匹配方法

2024-07-17

匹配方法（精选十篇）

匹配方法篇1

图像匹配是图像信息领域之中的一项重要技术,同时也是其它一些图像分析技术,如立体视觉、运动分析、数据融合等的基础。正因为其应用的广泛性,新的应用和新的要求逐步产生使得匹配算法的研究逐步走向深入。因此,对现有匹配算法展开分析对于实际工程提高图像处理质量和识别精度具有非常重要的意义。本文分析了图像匹配常用方法的优点和不足之处,讨论了图像匹配中需要进一步研究和解决的问题。

2. 国内外经典的图像匹配算法

2.1 ABS(Absolute Balance Search)算法

ABS(Absolute Balance Search)算法的思想是用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口间的像素灰度值的差别来表示二者的相关性。假设待匹配图像为F(x,y),而模板图像为G(x,y),并且待匹配图像大小为M×N,模板图像大小为P×Q,则在待匹配图像中共有(M-P+1)×(N-Q+1)个可能的匹配点存在,每个可能的匹配点对应1个P×Q的搜索窗口。因此匹配也可以是大小等于模板图像的搜索窗口在待匹配图像上按照某一顺序滑动,每滑动1次就进行1次模板图像和搜索窗口间的计算,以此来判断当前的搜索窗口是否匹配。如果差别小于预定的阈值,则可认为匹配成功;否则,就认为匹配失败。

一般来说,计算ABS值有3种算法。可根据不同的匹配场合来选择合适的算法计算:

此算法实现方便,但有局限性,一旦待匹配图像或是模板图像之一的灰度值发生线性变换,就无所适从了。不同的图像和模板有着不同的背景灰度值和不同的搜索窗口,所需的阈值也各不相同,很难事先选定阈值,因而误匹配率很高。这种算法只适用于待匹配图是模板图像中部分的情况。

2.2 归一化互相关匹配算法

归一化互相关匹配算法是一种经典的统计算法,通常写成NC(Normalized Correlation)算法。这种算法通过计算模板和待匹配图像的互相关值来确定匹配的程度。互相关值最大时的搜索窗口位置决定了模板图像在待匹配图像中的位置。互相关的定义如下:

NC算法有很高的准确性和适应性,并对图像灰度值的线性变换具有“免疫性”,不受灰度值的线性变换的影响。但应用时无法检测到准确的尖峰位置,这将使确定模板存在的准确位置变得很难。此外,其缺点是计算时间过长,可以通过其它的各种加速算法进行改进,如SSDA算法、图像金字塔等。

3. 图像匹配的三要素

所谓图像匹配就是把两个不同的传感器从同一景物录取的两幅图像在空间上进行对准,以确定两幅图像之间的平移以及旋转关系[1]。目前国内外对图像匹配的研究主要集中在三个方面,即图像匹配三要素:特征空间,相似性度量,搜索策略。

(1)特征空间

特征空间是由参与匹配的图像特征构成的,特征可以是灰度值,也可以是边界、轮廓、表面、显著特征、统计特征、高层结构描述与句法描述等。选择合理的特征可以提高匹配性,降低搜索空间、减小噪声等不确定性因素对算法的影响,提高适应性;

(2)相似性度量

相似性度量指用什么来确定待匹配特征之间的相似性,它通常是某种代价函数或者是距离函数的形式,经典的相似性度量包括相关函数和Minkowski距离,最近人们又提出了Hausdorff距离、互信息作为匹配度量;

(3)搜索策略

搜索策略是用合适的搜索方法在搜索空间中找出平移、旋转等变换参数的最优估计,使得图像之间经过变换后的相似性最大。搜索策略有穷尽搜索、分层搜索、模拟退火算法、Powell方向加速法、动态规划法、遗传算法和神经网络法等。

4. 图像匹配算法分类

图像匹配的算法很多,但基本原则是不变的:有效性,稳定性以及实时性。本文将匹配算法分为基于区域的匹配方法、基于特征的匹配方法、基于模型的匹配和基于变换域的匹配。

基于区域的匹配方法又称为基于图像灰度的配准方法,通常直接利用整幅图像的灰度信息,建立两幅图像之间的相似性度量,然后采用某种搜索方法,寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。基于图像灰度的配准方法不需要对图像做特征提取,而是直接利用全部可用的图像灰度信息,因此能提高估计的精度和鲁棒性[2]。但是它计算量大,难以达到实时性要求,而且一旦进入信息贫乏的区域,会导致误匹配率的上升。

基于图像特征的配准方法[3]需要对图像进行预处理,然后提取图像中保持不变的特征,如边缘点、闭区域的中心、线特征、面特征、矩特征等,作为两幅图像配准的参考信息。这类方法的主要优点是它提取了图像的显著特征,大大压缩了图像的信息量,使得计算量小,速度较快,而且它对图像灰度的变化不敏感。但另一方面,正是由于其不依赖于图像的灰度信息,这种方法对特征提取和特征匹配的错误十分敏感,匹配性能依赖于特征提取的质量,需要可靠的特征提取和鲁棒的特征一致性,匹配精度低于基于灰度的匹配方法。

基于模型的匹配方法在计算机视觉领域中的应用非常广泛,它可以分为刚体形状匹配和变形模板匹配[4]两大类。Kass提出的Snake主动轮廓模型是比较典型的自由式变形模板模型。由于不受全局结构的限制,所以Snake模型能表示任意的形状,但是该模型对于模板的初始位置和噪声比较敏感,对于凹边缘的收敛性较差,而且容易陷入局部最小值。

基于变换域的匹配的方法有基于傅立叶变换、基于Gabor变换和基于小波变换的匹配,这些匹配方法对噪声不敏感,检测结果不受照度变化影响,可以较好的处理图像之间的旋转和尺度变化。

5. 图像匹配性能评价指标

图像匹配的性能评价指标,主要用于评价图像匹配的性能,常用的评价指标包括:图像的匹配误差或匹配精度和图像匹配概率。

5.1 匹配误差与匹配精度

系统匹配的误差由最小均方根误差RMSE决定。RMSE越小,匹配误差越小,匹配精度越高[5]。

其中:{(Xi+Yi),i=1,2,3,…,N}与,i=1,2,3,…,N}为匹配控制点对;V*为最小均方差。

当尺度因子R=1且旋转角度θ=0或很小,即u=1,v=0,这时表示实时图像与基准图像具有相同的空间分辨率,且只存在平移变换或近似于平移变换,这时匹配误差为

对于多次匹配误差,常常用到如下几个误差指标(假设匹配可以视为独立的,且独立匹配的次数为N,,分别表示第次匹配的误差):

1)X方向的平均匹配误差

2)Y方向的平均匹配误差

3)X方向的匹配误差的标准差σX

4)Y方向的匹配误差的标准差σY

5.2 匹配概率

匹配概率

N,M分别是正确匹配的次数与匹配总次数(正确匹配的定义依赖于匹配精度的要求)。

6. 有待深入研究的内容

匹配算法总的计算量由所采用的相关算法的计算量与搜索次数之积来决定,原则上可以通过改进匹配算法和减少搜索位置来减少总计算量,但是由于环境的复杂多变性,现有的算法在某些方面都有不尽人意的缺陷,没有一种算法能解决所有的图像匹配问题,如下表所示。

为了提升图像匹配算法的性能,可以在以下几个方面更加深入的研究:

6.1 匹配算法的融合

各种匹配算法各有其特点及应用范围,使其相互借鉴、渗透及融合,以克服单个算法的局限性,提高匹配的适应性。例如先采用遗传算法来加速分类匹配过程,然后使用线性搜索法进一步提高搜索精度。

6.2 基于局部特征的匹配算法

目前大多数算法是利用图像的全局特征,但是物体的全局特征一般不容易获取,而且当物体之间存在遮挡时提取的全局特征是不可靠的,局部特征能较好地解决这一问题。

6.3 基于模型的匹配算法的进一步研究

基于模型的方法为边缘检测、图像分割以及图像匹配等问题的研究提供一个新的思路,现有结果也展现出了该方法的优越性,但是对它的研究还不够深入,比如变形模型对于噪声比较敏感,初始轮廓及模板的选取困难,最优化过程易陷入局部最小以及计算量大等都是需要进一步研究和克服的问题。

6.4 加强对彩色图像研究

目前对于彩色图像的匹配研究最多的是基于颜色特征的图像检索,而对其在形状、纹理、轮廓或者多种特征的组合匹配到目前引入学习机制(监督学习、非监督学习、Bayes学习、SVM动态学习、相关反馈等)用于图像高层语义的图像匹配方法的研究甚少,因此这也是一个值得研究的问题。

7. 结束语

图像匹配研究作为计算机视觉和图像处理中的主要内容,有着重要的理论和实践意义。由于成像过程中各种不可预知因素的影响,该问题至今尚未得到很好的解决,但已经取得了很大的进展。

参考文献

[1]章毓晋.图像工程[M].北京:清华大学出版社,2000.

[2]沈振康,孙仲康.数字图像处理及应用[M].北京:国防工业出版社,1983.

[3]郑南宁.计算机视觉与模式识别[M].北京:国防工业出版社,1998.

[4]施鹏飞.图像匹配算法及其应用[D].上海交通大学硕士论文,2000.

地形特征匹配辅助导航方法研究篇2

地形特征匹配辅助导航方法研究

对传统的地形轮廓匹配(TERCOM)辅助导航算法进行了如下改进:首先在景象匹配的基础上对飞行区域作出预测;其次利用实测高程序列和预测高程序列匹配,对飞行器进行实时定位和下一时刻的航迹预测;最后利用递推和缩小匹配网格搜索范围等手段减少计算量. 该方法提高了地形轮廓匹配的`实时性和精度,增加了飞行器超低空飞行的可靠性和机动性.

作者：徐克虎沈春林 Xu Kehu Shen Chunlin 作者单位：南京航空航天大学自动控制系,南京,210016刊名：东南大学学报(自然科学版) ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)年，卷(期)：200030(3)分类号：V4关键词：低空飞行地形轮廓匹配实时性高程序列

唯一与我的疯狂匹配的方法篇3

爱上她从那个巴掌开始

Pat其实一开始就爱上Tiffany了。从朋友家两人对各类抗精神类抑郁药物津津有味的讨论，他们就发现彼此是同一个世界的人，在回家的路上，开始敞开心交流。在tiffany那个巴掌后，pat回家便魂不守舍，拼命的马上要找他和nikki结婚的录像带，因为这个时候他不想面对那个已经爱上tiffany的自己，希望在结婚录像带里找回对nikki的回忆，和对她的爱。

第二天早上在晨跑时的相遇，是我非常爱的一个桥段。pat跑到tiffany家的时候，不由自主地朝里张望，但他此时此刻还不知道如何面对tiffany。这里tiffany太可爱了，一直跟着pat，而pat发现摆脱不了她，加速跑时，朝地上狠狠吐了一口痰，tiffany马上也像模像样的吐了一口，对应前面好几个me too，表达了两人疯狂属性的统一。笑死了。

我们是不同的疯子？

在餐厅里的这场戏，Jennifer演的非常出彩，pat终于开始尝试先从朋友做起，在餐厅里点了一个葡萄干小麦片……看来心里还是长不大的孩子，两人进一步深入交谈后，tiffany原以为他们是非常合拍的同类疯子，没想到pat居然以为她和他不是同类人，是一个比他还疯狂的存在，这种特别撇清关系的疏离感让tiffany心碎与愤怒。那个夸张表情的hahaha大笑不失疯狂而又可爱，满满的不被理解的失望。当然tiffany立即狠狠的报复了pat下，谎称pat骚扰，但看在他那么可怜无助的表情下，最终还是心软了。

感情的酝酿和爆炸——舞蹈

tiffany以帮nikki写信为理由，让pat陪她跳舞，这段时间两人感情迅速升温，在或慢或快的舞步节拍中，两人心的频率也交织在了一个节奏里，优雅地融于音乐里，融于彼此。

pat的失约，tiffany的愤怒上门把原本主线的爱情和复线的亲情交织到了一起，tiffany对于球赛的熟悉程度直接让德尼罗大吃一惊，开始对这个“媳妇 ”萌生好感。至于那个赌博，有不少人批评这是本片的败笔，过于俗套刻意，我倒觉得没那么严重。橄榄球在美国人心中的地位原比一些人想象的重要，这已经不光光是场体育运动，而是一个象征希望、拼搏、奋斗，乃至重新崛起的代表性符号。而影片也需要这个振奋的收尾来结合乌云背后的爱情和亲情两条最终通往幸福的线。

关于那封信，其实pat在与父亲打赌，自己退出的那个晚上就知道不是nikki写的了，注意到他在屋子外回望屋里的那个瞬间，导演这一个镜头已经交待了。而在tiffany帮他系领带的那个场景里，有一个镜头是pat突然拿起一封信塞进西装里，这是为最后的表白做了一个伏笔。而跳舞之后，和nikki的耳语其实也并不是pat诉说自己的想念和挽留，而是pat对两人昔日感情的告别，他已经找到生命中与他最为合拍的疯子。所以有人质疑为什么最后pat爱上tiffany很唐突，很刻意，可能是漏了这些关键的伏笔吧。当然这大约也是导演给大家的一个惊喜吧。那段告白的确非常感人，有一种在不被认可的世界里终于千辛万苦找到自己同类的归属感，让我们看了也很感动，温暖，happy.。

最后说说比赛那段舞蹈，真是太合拍了，太美了。是本片最高潮的一个点，非常之好。这段舞直接把影片的评价彪到了5星。并荣升本年度最佳爱情电影。两个人已经完全融入了彼此，不光是动作的一致，每一个你来我往，情愫暗涌，交织的表情都显得那么浓情默默，彻底宣告了两个人的爱情已经开花结果。真是天生一对。

唯一与我的疯狂匹配的方法是你也做同样疯狂的事。

如果在这个世界上，疯狂的你终于找到了同样疯狂的那个他/她，请和pat一样，一定要对他/她说一句， Thank you& I love you。（请作者见刊后与本刊联系）

影片信息

片名：乌云背后的幸福线 Silver Linings Playbook （2012）

导演：大卫·欧·拉塞尔

编剧：马修·魁克 / 大卫·欧·拉塞尔

主演：布莱德利·库珀 / 詹妮弗·劳伦斯 / 罗伯特·德尼罗 / 杰基·韦佛 / 克里斯·塔克 / 阿努潘·凯尔 / 约翰·奥提兹 / 谢伊·惠格姆 / 朱丽娅·斯蒂尔斯

类型：剧情 / 喜剧 / 爱情 / 家庭

制片国家/地区：美国

语言：英语

上映日期： 2012-09-08（多伦多电影节） / 2012-11-21（美国）

片长： 122分钟

又名：失恋自作业（港） / 派特的幸福剧本（台） / 每朵乌云背后都有阳光 / 一线希望 / 闪开，让我拥抱幸福

匹配方法篇4

一、散热装置匹配设计方法

柴油机冷却系统主要由储水罐、缸体水套、水泵、水散热器、风扇、水管和温度调节装置等组成。挖掘机生产厂家选配柴油机后,柴油机缸体水套、水泵、温度调节装置均确定,挖掘机生产厂家只需根据其冷却系统散热量选配水散热器、风扇、导流罩等散热装置,并根据柴油机及挖掘机结构确定相关管路。

1. 散热装置散热量

(1)确定柴油机热平衡功率

挖掘机选配的柴油机,其热效率通常可达30%～40%,其余热量经过各种传热方式传递给柴油机冷却系统。柴油机冷却系统匹配的实质是实现能量平衡,该能量平衡应以柴油机最恶劣工况计算。柴油机最恶劣工况有2种,即最大扭矩工况和额定功率工况。最大扭矩工况时,柴油机转速较低,冷却液压力较低,缸体水套处可能形成气泡,使柴油机出现过热现象。挖掘机作业时,柴油机油门往往最大,并处于额定功率状态。柴油机处于额定功率时,比较符合挖掘机实际作业工况,冷却系统的水散热器、风扇、管路以柴油机应以额定功率作为计算工况。

(2)散热装置散发的总热量

根据柴油机额定功率,可以初步计算出单位时间散热装置散发的总热量Qw,可采用公式(1)计算

式中:Qw——散热装置单位时间散热量,kW;

Φ——柴油机冷却系统的热量占燃料热量的百分比,取值0.18～0.25;

ge——柴油机燃油消耗率,kg/(kW·h);

Pe——柴油机功率,kW;

hn——燃料热值,柴油取41870kJ/kg。

由于散热装置工作时受环境、柴油机结构、柴油机安装仓结构、液压系统散热等很多因素的影响,散热装置散发的总热量很难精确计算。在设计之初,为了简化计算,柴油机工作时需要散热装置单位时间散发的总热量Qw可按0.65～0.9倍的柴油机额定功率计算。当挖掘机采用直喷燃烧型式和大缸径柴油机时,可以取偏下值。考虑到初始设计时的余量,可取0.7,或参照柴油机参数表给出的测试数值。

(3)确定冷却空气需要量

冷却空气的需要量通常根据水散热器的散热量确定,而水散热器的散热量va通常等于散热装置的散热量,具体计算公式如下:

式中:Va——水散热器单位时间散热量,kW;

⊿tl——空气通过水散热器后的温差,取25～35℃;

ρ1——空气的密度,取1.01kg/m3;

Cpl——空气的定压比热,取值为1.047kJ/kg.℃。

(4)计算冷却液的循环量

根据热平衡理论,计算散热装置所需要的冷却液的散热量Vw可按公式(3)计算:

式中:vw——冷却液单位时间散热量,kW;

⊿t2——冷却液在水散热器中循环时的温升,取6～12℃;

p1——水的密度,取1000kg/m3;

Cp2——水的比热,取值为4.187kJ/kg.℃。

2. 水散热器设计

(1)确定导热系数和芯片距离

根据冷却液的循环量、冷却空气通过量,选取几种不同芯片结构水散热器,利用FLUENT流体软件分别模拟分析出各种水散热器导热能力的强弱,通常是模拟温度传导时导热量,即导热系数K,再选取导热系数K的最大值,以此值作为所选水散热器的导热系数K(。

水散热器芯片结构不仅影响水散热器的导热系数K,而且影响空气流动阻力,进而影响风扇消耗的功率。另i外由于挖掘机作业环境灰尘较多,容易造成芯子堵塞,会使散热性能大大下降。因此在满足散热量的前提下,应尽量增加散热芯片之间的距离。推荐工程机械水散热器散热芯片之间的距离为2.7～4mm。

(2)水散热器迎风面积计算

当确定水散热器芯片结构、芯片间距、翅高等参数后,导热系数K受环境温度和水散热器内冷却液压力影响较小,而受冷却风风速的影响较大。但研究结果表明,当风速超过10m/s时,导热系数K的增大很不明显,故在挖掘机初期设计中,通常取风速10m/s。则水散热器迎风面积S可根据冷却空气需求量Va除以风速V计算出来。

(3)水散热器冷却面积计算

水散热器冷却面积可通过公式(4)计算出水散热器冷却面积A:

式中:A——水散热器冷却面积,m2;

K—水散热器对空气的传热系数,取0.085kJ/m2·s·℃;

△T——水散热器中冷却液与冷却空气的平均温差。

平均温差△T由水散热器进水温度、水散热器出水温度、水散热器进风温度、水散热器出风温度计算或试验得出。

考虑到经过水散热器各个位置的冷却空气流速不均匀、水散热器芯片还会蒙上尘土,且散热孔容易堵塞等情况,均可使其散热性能有所下降,实际散热面积A0应为1.2～1.3倍的计算散热面积A。

在散热装置设计中,若挖掘机水散热器、液压油散热器、柴油机中冷器采用叠加结构,上述方法可分别计算出水散热器、液压油散热器和柴油机中冷器各项参数,然后求和,可得挖掘机整机散热器参数。

3. 风扇设计

(1)确定风扇的直径和传动比

根据水散热器的正面尺寸、整机尺寸、风扇与水散热器的相对位置确定水散热器导风罩的直径,从而确定风扇的直径。由于风扇产生的噪声与风扇转速有关,因此风扇叶尖线速度限制在90m/s以下,根据这一要求选择合适的

1——风量曲线2——柴油机机罩阻力曲线3——风扇静压效率A——匹配点

(2)风扇的选型与匹配

挖掘机用柴油机的风扇通常采用轴流式吸风扇,风扇的转速、叶型必须设计合理,并与整机系统阻力相匹配,以使工作点在风量曲线的高效区,同时避开喘振区,如图1所示。图中1为风量曲线,2为柴油机机罩对风速的阻力曲线,3为风扇静压效率曲线,曲线1和曲线2的交点A为匹配点,该点所对应的风扇风量应满足冷却空气的需要量,而且该交点应位于风扇静压效率较高区域,以使风扇能够稳定工作,远离喘振区。

4. 导风罩设计

风扇安装在导风罩内,风扇导风罩通常固定在柴油机上,其安装结构如图2所示。风扇未进入导风罩的轴向距

离A是风扇叶片厚度的1/3～1/2时,散热效果最佳。导风罩与风扇之间的径向间隙B不能大于2.5%的风扇直径,通常取15mm。

由于气流中障碍物会影响到风扇的性能,风扇相对于柴油机前端面和风扇相对于水散热器芯片的距离对于散热装置的散热能力影响比较大。另外,水散热器芯片、冷却风扇之间的距离与风扇直径有一定的关系。对于吸风式风扇,当其直径大于600mm时,风扇端面与水散热器芯片端面之间的距离应为50～1OOmm,且在不发生干涉的情况下,尽量取大值。

A——风扇未进入风罩的距离B——风扇轴向间隙

5. 散热装置管路布置

水散热器底部的冷却液经水泵加压后通过分水管压送到气缸体水套,再进入气缸盖水套内,冷却液吸收柴油机机体热量后经气缸盖出水孔流回水散热器。水散热器周围的空气由风扇的强力抽吸,空气流由前向后高速通过水散热器,热量不断地散发到大气中去,水散热器内的冷却液得到降温。冷却后的冷却液到水散热器的底部,冷却液如此不断循环,如图3所示。

根据水冷柴油机冷却液循环特点,确定散热装置的管路数量和走向,根据挖掘机、柴油机、风扇、导风罩结构确定管路长度,根据冷却液的循环量确定管路的直径。根据挖掘机、柴油机、水散热器的位置和间隙,确定补水罐的位置和大小(补水罐的位置应高于水散热器)。

二、匹配实例

为了验证挖掘机柴油机散热装置匹配设计方法的准确性,我们运用该方法对某公司20t级挖掘机散热装置进行匹配设计,该挖掘机及柴油机参数如表1所示。

1. 散热装置设计计算

按照散热装置匹配设计方法计算出柴油机额定功率下水散热器和液压油散热器的各项技术参数,计算结果如表2所示。挖掘机水散热器、液压油散热器布置方式采用并联式。

根据风扇匹配原理,选择风扇直径为750mm,风扇轮与水泵轮的传动比为0.95,风扇实际转速1850r/min,要求在最佳静压效率区,风扇风量不小于7.58m3/s。风扇风量、静压、静压效率的具体特性如图4所示。

1——风量曲线2——静压效率

2. 热平衡试验

我们将该散热装置装配在挖掘机样机上进行柴油机热平衡试验,作业工况为挖掘坚实土壤,测试时环境温度为135℃。试验时分别在水散热器、液压油、冷却液散热器等处布置温度传感器。测试时待挖掘机各部位温度平衡测试结果如表3所示。

匹配方法篇5

所以我的爱情来的很理智。

姑且在这里称他为“大吴”，2017年11月22日，他成了我的合法丈夫。

那天，我拿着刚出炉的红本本笑着对他说“我们现在是合法同居了”，他鄙视的看着我，还是笑了。

传说的红本本

亲朋好友祝贺我们的爱情修成正果，这段爱情在大家看来也都是水到渠成，意料之中。

而我与大吴的相识，却是那么的不靠谱，以至于我对我们的相识总是遮遮掩掩，不敢公之于众，借口说是学校活动认识的。

那是2012年末，那正是我大学时光开始的日子，我们在网络上相识了。现在看来，网络是我们的红娘，这个网络就是微信中的“附近的人”，那个时候微信“摇一摇”和查看“附近的人”的人相当的火，无聊的大学时光怎么能不去尝试呢？

更何况，我读大学的梦想之一就是在大学谈一场恋爱，也许着看起来很可笑，但这是我真实想法，因为我至始自终觉得只有校园的爱情，无关物质，只有纯粹的风花雪月。

奈何，我是一所男女比例极不协调的师范学校，男性竟成了稀有动物。

虽然大学有无尽的时光，无尽的电影电视和书籍等待着我，但我的校园爱情梦想从未忘记。在摇一摇和附近的人推出来的时候，我也按捺不住，结交了一帮狐朋狗友，谈天说地。

我一直觉得，虚拟的环境中更能让人敞开心扉，互诉衷肠。

那些虚拟的网友在我不断的交流和筛选中，大吴脱颖而出，成了我的恋爱目标。

现在想起来，爱情哪有什么水到渠成，还不是自己暗地里推波助澜。

大吴几乎完全符合我对男友的期望，年龄比我大一岁，学历相当，专业相仿，重要的是在我的观察中，他是一个有自己规划并雷打不动的执行，人品自然不错，也很符合“潜力股”的特质，而最最主要的是他们学校和我们学校相邻，那个学校是我所向往的。

我是理智的人，我也希望对方是一个成熟的人，孰轻孰重，都有自己的一个主见，大吴是一个这样的人，有过之而无不及。

一开始，我们的爱好相同的少，不同的多。

他是艺术生，喜欢画画，还喜欢打游戏。我是文科生，喜欢阅读，那时我对游戏的理解还停留在开心斗地主的层面，万万想不到我最后在召唤师峡谷如痴如醉。

所幸，我们有爱看电影的共同爱好，常常分享好电影，我也给他分享一些值得阅读的好书。

为了拉近距离，我捡起了我小时候的爱好——画画，死皮赖脸拜他为师，让他教我画画，为了证明我确实喜欢画画，还认认真真，像模像样的画了一幅“玫瑰”。

就是这幅赶鸭子上架的画

于是，我们从朋友变成了师徒，关系拉近了一步。

说是师徒，其实并未认认真真的教我什么，也就是讲了一些理论性的东西，给了一些参考教材，也就没什么后续了。

日常就是不咸不淡的聊着，关系的转变是2013年的愚人节，愚人节也可以成为表白节。是的，那天他发了一句表白的话，我暗自得意，表面依然云淡风轻，继续调侃他。

他虽然很郑重的说不是玩笑，但那时我们还未曾见面，仅仅是视频过。

让我耿耿于怀的是他的身高，仅一米七多一点，而且还是北方人，于是我后来常常说他是一个假北方人。而且并未见面相处，许多东西尚未可知。

见面，成了必然。

虽然在网络中已是熟人，但是初次见面依然无比尴尬。为了安全，是在我们学校见面的，不得不佩服自己无时无刻的理智和清醒。

那天的见面很平淡，如同老朋友见面。彼此和印象中所差无几，便在校园逛了几圈，他有些许期待，稍显殷勤。我则是挣扎在他的身高上，毕竟，我理想中的身高怎么也不能低于175吧。谁让我是处女座呢？

我们真正确定关系的那天是清明节，这个日子成了我们的恋爱纪念日，这个梗常常成为笑谈。

那时候，宿舍的同学都各自回家的回家，玩的玩，我则因为做兼职留在学校。那时候他常常会在没课的时候来我们学校，听说我要去做兼职，便提议下班的时候去接我，美名其曰一个女孩子回学校不安全，要去了兼职的地址。

因为我们两个学校虽然相邻，但来回之间颇有不便。便给他说，如果下雨你就别来了，回去不方便，他答应可以。

如果做过促销就知道，需要换上专门的服装，自己的贵重物品不便携带，锁在了别人的柜子里，仅仅是衣服放在了外面。

巧合的是，柜子的主人那天中午就下班去了外地，只有明天才回来。知道这个消息的我欲哭无泪，既不能把柜子主人召唤回来，也不能撬开柜子，除了无助剩下的就是凄凉。

庆幸的是，在这里兼职促销已有一段时间，一个阿姨知道之后借了我10块钱，那时候真的很感动，总算不至于流落街头。

而且最悲哀的是，那天真的下雨了，真是心如死灰，一丝期待了化为了虚无。

下班之后，如果按照我们的约定，他不应该来，我身无他物，也不能确认他来没来。也许是心里的侥幸和期待，没有从后门离开，走了我给了他地址的大门。

期待的在大门张望，并没有他的身影，一头扎入雨中，那一刻的心情和费玉清的“雪花飘飘，北风萧萧”那首歌绝配，真是一个凄凉而又悲伤的倒霉蛋。

就在自己为自己哀叹的时候，一把雨伞让冰冷的雨消失了，就像电视剧的情节一样，他打着伞站在了我的身后。本来坚强的自己，再回头看到他笑着的模样，再也绷不住自己的眼泪，成了脆弱的小绵羊。

我想这是天意，也算天作之合，有什么比他在你最需要的时候出现更让人感动呢。

至此，我觉得身高算什么呢！毕竟那一天回头的那一眼，他的身影已经如此高大。

他的好，我知道已经足以！

匹配方法篇6

关键词：尺度不变特征变换（SIFT）；图像匹配；随机选取一致性（RANSAC）；距离比率准则

中图分类号： TN 911.73文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2016.06.005

Abstract： Aiming at solving the problems of large calculating scale， poor realtime performance and high falsematching rate in the scale invariant feature transform （SIFT） feature matching algorithm， this paper presents an improved SIFT feature matching algorithm based on the distanceratio criterion to eliminate the matching errors. Traditional random selection consistency （RANSAC） method is used to select the correct matching pairs. However， it is complex and timeconsuming for the repeat iteration process as well as its occasionally matching error occurrences. In the proposed improved algorithm， slope consistency of the two matching lines is directly compared while the matching pairs beyond the slope range are eliminated. The improved algorithm is simple and efficient. Experiments show that the improved algorithm based on distanceratio has great matching accuracy， and short matching time with performance and efficiency enhanced.

Keywords： scale invariant feature transform （SIFT）； image matching； random selection consistency （RANSAC）； distanceratio criterion

引言

圖像配准是数字图像处理技术中的一个重要部分，它的优劣直接决定多传感器源图像的最终融合效果。图像配准的目的是对不同视角、不同时间或不同传感器所获得的同一场景的两幅或多幅图像做几个对齐，以便用于后续图像融合等处理。近年来，图像配准已成为图像处理领域中的一个研究热点，并已被广泛应用在航空影像自动制图、图像的三维重构、遥感数据分析等诸多领域。2004年，Lowe提出了尺度不变特征变换（SIFT）算法[1]，该方法是把图像之间的匹配转化成特征点之间的匹配[2]。正是由于SIFT算法具有很高的鲁棒性和较快的运算速度，因此它被广泛地应用在图像配准领域。之后采用欧氏距离法的bestbinfirst（BBF）算法对特征向量点进行匹配[3]，但是这会误匹配很多野点，降低匹配效果，严重地影响后面图像融合拼接的结果。对于以上问题有人提出基于置信度的匹配算法[4]，其本质还是对欧式距离中最小值与次小值之比作匹配阈值，结果仍然不理想。于是由Fischler等提出的随机选取一致性（RANSAC）算法[5]，虽然可以很好地估计匹配点中的内、外点，去除错误的匹配，但随着外点比率的增大，运算时间随之增加并且算法上相当麻烦。

针对SIFT特征匹配中错误匹配率高的问题，本文对先前的方法进行改进，提出一种更为稳定高效的图像匹配方法即基于距离比率准则的方法，从而使匹配更有效、更省时，降低SIFT匹配的误匹配率，达到提高匹配效率的目的。

1SIFT 算法的基本原理

在以关键点为中心的邻域窗口内取样，并采用梯度直方图来统计邻域像素的梯度方向，梯度直方图的横轴的取值范围是0°～360°，每10°为一个单位，总共有36个单位。梯度方向的直方图的主峰值则表示该关键点的主要方向，在每个区域里，只有保证大量的关键点都和主方向一致，才能确保旋转的不变性。尽管只有少部分的关键点被赋予多个方向，但不会影响整体匹配的稳定性[7]。接下来对每个特征点建立一个描述符，使其具有较高的独特性，以便更好地提高特征点的正确匹配率。

1.3SIFT特征点的匹配

对于生成的SIFT特征向量进行匹配是根据相似性度量来进行判定的，通常采用欧氏距离对SIFT的特征向量进行匹配。得到SIFT特征向量后，查找每个特征点的邻近特征点，如果最邻近的两个特征点间的距离和次邻近两个特征点的距离的比值少于某个给定的阈值，则说明这两个特征点匹配是成功的。降低此阈值，会减少匹配点的数目，使稳定性得到增加[8]。

nlc202309081804

2SIFT匹配算法中消除错误匹配算法的改进

在完成对应特征点的粗匹配后，为了更好地融合两幅图像，需要估计两幅图像的基础矩阵，使其满足一定的射影关系[9]。但是由于SIFT得到的粗匹配中存在很多的误匹配，很大程度上影响了后续图像的融合，因此需要用一些算法对粗匹配进行提纯，从而提高特征点匹配准确率和速度，更高效地完成图像的融合。

2.1RANSAC模型参数估计

传统的做法是通过使用RANSAC算法[10]，对SIFT得到的粗匹配进行提纯，主要是采用随机抽样的方法，即在一定置信率的约束下选取正确的匹配点，其特点是降低外点比率时效率很高，同时在计算的精度上也有提高。SIFT和RANSAC算法的结合，也是当前图像匹配中采用的主流方法。其过程是，首先采用SIFT算法对两幅图像进行SIFT特征点的提取，然后对提取的特征点进行特征匹配，最后利用RANSAC算法剔除匹配中错误的匹配点，同时计算变换矩阵。

2.2距離比率准则

与传统RANSAC算法不同，本文对原先SIFT得到的粗匹配结果采用距离比率准则的方法来进行提纯。由于之前预处理后的两幅图像，在经过SIFT特征匹配后仍存在很多错误匹配，可借助图像之前的标定与校正值，设定其中两个水平特征点间的匹配线段的斜率为标准斜率，使其他匹配线段的斜率与其比较，如果斜率相等则视为有效匹配，如果不等则剔除。其具体过程如下：

3实验结果与分析

为了验证本文方法的有效性，实验的两幅图像均选取图像处理中经典图片Lenna图，对其中一幅图像增加椒盐噪声作为对比，因为SIFT特征匹配算法是不受噪声的影响，对比实验是在同一硬件平台（Pentium（R）D 3.20 GHz，2.00 GB 内存）和软件平台（MATLAB 7.1）上进行。

图1是用RANSAC模型参数估计算法（传统方法）对SIFT特征粗匹配进行提纯后的结果。由图可见，仍然存有一些错误匹配和遗漏匹配的现象。

图2是用距离比率准则的方法（本文方法）对SIFT特征粗匹配进行提纯后的结果。由图可见，与传统方法相比，匹配的准确性有显著的改善。

表1为2种不同算法对SIFT特征粗匹配进行提纯时所需的时间及其正确匹配率。由表可以看出，本文的方法无论是在运算的时间上还是对于结果的正确匹配上均明显优于传统的提纯方法。传统算法之所以耗时长，是因为外点多，算法的抽样次数也同时增加，从而造成计算时间增加，影响匹配误差。本文算法时间短并且正确率高，是因为绝大多数的外点可以通过直线斜率比值等因素约束，经过几次迭代就可提出，所以本文的算法在计算效率上有明显优势。

4结论

本文对于SIFT特征匹配后造成的误匹配率高的问题，提出了距离比率准则的方法来解决，从而在匹配过程中，能够有效地降低错误匹配的概率，增加算法的稳定性和精确性。实验结果表明，本文所用的方法能比传统的 RANSAC 算法更为有效、省时地去除错误的匹配，改善了传统算法的复杂性。本文的方法在时间效率上优于传统的算法，并且达到了较高的匹配精度，为后续图像的拼接融合起到了很好的铺垫作用。

参考文献：

[1] LOWE D G. Distinctive image features from scaleinvariant keypoints[J]. International Journal of Computer Vision，2004，60（2）：91110.

[2]李晓明，郑链，胡占义. 基于SIFT特征的遥感影像自动配准[J]. 遥感学报， 2006，10（6）：885892.

[3]BEIS J S， LOWE D G. Shape indexing using approximate nearestneighbour search in highdimensional spaces[C]∥Proceedings of the IEEE 1997 computer society conference on computer vision and pattern recognition. Puerto Rico： IEEE， 1997：10001006.

[4]杨晓敏，吴炜，卿粼波，等. 图像特征点提取及匹配技术[J].光学精密工程， 2009，17（9）：22762282.

[5]FISCHLER M， BOLLES R. Random sample consensus： a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography[J]. Communications of the ACM， 1981，24（6）：381395.

[6]张永，武玉建. 一种改进的SIFT图像特征匹配算法[J]. 计算机工程与应用， 2014，50（9）：167169.

[7]于丽莉，戴青. 一种改进的SIFT特征匹配算法[J]. 计算机工程， 2011，37（2）：210212.

[8]吴锦晶，张仁杰，唐春晖. 交通路标图像的分割与识别方法研究[J]. 光学仪器， 2011，33（5）：3441.

[9]HARTLEY R I， ZISSERMAN A. Multiple view geometry in computer vision[M]. Cambridge： Cambridge University Press， 2004.

[10]曹楠，王萍. 基于SIFT特征匹配的图像无缝拼接算法[J]. 计算机与应用化学， 2011，28（2）：242244.

（编辑：刘铁英）

基于粗糙集的模式匹配方法篇7

随着信息化技术和Internet的迅猛发展,信息规模不断变大,为了满足人们对信息的发现和获取的更高需求,异构信息集成是解决问题的关键。而异构问题的解决归根到底是语义冲突的解决。而模式匹配是解决语义冲突的一种重要手段。机器学习方法在模式匹配中有广泛的应用,如K-近邻分类算法[1],人工神经网络方法[2],朴素贝叶斯方法等,这些传统的方法在特殊领域中有较高的准确率,但各自仍存在不足。如神经网络,当网络规模较大、样本较多时,训练过程变得复杂而且漫长。粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定信息的全新数学工具,它可以从大量的数据中分析、推理、挖掘隐含知识及规律。为此本文结合粗糙集的属性约简和人工神经网络的优点,提出一种基于模式的匹配方法。该算法能够在不影响匹配精确度的情况下有效地提高效率。

1粗糙集理论

粗糙集理论[3]是波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的一种数据分析理论。粗糙集理论在信息系统分析、人工智能及应用、知识发现、决策分析、模式识别、模糊控制等方面提供了一种新的数学方法。粗糙集理论是建立在分类机制的基础上的,它将分类理解为在特定空间上的等价关系,而等价关系构成了对该空间的划分。粗糙集理论将知识理解为等价关系对数据的划分,每一被划分的集合称为概念。该理论与其他处理不确定和不精确问题理论的最显著的区别是它无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,所以对问题的不确定性的描述或处理比较客观。下面给出粗糙集的一些定义:

定义1 知识库可表示为K=(U,R),其中R为论域U上的等价关系集合,则U/R表示R将U分成的所有等价类构成的等价类簇。

定义2 给定近似空间均K=(U,R),P⊆R且P≠Φ,P中所有等价关系的交集称为P上的一种不分明关系(或称不可区分关系),记作IND(P),即:

$[x]_{i n d (p)} = \underset{R \in Ρ}{\cap} [x]_{R} 。$

定义3 给定近似空间K=(U,R),X⊆U称U上的一个概念,非空子集P⊆R所产生的不分明关系IND(P)的所有等价关系的集合即U/IND[P]称为基本知识,相应的等价关系称为基本概念。

定义4 令R是一族等价关系,,若IND(R)=IND(R-{R}),,则称R为R中不必要的,否则就是必要的。若每一个R∈R都是中必要的,则称R是独立的,否则就是依赖的或非独立的。

定义5 设RQ⊆P,如果Q是独立的,且IND(Q)=IND(P),则称Q为的一个约简。P中所有必要关系组成的集合称为P的核,记作core(P)。

2粗糙集神经网络模型

2.1方法概述

模式匹配可分为元素级匹配和结构级匹配,本文主要研究元素级的匹配。匹配指的是模式间元素的映射和语义的一致性。而属性的语义信息主要体现在数据字典(例如属性名称)、模式(如数据类型,长度,是否为主键,取值的约束条件等)和数据内容(如属性值等)上。其中模式匹配是属性语义匹配的关键,本文就模式匹配方法进行研究。在模式匹配中,由于异构数据库的属性描述的不一致,导致属性匹配有一定的不确定性。而神经网络在处理具有不确定性的属性匹配问题上有着独特的优势,能够充分考虑到属性实例值的信息,且有较强的推广能力和自适应能力。因而神经网络方法在模式匹配中应用较广。文献[4,5]提出并研究了用BP神经网络实现异构数据库间属性匹配的方法,并开发了异构数据库集成的原型系统SEMINT(Semantic Integration),属性的模式信息和属性值的信息作为判断属性是否相同的主要指标。作为神经网络的输入信息,属性取值及用于描述属性的元数据信息必须量化为数值表示,再通过转换函数将这些信息转换到区间[0,1]之间。该方法对异构数据库间的属性匹配有很好的效果,但是当神经网络输入特征向量维数过多时,匹配结果会有很大差异。而粗糙集方法可以弥补神经网络方法的不足,它可以通过模式元素本身的信息,约简冗余属性,大大降低神经网络输入信息空间维数,能够缩短神经网络训练和匹配的时间,还避免了当数据规模较大时收敛困难的问题。流程如图1所示。

首先系统从数据源系统抽取部分模式信息,如模式名称、属性集、功能描述等组成信息表(如表1所示),人工对模式进行分类,将分类结果添加决策属性生成决策表,作为训练样例。通过粗糙集约简后,根据约简结果构建BP神经网络模型,模型训练结束输入待匹配数据输出最终匹配结果。

2.2算法描述

阶段Ⅰ 数据预处理

Step1:输入数据源系统Db1,Db2,…,Dbm及其模式S0,S1,…,Sn

Step2:提取模式信息。为了便于后续算法的运行,提取后还需要将模式信息转换为粗糙集算法和神经网络算法可运行的数字信息形式。转换后的数据组成数据集。针对可能出现的空值采用平均值填充算法(Mean/Mode Completer)对数据集缺失数据填充。然后采用等频率法对填充后数据集离散化。

Step3:从中处理后的数据集中抽取K个向量X0,X2,…,Xk人工分类,根据分类结果构成决策表。

阶段Ⅱ 粗糙集约简

Step1:使用Rosetta工具对决策表约简,删除决策表冗余属性。

Step2:输出决策表子集A={A1,A2,…,Ap}。

阶段Ⅲ BP人工神经网络匹配

Step1:构建三层前馈BP神经网络,输入神经元数目等于约简后决策表属性数目,隐藏层神经元数目根据训练效果调整,输出层神经元数目等于分类数目。

Step2:训练神经网络。将决策表条件属性作为输入数据,决策属性作为目标数据,输入神经网络训练。

Step3:将其余数据输入形成训练规则的BP网络中,输出[0,1]间匹配结果。

3实例

为了检验算法的效果,我们采用成都飞机工业公司的“计算机辅助模、夹具工时定额系统”的新开发的数据库和其遗留数据库中的部分数据作为对象,选取遗留数据库中的3张表(标准零件信息表、人员信息表和车间信息表)和新开发系统中设计的标准件录入管理表作为实验对象。实验结果如表2所示匹配结果很理想。通过统计属性相似度结果如表3所示,相似与不相似之间的界限非常明显。结果表明,基于粗糙集神经网络算法是一种可行有效的方法。

4结论

本文介绍了一种基于粗糙集和BP神经网络的模式匹配方法,实验表明该方法能够保证匹配准确度的前提下提高算法效率。同时该算法具有很好的通用性,可以应用于Ontology等模式中。在制造业背景下的信息集成中,单纯的模式匹配方法仍有不足,将模式匹配和领域概念知识相结合是我们接下来研究的重点。

参考文献

[1]Cohen W W,Haym H.Joins that generalize:text classification using WHIRL.Proceedings ofthe Fourth International Conference on Knowl-edge Discovery and Data Mining(KDD98),1998

[2] Mitchell T.Machine Learning.McGraw Hill,1996

[3]Pawalk Z.Rough sets.International Journal of Computer and Infor-mation Science,1982;11(5):341—356

[4]Li WS,Clifton C,Liu SY.Database integration using neural net-works:Implementation and experiences.Knowledge and Information Systems,2000;2:73—96,2000(Springer-Verlag London Ltd)

汽车动力传动系匹配方法的研究篇8

随着2008年下半年的全球金融危机的爆发,汽车工业也因此受到不小的冲击。汽车消费者在追求汽车动力性的同时,也越来越来注重汽车的经济性和排放性能;而汽车动力性,经济性的好坏很大程度上取决于汽车发动机和传动系型式及参数选择,亦即取决于汽车动力传动系统合理匹配的程度。合理匹配的发动机与传动系参数将显著降低汽车的燃油消耗并可获得较好的动力性,从而可以减少燃料消耗,减轻发动机磨损,提高发动机的寿命;而且还可取得良好的排放效果。多年以来很多研究人员对汽车动力传动系匹配方面进行了不同角度的研究,目前有关这方面研究资料有很多,本文将对常用的匹配方法进行总结,建立一个研究匹配的基本模式。

1 动力传动系匹配研究基本模式

笔者根据大量的研究资料总结了研究汽车动力传动系匹配的基本模式,如图1所示。

2 优化目标函数模型的建立

2.1 动力性目标函数建立

2.1.1 发动机数学模型建立

由于发动机特性具有不确定性,发动机的数学模型的建立需利用经验公式,把发动机性能特性看作是发动机性能指标和运行参数的函数[1],外特性曲线如图2所示,可表示为:

$Μ_{e} = \frac{Μ e_{\max} - Μ_{p}}{(n_{p} - n_{m})^{2}} (n_{m} - n_{e})^{2} (1)$

式(1)中: $n_{e} = \frac{v i_{g n} i_{0}}{0.377 r}$ ;

Me—发动机有效扭矩,N. m; Memax —发动机最大有效扭矩,N. m;MP—发动机最大功率对应的扭矩,N. m;nm—发动机最大扭矩对应的转速 r/ min;np—发动机最大功率对应的转速r/ min;ne—发动机转速, r/ min ;v—汽车行驶速度,km/h;ign—变速器的n档传动比;i0—主减速器的传动比;r——车轮半径,m。

nemin 为发动机最小稳定转速。随着发动机转速ne增加,发动机发出的功率Ne和扭矩Me都在增加,当达到最大扭矩Memax 时,发动机转速为nm。再增加发动机转速时,Me有所下降,但功率继续增加,一直到最大功率Nemax ,此时发动机转速为np,对应的扭矩为MP。继续增加转速,功率下降。允许的发动机最高转速为nemax 。一般汽油机的最高转速不大于最大功率时转速的10%—12%。

2.1.2 动力性目标函数

由于汽车原地起步加速时间能较为全面地反映汽车动力性,通常选用汽车原地起步加速时间作为汽车动力性目标函数。

根据汽车行驶方程式可得:

$\frac{d v}{d t} = \frac{g}{δ G} [F_{t} - (F_{f} + F_{w})] (2)$

积分得: $\int_{0}^{v_{2}} d t = \int_{0}^{v_{2}} \frac{δ G}{g \cdot [F_{t} - (F_{f} + F_{w})]} d v (3)$

因此汽车从0~v2连续换挡加速时间为:

$Δ t_{0 - v_{2}} = Τ_{0} + \sum_{v = v_{1}}^{v_{2}} \frac{G δ}{3.6 g} [\frac{Μ_{e} i_{g} i_{0} η_{Τ}}{r} - (G f + \frac{C_{D} A v^{2}}{21.15})]^{- 1} (4)$

式(4)中, $\frac{d v}{d t}$ —汽车原地起步的加速度,m/s2;Ft—汽车牵引力,N;Ff—汽车滚动阻力,N;Fw—汽车的空气阻力,N;G—汽车总质量,N;g—重力加速度,m/s2;CD—空气阻力系数;A—汽车迎风面积,m2;f—道路阻力系数;δ—汽车转动惯量换算系数;T0—汽车从起步到速度为v1时所需要的时间,s;v1、v2—分别是汽车换挡前、后所达到的速度,m/s。

2.2 经济性目标函数的建立

三种行驶工况下的燃油消耗量Q。

2.2.1 选用等速(汽车平均车速)行驶工况下燃油消耗量 $Q_{s} = \frac{p b}{367.1 γ} t (5)$

式(5)中,其中p—汽车的阻力功率,kW;b—燃油消耗率,g/(kW·h);γ—燃油重度,N/L;t—行驶时间,h。

2.2.2 选用等加速行驶工况的燃油消耗量

由汽车的行驶速度va1行驶至va2的燃油消耗量,计算时把加速过程分割为n个区间,每增1km/h为1个小区间。

$Q_{a} = \frac{1}{2} (Q_{t 0} + Q_{t n}) Δ t + Δ t \sum_{i = 1}^{n - 1} Q_{t i} (6)$

式(6)中 $Δ t = \frac{1}{3.6 \frac{d v_{j}}{d t}}$ ; $\frac{d v_{j}}{d t}$ ——汽车的加速度,m/s2;

—各个时刻的单位时间燃油消耗量,mL/s; $Q_{t i} = \frac{p b}{367.1 γ}$ ;Qt0—行驶初速度va1时,即t0时刻的单位时间燃油消耗量,mL/s;Qtn—车速为va1+n·1, km/h时,即tn时刻的单位时间燃油消耗量,mL/s。

2.2.3 选用等减速行驶工况燃油消耗量

$Q_{d} = \frac{v_{a 2} - v_{a 3}}{3.6 \frac{d v_{d}}{d t}} Q_{i} (7)$

式(7)中Qi—怠速工况燃油消耗量,mL/s;va2、va3—起始及减速终了的车速,km/h; $\frac{d v_{d}}{d t}$ —减速度,m/s2。

3 优化目标函数的确定

F(X)=c1Δt0-v2+c2Q (8)

式(8)中,c1、c2为加权因子;Δt0-v2为加速时间,s;Q为燃油消耗量,mL。

4 待优化参数的确定

待优化参数是研究人员针对其研究的侧重点,利用汽车的某些参数以达到优化匹配的目的。不同的侧重点多选择的待优化参数有所不同。

有些因为在汽车传动系参数中,影响传动系与发动机匹配的主要参数是传动系的传动比,包括变速器传动比和驱动桥传动比。因此,一种方法是选择变速器各挡传动比ign和主传动比i0为设计变量,则有

$X = [\begin{matrix} i_{g 1} & i_{g 2} & \dots & i_{g n} & i_{0} \end{matrix}]^{Τ} (9)$

此外,由于仅改变主减速器速比也能够达到优化的效果,而且对于原车调整成本也比优化整个传动系的成本低,实验验证也相对简单。若选择主传动比i0为设计变量,则有

X=i0 (10)

5 约束条件的确立

针对你选择的待优化的参数,确定所需的优化条件。以下是分别是一些常用参数所确定各自参数的约束条件[2,3,4]。

5.1 发动机性能指标的要求

5.1.1 发动机扭矩适应性要求

1.1≤Memax /Me≤1.3 (11)

5.1.2 转速适应性要求

1.4≤nP/nm≤2.0 (12)

5.2 汽车动力性要求

5.2.1 最大爬坡度要求

$Μ_{e m a x} \geq \frac{G r (f c o s a_{\max} + \sin a_{\max})}{i_{0} i_{g 1} η_{t}} (13)$

式(13)中,amax —汽车最大爬坡角;ig1、i0—汽车一档传动和驱动桥速比,ηt—机械效率。

5.2.2 最高车速要求

最高车速应大于或等于所要求值vemax ,即:

$\frac{0.377 \cdot n_{e m a x} r}{i_{0} i_{g n}} \geq v_{e m a x} (14)$

式(14)中,nemax —发动机最高转速(r/min)。

5.2.3 直接档动力性要求

直接档的动力因素应大于或等于所要求的最大动力因素D0max ,即:

$(\frac{Μ_{e m a x} i_{0} i_{g 1} η_{t}}{r} - \frac{C_{D} A v^{2}}{21.15}) / G \geq D_{0 \max} (15)$

式(15)中,D0max —直接档时汽车最大的动力因数。

5.2.4 速比约束条件

传统的变速器各挡的传动比大体上是按照等比级数分配的。按等比级数分配速比的主要目的在于充分利用发动机的功率,提高汽车的动力性。但在实际中由于齿轮配置等原因,各挡传动比之间的比值并不正好相等。所以采用偏置等比级数法。具体的各挡速比分配规律因人而异,故不作归纳。

5.3 汽车燃油经济性要求

汽车在常用工况下经济负荷率要求:

0.7≤U≤0.9 (16)

式(16)中,U—发动机的负荷率。

$U = \frac{(G f + C_{D} A v_{a}^{2} / 21.15) v_{a} / 3 600}{Μ_{e} n_{e} η_{t} / 9 549} (17)$

6 优化程序的编写

先根据目标函数、待优化参数及其约束条件,为了达到某种优化匹配的效果,选择适合的优化算法,目前较为采用的算法主要有:模糊算法、遗传算法、区域算法[5]等,在确定算法后,将算法与优化对象相结合,利用计算机软件进行编程,目前主要基于VC、VB软件进行编程。

7 实例验证

针对具体的实例,利用编写好的程序进行优化,将优化结果与原来的性能指标进行比较,得出该优化方法的优越性。

8 结论

笔者对以往大量的有关汽车动力传动系优化匹配的研究进行[3,4]总结,得出研究汽车动力传动系优化匹配得一般模式,为以后从事汽车动力传动系优化匹配方面研究的人员提供方便。

参考文献

[1]余志生.汽车理论.北京:机械工业出版社,1992

[2]刘惟信,戈平,李伟.汽车发动机与传动系参数最优匹配的研究.汽车工程,1991;(13):65—71

[3]文孝霞,杜子学,栾延龙.汽车动力传动系统匹配研究.重庆交通学院学报,2006;25(1):138—141

[4]王延卿.汽车动力传动系统最佳匹配的研究.世界汽车,1993;(3):15—17

基于特征描述子的匹配方法篇9

自动指纹识别系统 AFIS(Automatic Fingerprint Identification System)由指纹图像的采集、指纹图像预处理、特征点提取以及特征点匹配4个模块构成。指纹图像的特征点匹配就是对模板指纹和采集指纹进行比对,判断是否来自于同一指纹,此过程称为指纹识别过程,是整个自动指纹识别系统的关键,匹配结构最终结果的好坏决定了整个系统的优劣,因此,指纹匹配是指纹识别系统的重要标准和核心。

1 细节特征介绍

迄今为止,人们在指纹提取方面进行了大量研究,提出了多种指纹图像细节提取算法[3,4]。指纹细节特征包括奇异点特征和结构特征两类。核心点和三角点构成奇异点特征,而端点、分叉点、孤立点、方向和位置信息等属于结构特征,其中,端点和分叉点是图像细化的主要特征。常用的基本指纹特征是细节特征,通常每个指纹图像包括几十个细节特征。然而,在传统指纹识别系统中,识别算法一般以细节特征集合为主,并且结合细节点的局部特性。例如:频率特征、局部结构特征、方向场特征等。计算模板库指纹和采集指纹细节特征集合之间的相似度时,不仅要考虑到细节特征的局部相似性,还需考虑到指纹的全局相似性,计算过程较为复杂。

文中采用的匹配方法是采用基于奇异点的特征描述子的匹配算法。从实际采集到的图像可以看出,核心点一般比三角点稳定,这与其所处的位置有关,核心点位于指纹的中心,而分叉点则位于指纹的两边,其中,指纹对准利用的就是核心点存在一个主方向。

2 指纹图像的匹配方法

由于自动指纹识别系统一般是在嵌入式系统上实现,因此对算法的复杂度、运算速度、存储空间需要等均有较高的要求,因此选用国际上普遍使用的基于细节特征的匹配算法。基于细节的匹配算法由于是通过严格的类推方法得出的,身份验证基本得到所有国家法律的认可。相对来说,该算法运算速度快,一幅300×300像素的指纹图像,仅需几十个特征向量。

2.1 指纹方向汇聚性分析

通过观察一枚比较清晰的指纹图像,可以发现指纹在非奇异点区域具有很强的方向性,而这种特性在奇异点区域不具备。在考察一枚指纹的图像的汇聚性时,需尽可能减小由于噪声和背景区域的影响,因此,指纹的有效区域和背景区域相分离是指纹特征匹配必不可少的前提。文中采用的是基于方向场的指纹图像分割方法的基础上进行的匹配。

2.2 特征描述子相关概念

通常指纹奇异点可以用特征向量Fk=(xk,yk,φk,tk)T描述,其中,奇异点坐标为(xk,yk),方向范围为(-π,π];奇异点周围纹线的局部方向用φk表示,它的方向范围为 $(- \frac{π}{2}, \frac{π}{2}]$ ;tk为奇异点类型。常规的特征点描述子不能直接应用于特征点的相似度计算,因为它的特征结构过于依赖图像的形状,且对图像的旋转和平移较敏感,因此,文中通过使用其他特征点和当前特征点的相对信息来描述当前特征点,并定义了全局特征描述子,使其包含了大量的指纹全局信息。

定义dϕ(t1,t2)为角t1和t2的差值,计算公式如下

对于描述任意一对奇异点(Mk,Mj)的相对特征向量的计算公式如下

其中,dkj为两个奇异点的相对距离;θkj为两个奇异点形成的向量方向与奇异点方向之差;φkj为两个奇异点方向之差。全部细节特征点的相对特征集合SFk=(Fk0,Fk1,…,Fkn)为奇异点Mk的全局特征描述子,其中,Fk0,Fk1,…,Fkn为细节点M0,M1,…,Mn与Mk的相对特征向量。

2.3 局部特征匹配

文中使用随机局部区域描述子特征(RLRD)实现指纹的局部特征匹配,其原理如下:设随机种子为s,对指纹前景区域中生成一个点列中的每个点分别生成对应的随机方向,将N个带方向随机点构成的随机点列表示为:M={(xi,yi,θi)} $_{i = 1}^{Ν}$ 。设分割边界的距离大小的下限为d1,上限为d2的计算公式如下

其中,ξ在文中值为0.75。为保证生成足够多的随机点,使指纹图像在前景区域中所占比例较小,则令d2的大小随着前景区域的大小而变化,且生成的随机点是均匀分布的,如图2所示。

随机点生成后,生成了随机点列,文中采用TICO[6]采样结构如图6所示[6]。提取细节特征描述子,实现指纹方向场的采样,进而提取RLRD特征[5]。其中,位于采样结构的中心m点为参考点,由L个半径大小为rl,1≤l≤L的同心圆组成,每个采样点pk,l等距离分布在同心圆上,且每个圆上包含Kl个采样点。若以θ为参考点m的方向,则所有的随机点mi可以从参考点m指向的最里层同心圆的一点出发,沿逆时针方向由里向外依次顺序连接各层,组成一个向量。对应的细节点描述子为每个采样点与参考点方向的夹角值,则称所有夹角值组成的向量为描述子向量,该描述子对旋转和平移具有很好的鲁棒性。

设随机点mi相对应的采样点列为{oi,1,oi,2,…,oi,K},其中,K为采样点数,采样点数的的计算公式为

则mi对应的描述子表示为{φ(oi,1,θi),φ(oi,2,θi),…,φ(oi,K,θi)},其中,φ(oi,K,θi)为采样点oi,K相对于θi的角度。最后,由所有随机点对应的描述子依次连接得到指纹图像的RLRD特征,计算公式如下

文中提取的RLRD特征的描述子特征为随机位置的方向场特征,即根据存储的随机点列M和采样指纹完整方向场提取采样的指纹RLRD特征。文中采用文献[7]的中心点和方向对准,即假设指纹库中的指纹和采样指纹的中心点和方向分别为(xt,yt,θt)和(xq,yq,θq),则随机点M的转换公式为

其中,M′={(x′i,y′i,θ′i)} $_{i = 1}^{Ν}$ 和Δθ=θq-θt是对准后的随机点。以对准后的随机点M′为准,提取指纹的RLRD特征公式为

其中,o′i,k是指纹采样点位置的方向。

设ωi,k为RLRD特征向量中对应点(i,k)的采样点的权重,则指纹库中的指纹和采样指纹的RLRD特征的相似度为

其中, $s (a, b) = \frac{2}{π} \min (φ (a, b), φ (b, a))$ 。

为更好地提取中心点,对采样指纹的中心点方向进行微调,以4°为步长,在-22°～22°寻找使相似度S(RLRDi,RLRDq)达到最大值的位置。

2.4 全局特征匹配

文中使用细节点全局特征描述子,实现了基于点模式的指纹匹配算法。通过接收两个指纹图像的细节点序列来输出匹配分数,精确表示相似度的大小。设输入的两个奇异点序列为A={ai} $_{i = 1}^{Ν}$ 和B={bj} $_{j = 1}^{Μ}$ ,计算参考点集合,算法步骤如下:

(1)分别计算A,B两个细节点序列的的每个细节特征点全局特征描述子。

(2)计算A,B两个细节点序列间的相似度函数S′(a,b)。

(3)将函数S′(a,b)按照函数值从大到小排序,取前Ts项对应的细节特征点为参考点集。

使用参考点集中的奇异点计算旋转、平移参数,即通过几何变换调整指纹图像的状态。特征向量Fai,Fbj的角度差函数计算公式如下

其中,特征向量的θ分量为Fai·θai和Fbi·θbi;特征向量的φ的分量分别为Fai·φai和Fbi·φbi。则参考点a,b的角度差向量为

式中,Vϕ中含有角度旋转的所有信息,并对它计算角度差的直方图,直方图中峰值为最终的参考点旋转参数。

以a,b参考点的坐标分别为(xa,ya),(xb,yb),它的平移参数计算公式如下

在两枚指纹旋转后,调整细节序列B而得到新的细节序列B′的公式为

当两枚指纹经过几何形变后,使得指纹图像对旋转和平移具有较好的鲁棒性。若匹配分数DI大于所设定的阈值,则实现指纹匹配,输出模板库中与采集的相匹配的指纹;若不匹配,则将该指纹特征信息存储到模板库中以备使用。

3 实验结果

文中RLRD特征提取的测试使用的是国际模式识别协会举办的指纹识别算法竞赛的标准数据库,即FVC(Fingerprint Verification Competition)数据库[8]。文中选用的是系列FVC2002,其中包括子库DB1,DB2和DB3,每个数据库包含100枚不同的手指,并在指纹采集时对同一个手指采集8次,总共采集800幅指纹图像作为测试用例。由于文中的算法需要稳定的核心点用于对准,但在数据库FVC2002中存在许多指纹图像没有采集到核心点,因此,选取数据子库DB1,DB2和DB3中的第1,2,7,8次采样进行实验分析。

实验中的性能标准有错误接受率(FAR)、等错误率(EER)、零错误接受的识别率(ZeroFAR)和区分指数(DI)。

EER(Equal Error Rate):错误拒绝率FRR和FAR接近时的平均值,计算公式如下

ZeroFAR:当FAR=0时,系统对正式用户的识别率。

DI(Discrimination Index):mean1和mean2分别表示类内或类间的均值,std $_{1}^{2}$ 和std $_{2}^{2}$ 则分别表示类内和类之间的方差,且指纹的辨别率与DI值成正比,即DI值越大表示辨别率越高。

(1)EER性能在FVC2002的3个子库上的测试结果比较。

(2)DI指标在FVC2002的3个子库上的测试结果比较。

如图4和图5所示,系统指标DI和EER随N的增大变化不大,这是因为文中使用的标准Tico描述子,对每个点平均提取了78个采样点的特征方向信息,随着N值变大,即在指纹的前景区域中得到的采样点越多,但系统的性能EER和DI均不会有太大变化。

4 结束语

针对基于特征描述子的指纹匹配方法研究,克服了点匹配的计算量大、速度慢和参考点确定难等缺点,且对图像的旋转和平移具有较好的鲁棒性。文中所用的算法需要核心对准,若没有检测到核心点,则选择使用曲率最大值的点,好的对准算法可以使基于特征描述子的随机局部区域描述子特征的匹配性能进一步提高。

参考文献

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一种基于序列匹配的行为识别方法篇10

智能型监控系统不仅能在动态影像中追踪欲锁定的目标物体,而且能够正确地判断目标物所处的状态及其与环境的互动情形。一个能准确判断并且分析人类异常行为的系统,对于日常生活有极大的用处。例如人行道、斑马线等环境,进行行人异常行为分析,判断是否有人在斑马线上跌倒发生危险情况。计算机视觉中人运动的视觉分析是从图像序列中进行人的检测、跟踪、识别和行为理解;而模式识别中生物特征识别技术是利用人的生理或行为特征进行身份鉴,被广泛应用于计算机智能视频监控领域。人的行为作为一种可识别的生物技术,其难点在于如何描述一个行为以及如何从视频序列中检索一个行为。人体运动不同时刻的姿势,从侧面观察投影图不同,所以不同行为的识别很大程度依赖于行为序列的人体侧影随时间的变化,所以可以将行为序列看成有一组静态的姿势所组成的模式。Cunado等将大腿建模为链接的钟摆,并从其倾斜角度信号的频率分量中获取步态特征。Little等从光流图像中获取频率和相位特征来识别个人。王亮等提出一种基于人体侧影轮廓的人的身份的识别技术,EKINCI扩展该方法,提出使用基于人体侧影轮廓投影进行身份识别的方法。本文提出一种基于傅立叶描绘子和序列匹配的行为识别算法。首先获取人体侧影的轮廓线,使用傅立叶描绘子提取特征,结合改进的序列匹配算法实现行为识别,并验证算法的有效性。

2. 特征描述

2.1 人体轮廓特征

确定行人内在运动的一个重要线索是人体轮廓形状随着时间的变化。为了降低信息冗余度及减少计算复杂度,我们将二维轮廓形状变化转换为一维的距离信号来近似表达时空变化模式,其过程如图1所示。

2.2 基于傅立叶描绘子的特征描述

假设C是二维轮廓形状的顺时针方向的简单封闭轮廓线,轮廓线边界上的点用复数z表示为。轮廓线矩心坐标zc使用公式(1)计算,其中N是轮廓边界像素总数。

边界上任意一点到矩心的距离表示为:

考虑质心到人体轮廓点的距离构成一个向量R=r1,r2,…,rN,N为人体轮廓边界点的个数,R的离散傅立叶变换(DFT)为:

对序列进行归一化操作,使用式(4)描述的特征向量表示特征:

3. 匹配算法

通常使用时空相关来对行为建模,即通过依赖时间对行为的动态变换进行编码。文章提出了一种简单而有效地表示方法,运动序列被表示成一组可判别的静态的关键姿态的样例。此方法采用时间不变的表示。基于特征匹配的序列相似度的计算都需要提取特征序列,由于一个行为可能出现的姿势并不是特定的,所以应该避免使用逐帧比较,同时帧与帧的比较也应该不依赖于身高、图像的大小等参数。假设视频序列中只有一个人产生行为,但是同一个序列可以出现多个行为,首先将特征图像归一化,使人体出现在视频的中心对称的位置,并通过双线性差值算法使图像的高度相同。使用Frobenius范数作为序列的相似性度量,对于序列X与序列Y,首先利用公式(5)计算帧P与帧Q之间的相似度。然后利用算法1计算序列之间的距离。

假设一个训练好的特征序列数据集Xi=[x1,x2,…,xn],i=1,2,…,N,表示分类为ci的特征序列,N表示已知分类个数,ni是样例集Xi的样本数量。给定一个时间连续的输入序列,我们的目标是在输入序列中分割出视频中所包含的行为片段。假设一个视频序列中只包含一个人的行为,如图2所示,为能够分辨出行为类别,我们将输入序列分割成连续的视频片段,如Y=y1,y2,…,yn是已经分割的视频片段,问题转化为找到满足最小值问题arg minid*(Y,Xi)的样例分类ci,使样例Xi与序列Y的距离最小,问题是如何比较两个视频序列的相似度以及序列Y如何分割,多长才合适?具体计算如算法1所示。

算法1序列匹配算法:

第1步:定义样例序列Xi中的帧xj与测试序列Y的最小距离帧的距离,记为dj(Y)=d(xj,yopt)。

第2步:计算特征序列Xi的每一帧与序列Y的距离构成一个距离向量D(Y)并计算距离向量的期望值mi作为序列Xi与序列Y的距离,式(6)中ni表示序列Xi的长度。

第3步:应用公式(5)计算帧与帧之间的距离。

第4步:计算最小值问题arg minid*(Y,Xi)=arg minimi,序列Y被最终判定为分类ci。

从视频序列中分割n=maxi|xi|,i=1,2,…,N帧作为测试序列,这个长度的序列包含所有样例库中可能的完整行为周期,当检测完一个行为之后需要继续检测下一个行为的时候,由于前一次匹配的行为所使用的视频序列长度没有达到n,所以必须回溯,下一轮分割从上一次匹配的最后一帧的下一帧开始。

4. 实验结果

4.1 测试数据集与预处理

Weizmann行为数据库包含9个人10种不同的行为序列。数据库提供的是avi格式的视频文件。图3显示daria的10种不同行为序列中的一个典型特征帧。

实验中首先将视频文件分解为视频图像帧序列,采用邻帧差法从图像序列中动态构建背景,算法主要利用两帧相差提取第k,k+1帧中的共同背景子区域B(k,k+1,x,y),k=1,2,…,N-1,利用公式(8)来逼近重建背景。

公式(8)表示将k,k+1帧中共同背景拼接到已经估计的背景区域B(x,y)中,∪表示拼接算子。采用背景差法提取运动对象,利用形态学算子对前景物区块内的小洞进行修补。Weizmann行为数据库一个行为序列以及提取的侧影如图4所示。

由于行走方向及人体身高等因素的影响,视频序列中不同帧之间人体侧影大小是有差别的,因此在进行区域分割之前,我们首先对目标高度进行归一化。具体方法如下:假设fi视频序列中的第i帧中只包含人体部分的矩形区域,其大小为Mi×Ni。利用双线性插值将进行等比例缩放,缩放之后的图像高度为M,将序列中的所有帧进行同样处理,获得归一化的人体区域图像序列,则该序列的所有图像的高度均为M。

4.2 实验结果

由于样本数量较少,无法从训练样本中准确估计概率密度函数,因此可以采用非参数的方法设计分类器,本文采用近邻分类算法(NN),测试样本被归入与其距离最近的标本所在的类别。图5显示一个测试帧和从训练序列中找到的最相似的帧。

本文使用Open CV在C#环境下完成测试实验,Open CV是一个开源的视频图像处理开发包,C#版本是原始C语言版本的托管代码封装,方便在Microsoft.NET环境下快速开发。实验中选择Weizmann行为数据库,该行为数据库被广大的同类文章作为验证算法的首选,其中包含10种不同的行为,每个行为包含9个演员的序列,通过留一校验(leave one out cross validation)的方法,计算正确识别率CCR(Correct Classification Rate)。表1给出不同算法CCR测试结果。表2描述了在Weizmann行为数据库的测试结果,其中a1-a10表示10种不同行为序列,s1-s9表示不同的演员,最后一列表示分类器正确分类的序列数量,表示分类失败,√表示分类正确。各种行为的含义:a1-弯腰,a2-原地站起,a3-跳,a4-单脚跳,a5-跑,a6-侧行,a7-滑行,a8-走,a9-单手挥动,a10-双手挥动。

5. 结论

本文提出的算法主要有以下优点:(1)算法采用动态背景,适应于背景改变的监控环境。(2)基于改进的序列匹配,算法简单。(3)通过侧影轮廓线展开,将二维信号转换为一维特征,并使用傅立叶描绘子描述特征,计算量小。(4)此算法尤其适应于非周期行为的检测。实验证明该算法是有效的。

参考文献

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