本文介绍鲁棒性的一些知识,其中还有有关控制器的一些知识
以YUV空间码本模型为基础,提出了一种融合码本聚类思想和信号能量分析思想的运动检测算法。先在YUV空间上进行码本建模,然后在码字训练阶段对每个进入码字的像素点的均值以及围绕均值波动的能量值进行统计,最
针对光线暗、对比度和分辨率低的监控视频,提出了一种基于背景分类的运动目标检测算法。 首先用视频第一帧图像HSV空间的色度H和亮度V作为背景特征进行初始化,建立两种包含色度和亮度特征的背景模型类,即初始
基于自适应背景模型的运动目标检测,陈雷,邹琪,运动目标检测作为许多计算机视觉应用中最关键的首要处理环节,在诸如视频监控、目标跟踪、视频搜索等领域中都有着广泛的应用。正
为了提高变换域数字水印技术的鲁棒性,提出了一种在Contourlet域将非负矩阵变换(NMF)与奇异值变换(SVD)相结合的鲁棒水印算法。宿主图像经过Contourlet变换后,对低频子带进行非负矩阵
由于数据本身的自表示特性,当给定一个字典时,同类样本理论上具有相似的线性表示,所以所有样本的表示矩阵具有块对角结构。但在由于样本中存在的各种污损,数据子空间结构可能会被破坏。为了解决这一问题,很多基于
当干扰存在时,有效地估计故障且放松故障的限制条件需要进一步研究,为此针对含未知干扰的非线性连续系统的鲁棒故障估计问题,提出一种广义未知输入观测器方法。将执行器故障向量和传感器故障向量与原系统状态向量组
极限学习机ELM是一种单隐层前馈神经网络single-hidden layer feedforward neural networks, SLFNs, 它相较于传统神经网络算法来说结构简单, 具有较快
基于节点和流关联的双层耦合网络鲁棒性分析,张一帆,顾仁涛,本文设计了基于节点和流关联的双层耦合网络模型,并利用生成函数思想对其故障传播过程进行了描述。通过对基于节点和流关联的故障
传统谱聚类算法受高斯核尺度参数的影响较大,对噪声点较为敏感,并且不能利用先验信息指导聚类过程。针对以上问题,提出了一种基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法(RPB-SC)。该算法将路径聚类与谱聚类算法
