论文研究-基于蚁群算法的Hopfield神经网络在多空间站路径规划的应用研究.pdf

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空间机器人每次携带的燃料有限,提高空间机器人的工作效率以及延长其在轨寿命研究具有重要意义,分析了空间机器人多空间站访问问题。为了弥补传统路径规划方法容易陷入局部极小点的问题,提出利用基于蚁群算法的Hopfield神经网络来解决空间机器人多空间站访问问题。仿真实验结果表明,基于蚁群算法的Hopfiled神经网络用于多空间站访问问题,收敛速度要比Hopfield神经网络快,且比Hopfield神经网络易于跳出局部极点,该算法有利于解决多空间站路径规划问题。
第1期 李郝,等:种快速人眼定位与跟踪算法的实现 379 的人脸图像进行测试,这450幅图像是在三种不同的光照(用 A、B、C分别表示)下采集的依次的光照恶劣程度加剧。详细5结束语 说明如下 本文算法较好地结合了 Ada boost人脸定位、瞳孔定位、卡 A光照条件。人脸正前方一处光源,正上方二个光源,光尔曼粒子滤波器的人眼跟踪等方法;对于绝大多数条件下的各 照均匀照射在人脸区域,强度较亮。 种图像,本算法能够实时地准确定位,为进一步的人脸识别打 B儿照条件。人拉正前方一处光源,光照轻微不均匀地照下了重要基础。 射在人脸区域,强度中等。 不文算法对于光照、姿势、复杂背景不敏感,错误接收率也 C光照条件。仅仅由室外自然光照,人脸区域光照不均大大降低,采用了跟踪技术对于动态检测具有非常好的实时 匀,亮度较暗。 性。同时,系统还存在需要进一步改进的地方。从表1的分析 4.1对于A、B、C这三种光照条件的检测率 可以看出,当深度旋转比较大同时具有黑框眼镜的干扰时,该 本文的A、BC共三种光照条件下的人脸还包括了一些平系统的检测率会稍微受影响,这将是笔者努力改进的方向。 面和深度旋转的图片。因此本文展示了本算法平面和深度旋参考文献 转的实验效果(图3),对光照的实验结果(图4)。 [1] VIOLA. Rapid object detection using a boosted cascade of simple fea Lures[ C//Proe of IEEE Conference Un Cumlpuler Vision and Pallern L▲nA Recognition. 2001 2」中中科学院深圳先进技术研究院.人脸检测源代码LEB/OL [2008-1201j.http://www.opencv.orgcn/index.php/template 图3本算法对平面和 图4本算法各种光照 深度旋转的效果 的检测效果 [3 VIOLA P, JONES M J. Robust real-time face detection[ J. Interna- 从表1可以看出本文算法对光照不敏感,虽然B、C光照 tional Journal of Computer Vision, 2001, 2(7): 747 [4 LIS Z, ZHU L, ZHANG Z Q, et al. Learning to detect multi-view faces 条件的检测率稍微下降了一点,但这主要是B、C中包含比较 in real-Lime[ C]//Proe uf Intermational Conference Unl Developmenl 多的带黑框眼镜同时大幅度深度旋转的图片。因此,本文算法 and Learning. Washington DC: I s n.1, 2002 5」王海涛.基于灰度信息的人脸检测系统[J」.计算机工程,2004 在绝大多数条件下包括不同光照条件、姿势等都具有比较高的 30(3):54-56 裣测率,降低了错误接收率。 [6]舒梅,董秀成,基于肤色和模板匹配的人眼定位[J].计算机工程 表1木算法三种光照的检测效果 与应用,2009,45(2):237-239 w,w误接收错误扫绝检测 [7]孙卓。实时人眼跟踪与眨眼检测[D].杭州:浙江大学,2008 样本数比率%样本数比率1%率/% [8]DOUCET A. On sequential simulalion In onle carlu sampling methods A类光照50×3(50个人,每人三幅)2 133 296.7 for Bayessian filtering[ J. Statics and Computing, 2000, 10(3) B类光照50×3(50个人,每人三幅)5 6 92.7 197-208 C类光照50×3(50个人,每人三幅)53.3 914 [9 CHEN H T, LIU T L. Trust-region methods for real-time tracking 合计 12 2.7 17 3893.5 IC//Proc of International Conference Computer Vision. Taipei:[ s 2001 (上接第349页)组织分配大的影响因子来增加这部分组织的不通过在传递函数中引人重要因子,消除了三维重建中非兴趣组 透明庋,抑制∫骨骼组织对感兴趣器官的遮挡,增强∫感兴趣织、器官的遮挡;通过对由光照小球映射而来的纹理索引来进 缃织的对比度。图6(b)为对不同区域采用不同的重要因子对行风格化绘制,增强对重要器官的表现能力。笔者将继续深入 比其效果。 研究保持上下文的风格化光照模型,进一步完善三维医学图像 表1GPU与CPU算法速度的比较 的接近真实效果。 分辨率 CPU算法/s 本文算法/ps 052 参考文献: 512×512×160 512×512×220 0.038 5.25 [1 KRUGER J, WESTERMANN R. Acceleration techniques for GPU 512×512×419 0.031 3.02 based volume rendering C]//Proc of IEEE Visualization. Seattle Ls.n.」,2003:287-292 [2] WEISKOPF D,ENGEL K, ERTL T. Volume clipping via per-fragment operation in texture-based volume visualization[C//Proc of IEEE a)启用影响因(b)不同区域采用 Visualization. 2002: 93-100 子抑制骨骼不同的影响因子 图6采用木文算法对人体数据图7逐渐变更兴趣区内的 1 3 VIOLA L, KANITSAR A, GROLLER M E Im portance-driven feature 步行重建的效果 重要因子的效果图 enhancement in volulme visualization[ J. IEEE Trans on Visualiza tion and Computer Graphics, 2005, 11(4): 408-418 图7为逐渐变更感兴赵区内组织的重要因子所得的重建41s1oANP, MARTIN W, GOOCH A,etat. The lit sphere. a model for 效果图。图屮感兴趣区內皮肤组织的影响因子按由左至右依 capturing NPR shading from art C//Proc of Graphics Interface 次减小,影响因子作用于相应的体素,从而完成对对应体素的 2001:143-150 不透明度的更改,最终达到透视效果。左图突出了皮肤的纹理51 BRUCKNER, ROLLER M E. Style trans fer functions for illustrative 信息,但右图完全剥离皮肤,重建出的下腔静脉和骨骼的细节 volume rendering[ J]. Computer Graphics Forum 2007, 26(3 715-724 信息。该方式能显示出隐藏在数据体内部的组织信息,达到体[61KN5. INDLMANN G, HanSeN C. Interactive volume renderin 切割的效果却又避开了传统切割算法选择切割平面的困难。 using multi-dimensional transfer functions and direct manipulation widgets //Proc of IEEE Visualization. 2001: 255-262 5结束语 [7 KNISS J, KINDLMANN G, HANSEN C. Muliditmentiunal Transfer functions for interactive volume rendering[ J]. IEEE Trans on 本文提出了一种医学图像感兴趣区域的快速休绘制算法, Visualization and Computer Graphics, 2002, 8(3): 270-285

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