降维的特征描述子的使用。
了解这两大法宝是如何出奇制胜前，先回顾一下传统Sift算法的基本思路及其优缺点。
Sift是一种基于尺度空间的，对图像缩放、旋转、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子。
一、特征点提取Sift的特征点是在DOG金字塔尺度空间中提取的，尺度空间的构建涉及到高斯卷积、图像下采样和高斯差分操作。
在尺度空间中先初步提取出在尺度空间和二维图像空间上都是局部极值点的兴趣点，再滤除掉能量低的不稳定的和错误的兴趣点，得到最终稳定的特征点。
二、特征点描述特征点描述包括特征点方向分配和128维向量描述两个步骤。
特征的的方向分配：Sift求取特征点周围邻域内所有像素的梯度方向，生成梯度方向直方图，并归一化为0~360°的梯度方向直方图到36个方向内，取梯度直方图的主要分量所代表的方向作为特征点的方向。
128维向量描述：这个仍然是基于梯度方向直方图展开的，去特征点周围邻域4*4个快，每块提取出8个梯度方向，共计128个方向作为特征的描述子。
计算机视觉中的旋转不变特征提取技术研究
计算机视觉中的旋转不变特征提取技术研究随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别和图像分类已成为了计算机视觉研究中的热门方向之一。
由于图像在真实环境中往往会出现旋转、缩放、平移等变换，因此对于算法的旋转不变性和尺度不变性是非常关键的。
在计算机视觉中，特征提取是至关重要的。
传统的特征提取方法主要包括SIFT、SURF和ORB等，这些方法在保留旋转不变性和尺度不变性的同时，还具有高的识别率和效率。
然而，这些传统的特征提取方法在应对复杂场景下的图像分类和物体识别任务时，仍然存在着一些挑战。
例如，对于大规模图像数据集中的物体分类任务，这些方法往往需要大量的计算资源和时间。
因此，研究针对旋转不变特征的新型特征提取技术具有重要的意义及应用价值。
在基于深度学习的特征提取中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种常见的方法。
在CNN中，卷积层（Convolutional Layer）可以提取图像的局部特征，而池化层（Pooling Layer）则可以对特征进行降维和压缩，以便于后续的处理。
在针对旋转不变特征提取的研究中，许多学者尝试将形变与旋转不变性相结合，进一步提升特征提取的性能。
例如在形变空间上进行特征提取的Spatial Transformer Network（STN）模型，可以利用网格坐标变换实现对图像的旋转、缩放、平移等变换操作。
另外，矩形卷积神经网络（Rectangular Convolutional Neural Network，RCNN）也可以有效处理旋转不变特征提取问题，RCNN通过对卷积核进行旋转来提取旋转不变特征。
而旋转卷积神经网络（Rotation Convolutional Neural Network，RoCNN）则可以直接在卷积神经网络中引入旋转不变性，以提高图像分类与物体识别的性能。
总之，计算机视觉中的旋转不变特征提取技术研究是一项极具挑战性的任务，这一领域的研究有望为我们提供更加智能化的图像识别和图像分类技术，让我们对计算机视觉这一领域有着更深刻的理解，并且为诸如智能驾驶等应用场景提供更高效的解决方案。
xfeatures2d原理
xfeatures2d原理xfeatures2d是计算机视觉领域中常用的特征提取算法，它被广泛应用于图像检索、目标跟踪、图像拼接等任务中。
本文将介绍xfeatures2d的原理和应用。
一、xfeatures2d的原理xfeatures2d是OpenCV库中的一个模块，它提供了一系列用于提取图像特征的算法。
其中，最常用的算法有：1. SIFT（尺度不变特征变换）：SIFT是一种基于图像尺度空间的特征提取算法，它能够在不同尺度和旋转角度下提取出稳定的特征点。
SIFT算法通过构建尺度空间金字塔和关键点检测、方向估计、特征描述等步骤来实现图像特征的提取。
2. SURF（加速稳健特征）：SURF算法是一种基于尺度不变特征变换的加速算法，它在SIFT算法的基础上进行了改进，提高了计算效率。
SURF算法利用积分图像、快速Hessian矩阵检测、方向估计和特征描述等步骤来提取图像特征。
3. ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）：ORB算法是一种结合了FAST关键点检测器和BRIEF特征描述子的算法，它在保持较高计算效率的同时，具有较好的特征区分能力。
ORB算法通过FAST关键点检测、方向估计和特征描述等步骤来提取图像特征。
4. Brief：Brief是一种基于二进制描述子的特征提取算法，它通过在图像上选取一组随机位置对，并计算其灰度差值，然后将这些差值编码成二进制串作为特征描述子。
Brief算法具有较高的计算效率，但对图像旋转和尺度变化较为敏感。
二、xfeatures2d的应用xfeatures2d提供的特征提取算法在计算机视觉领域有着广泛的应用。
下面将介绍一些常见的应用场景：1. 图像检索：xfeatures2d可以用于提取图像的特征点和特征描述子，通过比较特征描述子的相似度来实现图像检索。
在图像数据库中，通过计算查询图像和数据库中图像的特征描述子之间的距离，可以找到与查询图像最相似的图像。
改进的二进制特征图像检索算法
改进的二进制特征图像检索算法黄超;刘利强;周卫东【摘要】提出一种针对嵌入式系统的图像检索算法，通过提取目标局部特征来进行图像检索。
为了提高检索的实时性并兼顾正确率，选用经典SIFT特征为基础进行改进。
在关键点检测阶段使用均值滤波代替高斯滤波大大提高特征提取速度。
在描述符生成阶段通过稀疏矩阵将SIFT特征映射为二进制描述符。
引入基于K-means的Multi-probe LSH方法对二进制描述符进行快速检索和匹配。
通过一系列的图像缩放、旋转、模糊和光照变化对比实验，可以看出该算法与现有的经典算法相比在检索正确率及实时性方面均有很好的表现。
%In this paper it introduces an algorithm of image retrieval for embedded system, which uses local features to do image retrieval. In order to reduce the time cost and get high precision, it improves SIFT feature and descriptor. It replaces Gauss filter with mean filter in detection of scale-space extrema stage. It projects SIFT feature into binary descriptor with sparse matrix. It searches and matches object with multi-probe LSH based on K-means. By doing a series of experiments scale, rotation, blur, illumination, it can draw a conclusion that the algorithm has better performance than traditional state of arts.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)014【总页数】5页(P23-27)【关键词】局部特征;二进制描述符;尺度不变特征转换(SIFT);局部敏感哈希(LSH)【作者】黄超;刘利强;周卫东【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨 150001【正文语种】中文【中图分类】TP394.11 引言图像检索技术是机器视觉领域中关注对大规模数字图像进行检索和匹配的研究分支。
基本状态转移算法：简介及其MATLAB实现
基本状态转移算法：简介及其MATLAB实现相关资源： 2020年发表在⾃动化学报的论⽂《状态转移算法原理及应⽤》，对状态转移算法作了⼴泛⽽深⼊的介绍： 各种状态转移算法的源代码可以在中南⼤学周晓君教授的个⼈主页免费下载：1 引⾔ 笔者于本科三年级进⾏了⼀段时间的科研体验，所研究的⽅向为智能优化，具体的研究对象为状态转移算法。
现在研究课题基本结束，回顾整个科研经历，感慨颇多。
这其中既有许多分量重⼤的收获与成长，亦不乏令⼈难以喘息的痛苦与折磨。
好在最终坚持下来，完成了课题，因为这⼀段经历是前所未有的，于是笔者决定梳理⼀些科研的内容与感受，来纪念那段⾼密度的时间，来感谢那个不放弃的⾃⼰。
2 基本状态转移算法 状态转移算法(state transition algorithm)是⼀种基于结构主义学习的智能优化算法，它抓住最优化算法的本质、⽬的和要求，以全局性、最优性、快速性、收敛性、可控性为核⼼结构要素，需要什么才学习什么。
2012年，周晓君教授正式提出这种新颖的智能型随机性全局优化⽅法,它的基本思想是：将最优化问题的⼀个解看成是⼀个状态, 解的迭代更新过程看成是状态转移过程, 利⽤现代控制理论的状态空间表达式来作为产⽣候选解的统⼀框架, 基于此框架来设计状态变换算⼦。
与⼤多数基于种群的进化算法不同, 基本的状态转移算法是⼀种基于个体的进化算法, 它基于给定当前解, 通过采样⽅式, 多次独⽴运⾏某种状态变换算⼦产⽣候选解集, 并与当前解进⾏⽐较, 迭代更新当前解，直到满⾜某种终⽌条件。
值得⼀提的是, 基本状态转移算法中的每种状态变换算⼦都能够产⽣具有规则形状、可控⼤⼩的⼏何邻域, 它设计了包括旋转变换、平移变换、伸缩变换、坐标轴搜索等不同的状态变换算⼦以满⾜全局搜索、局部搜索以及启发式搜索等功能需要, 并且以交替轮换的⽅式适时地使⽤各种不同算⼦, 使得状态转移算法能够以⼀定概率很快找到全局最优解。
2.1 状态转移算法的统⼀框架 借鉴于现代控制理论中的状态空间模型表⽰法，状态转移算法的基本框架可表述如下：\left\{\begin{array}{l} s_{k+1}=\boldsymbol{A}_{k} s_{k}+\boldsymbol{B}_{k} \boldsymbol{u}_{k} \\ y_{k+1}=f\left(s_{k+1}\right) \end{array}\right. 其中, s_{k} = (s_{1}, s_{2}, · · · , s_{n})^{T}为当前状态, 代表优化问题的⼀个候选解; \boldsymbol{A}_{k}或\boldsymbol{B}_{k}为状态转移矩阵, 可以看成是算法中算⼦所产⽣的的变换效果; \boldsymbol{u}_{k}为当前状态及历史状态的函数, 可以看成是控制变量; f(·)为⽬标函数或者评价函数。
levenberg-marquardt 算法原理
levenberg-marquardt 算法原理标题：Levenberg-Marquardt 算法原理详解一、引言Levenberg-Marquardt（LM）算法，又称为改进的梯度下降法，是一种广泛应用于非线性最小二乘问题的有效优化算法。
它结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点，在解决大规模非线性优化问题时表现出了良好的性能，尤其在机器学习、计算机视觉、信号处理等领域有广泛应用，例如用于训练神经网络模型、图像配准等任务。
二、算法背景与目标非线性最小二乘问题通常表述为寻找参数向量θ使下述目标函数最小：\[ E(\theta) = \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{m}(f_i(\theta)-y_i)^2 \]其中，\( f_i(\theta) \) 是依赖于参数向量θ 的非线性模型，\( y_i \) 是观测数据。
Levenberg-Marquardt 算法的主要目标就是在这样的背景下，有效地寻找到使得目标函数值最小的参数估计值。
三、算法原理1. **高斯-牛顿迭代**：Levenberg-Marquardt 算法首先构建了一个基于目标函数二阶导数信息的Hessian矩阵和梯度向量，然后通过求解如下正规方程来更新参数：\[ J^TJ\Delta\theta = -J^T\epsilon \]其中，J是雅可比矩阵（即所有fi关于θ的一阶偏导数组成的矩阵），ε是残差向量（fi(θ) - yi），Δθ是对参数的修正值。
2. **引入正则化项**：在高斯-牛顿方法的基础上，Levenberg-Marquardt算法引入了一个正则化项λI（λ是一个调整参数，I是单位矩阵）。
这样，更新公式变为：\[ (J^TJ + \lambda I)\Delta\theta = -J^T\epsilon \]正则化项的作用是在Hessian矩阵条件不佳（如近似奇异或病态）的情况下，增加搜索方向的稳定性，并在接近最优解时自动转换为梯度下降法，实现更精细的局部搜索。
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GAO Feng1, 3, XIAO Ming2, SUN Gong- xian1, 4, XIE Sheng- li1
( 1. School of El ectri cs & Inf ormation Engineering , South China University of Technology, Guangzhou, Guangdong 510640, China ; 2. Key Lab of Fault Diagnosis f or Petrochemical Equipment of Guangdong , Maoming , Guangdong 525000, China; 3. D ongguan TECHTOTOP Microel ectronics Technology Company Limited , Dongguan, Guangdong 523808, Chi na ; 4. Shenzhen COSH IP Electronics Company Limited , Shenzhen , Guangdong 518057, China )
本文针对 DUET 算法的不足, 利用旋转 变换来 改善 源信号的恢复 性能, 提出 了一 个改 进的 DUET 算法. 算 法采用一系列的旋 转变换, 改 变混叠 矩阵和 接收 信号, 后再执行时频掩码的 DUET 算法. 最后几 个语音信 号的 实验将用来验证算法的性能和实用性.
2 DUET 算法
根据文献[ 5] , DUET 算法简要概括如下: 步骤 1 对信号进行短时傅立叶变换 X ( k , S) .
步骤 2 给 定时频 点( k, S) , 计 算 X ( k, S) 在 每个
源方向的投影, 确定其 模最长 的源方向, 则该源 确定为 非零, 其它源信号确定为零.
步骤 3 按照式(4) , 估计源信号, 并转换到时域.
需要确定其归属.
角平分线是确 定接 收信 号 矢量 归属 的标 志 线. 在 几何上, 相邻两个源 方向之间 的接收 信号矢量 的归属,
可用两个源 方向 的角 平分 线来 划分. 在角 平 分线 和源
方向 aj 的散落点, 其归属为第 j 个源 信号; 在角平分线 和源方向 ai 的散落点, 其归属为第 i 个源信号.
为此, 本文将对源方 向和接收 信号进 行旋转, 旋转
后再进行 DUET 算法, 提出 DUET 的改进算法.
旋转变换是采用可逆 矩阵乘 混叠矩阵 和接收 信号
矢量, 旨在改变源方向和 接收信 号矢量的 散落发 布. 选
任意两个源方 向( 第 i 和 第 j 个 源信 号) 构成一 子矩 阵
Aij, 即 Aij =
在源方向的投影.
DUET 算法的关键: 我们 称之为/ 归属0, 即归属 于哪一个源 信号. 确定 归属 的方 法是 取接 收 信号 矢量
向每个源方 向投 影最 大者. 确定 其归 属 后, 按 照式 ( 4)
可估计出源 信号. 因为 接收 信号 在时 频域 的 散落 图上 经常远离了源方向直线, 所以 估计信 号存在一 些偏差,
零源, 而其它源为零或近似 很小. 假 定第 j 个源在 一个 时频点( k , S) 满足该条件, 则从式( 3) 可知,
X( k, S) = ajSj ( k , S)
Sj ( k, S) = aTjX ( k , S)
( 4)
从式( 4) 可 知, DUET 算法 中源 的 估计 为接 收 信号 矢量
3. 东莞泰斗微电子科技有限公司, 广东东莞 523808; 4. 深圳同洲电子股份有限公司, 广东深圳 518057)
摘 要: DUET 是采用时频掩码求解欠定问题的著名算法. 本文讨论旋转变换对 DUET 算 法的影响, 提出了 一个
改进的 DUET 算法. 该 算法利用混叠矩阵 的任意两列作为旋 转矩阵, 先 旋转接收信号和混 叠矩阵, 后 执行 DUET 算法.
在欠定 盲 分 离 中, 源 的 恢 复 也一 直 是 一 个 挑 战. DUET 算法利用时频掩码的 源信号 估计算 法, 是欠 定盲 分离中最著名的方法之一[ 5] . 然而, DUET 算法要求源信 号相互有一个不重叠的稀疏表示, 在大多数的接收信号
中, 源信号不能满足其 条件, 仅 仅有近 似的不 重叠 的稀 疏表示, 所以, 不重叠 的数据 点越 多, DUET 算 法的 效果 就越差.
Abstract: DUET is a famous algorithm to resolve underdetermined problem using time frequency mask. Effect on rotation transform on DUET is discussed and an impro ved DUET algorithm is proposed in this paper. The algorithm rotates the mixtures and mixing matrix using the rotation matrix , which is formed by any two columns in the mixing matrix, and then do DUET algorithm. Because the results are different in DUET algorithms under different rotations, the algorithm sums the results to improve the distortion. Finally , several speech signal experiments demonstrate its performance and practice.
3 旋转变换
在欠定 的盲 分离 中, 混 叠矩 阵的 估计 可 用聚 类算
法, 也可用单源 数据 的估 计 算法, 在此 不 再赘 述, 请 参 考文献[ 7, 8] .
因为 DUET 算法是将 每个 时频 点的 接收信 号近 似 地确定为单源数据点, 所 以恢复 信号必然 存在偏 差. 下 面将讨论混叠矩阵对 DUET 算法的影响.
稀疏, 故接收信号经短 时加窗 的傅立叶 变换后, 将得到 其稀疏表示. 式(1) 可为:
X( k, S) = AS( k , S)
( 2)
式中 X ( k , S) 表示 在时频 域的 接收 信号, S( k, S) 表示
在时频域的源信号.
将矩阵 A 按列 aj 展开, 式(2) 写作:
n
E X( k, S) =
OF, 由于 OA = OC+ OD, 所以 OA 旋 转到了OAc, 即 OAc=
OE+ OF, OAc就是 旋 转后 接 收信 号 矢量. 在 旋 转变 换
ajSj ( k , S)
( 3)
j= 1
其中 aj = [ cos Hj sin Hj ] T, [ #] T 表 示矩阵 的转 置, S( k , S)
的第 j 个元素 Sj ( k, S) 是第 j 个源信号.
根据 DUET 算法[ 5] 的要求, 源 信号必须是不重叠或
近似不重叠, 即在任 意时 频点( k , S) , 仅 仅存 在一 个非
因为 DUET 算法在不同的旋转变 换下有不同的结果, 所以需要 将这些结果相加, 以弥补 DUET 算法的失真. 最后, 几个
语音信号的实验结果显示算法的性能和实用.
关键词: 欠定盲分离; 稀疏成分分析; 不重叠; 时频掩码; l 0 范数
中图分类号: TN911
文献标识码: A
文章编号: 0372- 2112 ( 2012) 06- 1121- 05
在没有 噪 声和 回波 的情 况 下, n 维 接收 信 号矢 量
x( t) 通常为
x ( t ) = As ( t )
( 1)
式中 A 是欠 定的 混叠 矩阵, s( t) 是 m 维 源信 号矢 量.
收稿日期: 2010-11-01; 修回日期: 2012-01-08 基金项目: 国家自然科学基金( No. 61003170, No. 61174113) ; 广东省教育 部产学研结合 项目 ( No. 2011A090200088) ; 广东省自 然科学基金重点 项目 ( No. S2011020002735) ; 广东茂名市科技计划项目( No. 2011B01041)
cos Hi sin Hi
cos Hj sin Hj
, 再用
A
ij
1 作为旋转矩
阵,
即
A-ij 1=
1 sin( Hj -
Hi )
sin Hj - sinHi
- cos Hj .
cos Hi
在图 1 中, 两个源 方向 ai 和 aj 被 旋转到 横轴 和纵
轴两个方向 ai 和 aj , 相应 的 OC和OD 旋 转到 了 为OE 和
Key words: underdetermined blind source separation; sparse component analysis; disjointness; time frequency mask; l 0- norm
1 引言
欠 定 的 盲 信 号 分 离 ( Underdetermined Blind Source Separation, UBSS) 的接收信号个数少于源信号个数, 基于 稀疏 表 示 的 两 步 法 策 略 是 解 决 欠 定 问 题 的 基 本 方 法[ 1~ 8] . 两步法的第 一步 是矩阵 的恢复, 第二 步是 源的 恢复. 在 矩 阵的 恢 复 中, 最 具 有 代 表性 的 有 DUET[ 5] 、 TIFROM[ 6] 和 MRISSI( 或 SABM 算 法 ) [ 7, 8] . 在 源 的 恢 复 中, 有最短路 径法、l 1- 范数 解[ 9] 、l0- 范数 解[ 10] 和利 用时 频掩码的 DUET 算法[ 5] .