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
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。

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。