针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题,提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry,PLVO).首先,提出基于平面-直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph,PLHAG)的多特征关...针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题,提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry,PLVO).首先,提出基于平面-直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph,PLHAG)的多特征关联方法,充分考虑平面和平面、平面和直线之间的几何关系,对平面和直线两类几何特征进行一体化关联.然后,提出基于平面和直线主辅相济、自适应融合的RGB-D相机位姿估计方法.具体来说,鉴于平面特征通常比直线特征具有更好的准确性和稳定性,通过自适应加权的方法,确保平面特征在位姿计算中的主导作用,而对平面特征无法约束的位姿自由度(Degree of freedom,DoF),使用直线特征进行补充,得到相机的6自由度位姿估计结果,从而实现两类特征的融合,解决了单纯使用平面特征求解位姿时的退化问题.最后,通过公开数据集上的定量实验以及真实室内环境下的机器人实验,验证了所提出方法的有效性.展开更多
针对传统高斯分布估计算法(Gaussian estimation of distribution algorithms,GEDAs)中变量方差减小速度快、概率密度椭球体(Probability density ellipsoid,PDE)的长轴与目标函数的改进方向相垂直,从而导致算法搜索效率低、容易早熟收...针对传统高斯分布估计算法(Gaussian estimation of distribution algorithms,GEDAs)中变量方差减小速度快、概率密度椭球体(Probability density ellipsoid,PDE)的长轴与目标函数的改进方向相垂直,从而导致算法搜索效率低、容易早熟收敛这一问题,提出一种基于一般二阶混合矩的高斯分布估计算法.该算法利用加权的优秀样本预估高斯均值,并根据沿目标函数的改进方向偏移后的均值来估计协方差矩阵.理论和数值分析表明,这一简单操作可以在不增大算法计算量的前提下自适应地调整概率密度椭球体的位置、大小和长轴方向,提高算法的搜索效率.在14个标准函数上对所提算法进行了测试,由统计出的Cohen's d效应量指标可知该算法的全局寻优能力强于传统高斯分布估计算法;与当前先进的粒子群算法、差分进化算法相比,所提算法可以在相同的函数评价次数内获得9个函数的显著优解.展开更多
文摘针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题,提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry,PLVO).首先,提出基于平面-直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph,PLHAG)的多特征关联方法,充分考虑平面和平面、平面和直线之间的几何关系,对平面和直线两类几何特征进行一体化关联.然后,提出基于平面和直线主辅相济、自适应融合的RGB-D相机位姿估计方法.具体来说,鉴于平面特征通常比直线特征具有更好的准确性和稳定性,通过自适应加权的方法,确保平面特征在位姿计算中的主导作用,而对平面特征无法约束的位姿自由度(Degree of freedom,DoF),使用直线特征进行补充,得到相机的6自由度位姿估计结果,从而实现两类特征的融合,解决了单纯使用平面特征求解位姿时的退化问题.最后,通过公开数据集上的定量实验以及真实室内环境下的机器人实验,验证了所提出方法的有效性.
文摘针对基于互学习的知识蒸馏方法中存在模型只关注教师网络和学生网络的分布差异,而没有考虑其他的约束条件,只关注了结果导向的监督,而缺少过程导向监督的不足,提出了一种拓扑一致性指导的对抗互学习知识蒸馏方法(Topology-guided adversarial deep mutual learning,TADML).该方法将教师网络和学生网络同时训练,网络之间相互指导学习,不仅采用网络输出的类分布之间的差异,还设计了网络中间特征的拓扑性差异度量.训练过程采用对抗训练,进一步提高教师网络和学生网络的判别性.在分类数据集CIFAR10、CIFAR100和Tiny-ImageNet及行人重识别数据集Market1501上的实验结果表明了TADML的有效性,TADML取得了同类模型压缩方法中最好的效果.
文摘针对多通道四类运动想象(Motor imagery,MI)脑电信号(Electroencephalography,EEG)的分类问题,提出免疫多域特征融合的多核学习SVM(Support vector machine)运动想象脑电信号分类算法.首先,通过离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)提取脑电信号的时频域特征,并利用一对多公共空间模式(One versus the rest common spatial patterns,OVR-CSP)提取脑电信号的空域特征,融合时频空域特征形成特征向量.其次,利用多核学习支持向量机(Multiple kernel learning support vector machine,MKL-SVM)对提取的特征向量进行分类.最后,利用免疫遗传算法(Immune genetic algorithm,IGA)对模型的相关参数进行优化,得到识别率更高的脑电信号分类模型.采用BCI2005desc-Ⅲa数据集进行实验验证,对比结果表明,本文所提出的分类模型有效地解决了传统单域特征提取算法特征单一、信息描述不足的问题,更准确地表达了不同受试者个性化的多域特征,取得了94.21%的识别率,优于使用相同数据集的其他方法.
文摘针对传统高斯分布估计算法(Gaussian estimation of distribution algorithms,GEDAs)中变量方差减小速度快、概率密度椭球体(Probability density ellipsoid,PDE)的长轴与目标函数的改进方向相垂直,从而导致算法搜索效率低、容易早熟收敛这一问题,提出一种基于一般二阶混合矩的高斯分布估计算法.该算法利用加权的优秀样本预估高斯均值,并根据沿目标函数的改进方向偏移后的均值来估计协方差矩阵.理论和数值分析表明,这一简单操作可以在不增大算法计算量的前提下自适应地调整概率密度椭球体的位置、大小和长轴方向,提高算法的搜索效率.在14个标准函数上对所提算法进行了测试,由统计出的Cohen's d效应量指标可知该算法的全局寻优能力强于传统高斯分布估计算法;与当前先进的粒子群算法、差分进化算法相比,所提算法可以在相同的函数评价次数内获得9个函数的显著优解.
