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西北工业大学完成多源高冲突信息的动态推理

时间:2023-07-21 理论教育 版权反馈
【摘要】:该项目由西安电子科技大学段振华等8人承担完成。(成果处) 该项目由西北工业大学梁彦等8人承担完成。②多源高冲突信息的动态推理。利用计算机视觉中的双目测距原理,在解决相机标定和立体像对校正等关键问题的同时,采用多图像恢复出人脸三维信息,进而按照已有识别方法的需要,将三维的人脸信息转换为投影图像。该项目获2014年度陕西省科学技术奖二等奖。

西北工业大学完成多源高冲突信息的动态推理

【可信软件设计开发与验证的基础理论与关键技术】 该项目由西安电子科技大学段振华等8人承担完成。项目主要创新点:①建立了完整的投影时序逻辑PTL和命题投影时序逻辑PPTL系统,提出并证明了100多个定理和500多条逻辑规则;证明了PPTL和命题区间时序逻辑PITL在无穷区间上的可判定性,纠正了25年前国外学者所证明的PITL不可判定的错误结论;证明了PPTL和PITL的表达性是完全正则的,复杂性是非初等的,为验证完全正则性质的模型检测提供了理论基础;建立了PTL和PPTL的公理系统,为基于PTL和PPTL的演绎证明提供了理论基础。②设计了集建模、仿真和验证为一体的并行程序设计语言MSVL;给出了MSVL的最小模型语义、操作语义和公理语义;提出了面向多核的并发程序建模理论和方法;提出了集建模、仿真和验证为一体的MSVL统一验证理论和方法。实现了在同一逻辑框架下进行程序设计、性质描述和程序验证,简化了程序验证过程。③改进了抽象模型检测CEGAR方法中的2个主要算法:提出了高效的虚假路径检测算法CheckSpurious、多项式时间复杂度的抽象模型精化算法。④研制了建模、仿真和验证工具集MSV。该工具集支持系统建模,通过解释执行实现系统仿真;可对PPTL描述的系统完全正则性质以及区间相关性质进行形式验证;支持C、Verilog、 VHDL程序和工作流网到MSVL程序的自动转换,实现对这些程序关键性质的验证。项目共获授权专利3件,软件著作权8件;发表论文(著作)200余篇,其中被SCI收录50余篇,他引473次。项目研究成果总体处于国际先进水平,其中在投影时序逻辑及其验证理论和方法、抽象模型检测方法中的精化和虚假反例路径检测算法等方面的成果国际领先。该项目获2014年度陕西省科学技术奖一等奖。

(成果处)

【机载不确定信息融合理论及其应用】 该项目由西北工业大学梁彦等8人承担完成。主要研究成果:①量测随机缺失下多速率传感器信息融合。提出了面向用户不同需求的估计输出速率新概念,建立了量测缺失下多速率模型和估计器设计方法,解决了一类多速率与量测随机缺失并存下多传感器融合建模与估计问题,在机载信息融合项目得到验证和应用。②多源高冲突信息的动态推理。建立具有不确定和时变特征的动态证据推理框架,提出基于证据冲突系数与证据距离的信源证据不一致度量方法、基于证据推理的高光谱图像的子带集的分簇与融合方法,突破了传统证据推理不能处理框架存在“不确定”和“时变”的局限,给出基于动态推理的多时相遥感图像变化检测、高光谱地物分类、光谱偏振目标检测方法,可用于时敏图像目标的检测与识别,基于遥感图像的灾害评估等。③偏振光谱图像融合与空域自适应去噪。建立了分维度图像子空间分析框架,提出了基于偏振光谱子空间新概念的偏振光谱数据综合利用方法、基于局部像素分组的自适应去噪方法,给出了既存在关联又存在冲突的多波段偏振数据的综合利用方案;提出基于PCA的CFA数据空域自适应去噪方法、具有局部像素分组的PCA去噪方法、协同表达(CR)基检测识别方法等,实现了基于空域滤波的图像增强、基于稀疏表示的局部遮挡目标识别,适合低成本机载相机的对地测绘和目标识别。项目发表论文103篇,其中被SCI收录21篇;出版专著1部。研究成果在中电10所(综合航电主研所)、中航613所(机载电光主研所)等的单平台信息融合、异类图像匹配、偏光图文信息隐藏等项目得到应用。该项目获2014年度陕西省科学技术奖二等奖。

(成果处)(www.xing528.com)

【基于图像的人脸识别关键技术研究及应用】 该项目由西安理工大学等3单位王映辉等9人承担完成。项目主要围绕人脸识别的3大难题:光照、姿态和表情等变化,开展了较为深入的研究。创新性:①提出了一种适合人脸识别的图像处理光照补偿方法。在商图像理论基础上,构造了九维人脸光照子空间,结合去光和加光策略,实现了在PCA特征子空间和小波变换子空间上典型样本图像和标准样本图像的合成。达到了对灰度图像和彩色图像的光照补偿的目的。②建立了一套围绕姿态问题的三维人脸建模方法。利用计算机视觉中的双目测距原理,在解决相机标定和立体像对校正等关键问题的同时,采用多图像恢复出人脸三维信息,进而按照已有识别方法的需要,将三维的人脸信息转换为投影图像。不仅有效利用了前人的研究成果,同时克服了姿态变化带来的问题。③提出了一种围绕人脸识别的表情处理新方法。提出了一种基于小波分解的加权模块主分量分析方法。该方法分别对训练图像和测试图像的低频分量和水平垂直平均分量进行处理,将这二种分量图像划分为等大小的子模块,并利用训练图像集得到每个子模块的特征子空间和预期分类贡献率。实验证明了该方法在处理表情变化的有效性。④建立了一套基于神经网络改进的人脸分类和匹配方法。研究了神经网络与小波、遗传算法粗糙集非线性理论优势的结合问题,给出了一系列的方法,很好的支持了人脸图像的分类和匹配。以上方法不仅解决了人脸识别中的相关具体问题,且在其他图像识别、三维物体建模等研究领域具有良好的广普性和借鉴性。项目申请软件著作权专利3件;出版著作1部;发表相关论文46篇,其中被SCI收录19篇,EI收录27篇。该项目获2014年度陕西省科学技术奖二等奖。

(成果处)

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