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投影寻踪方法及应用
投影寻踪方法及应用
投影寻踪方法是一种图像处理技术，主要用于跟踪或寻找图像中的某个目标或区域。
它通过对目标的投影进行分析和处理，从而实现目标的寻找和跟踪。
常见的投影寻踪方法包括：
1. 基于阈值的方法：将图像转换为二值图像，然后使用阈值来提取目标的投影，通过对投影进行分析和处理来实现目标的寻踪。
2. 基于模板匹配的方法：使用预先定义的模板与图像进行比较，通过对比图像中的局部区域与模板的相似度来实现目标的寻踪。
3. 基于特征点的方法：通过检测图像中的特征点，并使用特征点间的相对位置和运动信息来实现目标的寻踪。
4. 基于边缘检测的方法：通过检测图像中的边缘，并利用边缘的形状和分布信息来实现目标的寻踪。
投影寻踪方法在许多领域都有应用，例如：
1. 视频监控：用于实时跟踪目标物体，如行人、车辆等。
2. 机器人导航：用于机器人的自主导航和避障。
3. 动作识别：用于分析和识别人体动作，如姿态跟踪、手势识别等。
4. 医学图像处理：用于跟踪和分析医学图像中的病变和器官。
5. 航空航天：用于航空器或卫星的轨迹预测和跟踪。
总的来说，投影寻踪方法是一种重要的图像处理技术，可以在许多领域中应用，实现目标的寻找和跟踪。
投影寻踪文档
投影寻踪简介投影寻踪，是一种通过使用光影投射来追踪目标位置的技术。
该技术广泛应用于场景重建、虚拟现实和增强现实等领域，其原理是通过使用光源投射光影，然后通过适当的算法和传感器来捕捉和分析光影的变化，从而确定目标的位置和姿态。
原理投影寻踪的原理可以分为以下几个步骤：1.光源投射：先确定一个或多个适当的光源，并投射光线到场景中，使得光线能够形成明显的投影。
常见的光源包括激光、LED灯和投影仪等。
2.光影捕捉：使用适当的光感传感器或相机来捕捉场景中的光影变化。
传感器可以是各种各样的设备，如摄像机、光电二极管等。
3.光影分析：对捕捉到的光影进行分析，提取目标的信息。
这个过程通常涉及图像处理和计算机视觉相关的技术，如边缘检测、物体识别和姿态估计等。
4.目标定位：根据光影分析的结果确定目标的位置和姿态。
通过计算来自多个光源的光线投射点的坐标，并结合已知的场景信息，可以准确地确定目标在场景中的位置和朝向。
应用领域投影寻踪技术在许多领域都有广泛的应用。
场景重建投影寻踪可以用于场景重建，例如建筑物或其他物体的三维建模。
通过将多个光源投射到场景中，然后捕捉和分析光影信息，可以准确地重建场景的三维模型。
虚拟现实投影寻踪在虚拟现实中的应用也非常广泛。
通过投射光线并跟踪目标的位置和姿态，可以实现用户在虚拟场景中的自由移动和与虚拟物体的交互。
增强现实在增强现实中，投影寻踪可以用于将虚拟物体与现实世界进行融合。
通过投射光线并追踪目标的位置和姿态，可以准确地将虚拟物体投影到现实场景中，实现虚拟与现实的交互。
娱乐和体育投影寻踪技术在娱乐和体育领域也有广泛的应用。
例如，通过在体育场馆中使用多个投影仪，可以实现对运动员的实时定位和跟踪，从而提供更好的观赛体验。
未来发展投影寻踪技术在不断发展和演进。
随着计算机技术和传感器技术的进步，我们可以期望看到更加精确和高效的投影寻踪系统。
未来可能出现更小、更智能的传感器设备，以及更高分辨率和更大亮度的投影设备。
基于投影寻踪的森林立地质量评价模型
３ １ 无林地 立 地质量 评价模 型 ．
按照免疫进化算法优化投影指标函数的操作步骤， 在解空 间内随机生成种群规模为 ２ ０ 的初始群 ０个 体， 取标准差动态调整系数为 ３ 初始群体的标准差为 １按群体适应度（ ） ， ， ５ 式和约束条件（ ） ， ６ 式 将立地 因 子样本集数据代入（ ） ４ 式 ， １ 至（ ） 经计算机反复运算 ， 最后得到最优投影向量。
地质 量 的评 价 提供一条 新 的途径 。
ｌ 基 础数 据
在 闽北 马尾 松人工 林 中 ， 收集调 查 ２７个标 准地 ， 常规 的标 准地调 查技术 测定林 分调 查 因子及 立 地 １ 按 因子 。选 择标 准地 的优势 木平均 高 、 林龄 及立地 因子作 为 建立 立地 质量 评 价模 型 的基 础 数 据 。考 虑 林 业
（ ） Ｒ—ｒ） Ｒ一 ｕ（
式 中， ｚ为序列的均值； Ｒ为求局部密度的窗 口半径 ， 它的选取既要使包含在窗 口内的投影点的平均 个数不太少 ， 避免滑动平均偏差太大 ， 又不能使它随着 ｎ的增大而增加太快 ， 据研究 ， 其最佳取值 Ｒ＝ ａ ｍｘ
（Ｊ ｐ ２ ｒ为任 意两个样 本 之间 的距 离 ， 计算 式为 ｒ ＝Ｉ 一 ； （ ） 单位 阶跃 函数 ， ｒ）＋ ／ ； 其 ｚ Ｉｕ Ｒ一 为 当时 Ｒ＞ 时 ， （ ）＝１否 则 Ｕ Ｒ一 ）＝ 。 Ｕ Ｒ一 ， （ ０
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山谷 ４下 ５平地 ７ 中 ３ 全坡 ６ 、 、 、
作者简 ： 介 施恭明（９２ ）福建福清人， １６ 一 ， 高级工程师， 主要从事林业调查规划与森林资源监测工作。
投影寻踪模型
投影寻踪方法及应用内容摘要：本文从投影寻踪的研究背景出发，给出了投影寻踪的定义和投影指标，在此基础上得出了投影寻踪聚类模型，随后简单介绍了遗传算法。
最后结合上市公司的股价进行实证分析，并给出结论和建议。
关键词：投影寻踪投影寻踪聚类模型遗传算法一、简介（一）产生背景随着科技的发展，高维数据的统计分析越来越普遍，也越来越重要。
多元分析方法是解决高维数据这类问题的有力工具。
但传统的多元分析方法是建立在总体服从正态分布这个假定基础之上的。
不过实际问题中有许多数据不满足正态假定，需要用稳健的或非参数的方法来解决。
但是，当数据的维数很高时，即使用后两种方法也面临以下困难:第一个困难是随着维数增加，计算量迅速增大。
第二个困难是对于高维数据，即使样本量很大，仍会存在高维空间中分布稀疏的“维数祸根”。
对于核估计，近邻估计之类的非参数法很难使用。
第三个困难是对低维稳健性好的统计方法，用到高维时则稳健性变差。
另一方面，传统的数据分析方法的一个共同点是采用“对数据结构或分布特征作某种假定——按照一定准则寻找最优模拟——对建立的模型进行证实”这样一条证实性数据分析思维方法〔简称CDA法）。
这种方法的一个弱点是当数据的结构或特征与假定不相符时，模型的拟合和预报的精度均差，尤其对高维非正态、非线性数据分析，很难收到好的效果。
其原因是证实性数据分析思维方法过于形式化、数学化，受束缚大。
它难以适应千变万化的客观世界，无法真正找到数据的内在规律，远不能满足高维非正态数据分析的需要。
针对上述困难，近20年来，国际统计界提出采用“直接从审视数据出发—通过计算机分析模拟数据—设计软件程序检验”这样一条探索性数据分析新方法，而PP就是实现这种新思维的一种行之有效的方法。
（二）发展简史PP最早由Kruskal于70年初建议和试验。
他把高维数据投影到低维空间，通过数值计算得到最优投影，发现数据的聚类结构和解决化石分类问题。
1974年Frledman和Tukey加以改正，提出了一种把整体上的散布程度和局部凝聚程度结合起来的新指标进行聚类分析，正式提出了PP概念，并于1976年编制了计算机图像系统PRIM——9。
投影寻踪模型
2 投影寻踪评价模型投影寻踪方法最早出现于20世纪60年代末，Krusca 首先使用投影寻踪方法，把高维数据投影到低维空间，通过计算，极大化一个反映数据聚集程度的指标，从而找到反映数据结构特征的最优投影方向。
它是用来分析和处理高维观测数据，尤其是对于非线性、非正态高维数据的一种新型统计方法。
目前已广泛地应用于分类、模式识别、遥感分类、图像处理等领域。
具体应用过程如下： 设投影寻踪问题的多指标样本集为{}n j m i j i x ,,1;,,1),( ==,其中, m 是样本的个数，n 为指标个数。
建立投影寻踪模型的步骤如下：（1）数据预处理：样本评价指标集的归一化处理，消除各指标值的量纲和统一各指标值的变化范围。
对于越大越优的指标：))()(/())(),((),(min max min j x j x j x j i x j i x --=*（1）；对于越小越优的指标：))()(/()),()((),(min max max j x j x j i x j x j i x --=*（2）；其中，)(max j x )(min j x 为第j 个指标的最大值、最小值。
（2）构造投影指标函数：设A(j)为投影方向向量，样本i 在该方向上的投影值为：∑=*=nj j i X j A i Z 1),()()( （3）即构造一个投影指标函数Q(A)作为确定投影方向优化的依据，当指标达到极大值时，就认为是找到了最优投影方向。
在优化投影值时，要求Z(i)的分布特征应满足:投影点局部尽可能密集，在整体上尽可能散开。
因此，投影指标函数为:Q(A)=S z *D z ，式中:S z — 类间散开度，可用Z(i)的标准差代替;D z — 类内密集度，可表示为Z(i)的局部密度。
其中：2121)}1/(])([{--=∑=m Z i Z S m i z ； )()(11ij m i m j ij z r R I r R D -*-=∑∑== Z —序列{Z （i ）|i =1~m }的均值；R 是由数据特征确定的局部宽度参数，其值一般可取0.1*S z ，当点间距值ij r 小于或等于R 时，按类内计算，否则按不同的类记;ij r =| Z(i)一Z(j)|;符号函数I (R -ij r )为单位阶跃函数，当R ≥ ij r 时函数值取1，否则取0。
投影寻踪
∑a
j =1
m
j
x ij
，i=1,2…,n
3.目标函数 目标函数：聚类分析就是对样本群进行合理的分类，可以 目标函数 根据分类指标来构造目标函数，故将目标函数Q(a)定义为类 间距离s(a)与类内密度d(a)的乘积，即Q(a)=s(a)·d(a)。类间 距离用样本序列的投影特征值标准差计算， S(a)愈大，散布愈开。 设投影特征值间的距离
投影寻踪技术是国际统计界于70年代中期发展 起来的、用来处理和分析高维观测数据,尤其是非正 态、非线性高维数据的一种新兴统计方法。它利用 计算机直接对高维数据进行投影降维分析,进行数据 , 客观投影诊断,自动找出能反映高维空间规律的数据 结构,达到研究分析高维数据的目的。
一、产生背景
传统的多元分析方法是建立在总体服从某种分布比 如正态分布这个假定基础之上的,采用 “假定—模 拟—检验”这样一种证实数据分析法(Confirmatory Data Analysis,简称CDA)。 但实际问题中有许多数据并不满足正态分布,需要用 稳健的或非参数的方法去解决。不过,当数据维数很 高时,存在计算量大、维数祸根、稳健性变差等问题。
5.综合评价分析 综合评价分析：根据最优投影方向，便可计算反映各评价指 综合评价分析 标综合信息的投影特征值 zi ，以 zi 的差异水平对样本群进 行综合分析。
密度窗宽参数R的确定 密度窗宽参数 的确定
不同的R值对应不同的最佳投影方向，也就是从不 同角度观测数据样本的特性，对于某一样本群体， 只有选择合理的密度窗宽参数才能得到合理的分类 结果，因此，参数R的取值在模型中非常关键。目 前大多是通过试算或经验来确定，一般认为R的合 理取值为
xij =
x −x x
0 ij 0 max
比较分析四种投影调查技法
比较分析四种投影调查技法什么是投影技法投影技法是一种无结构的非直接的询问形式，可以鼓励被调查者将他们对所关心问题的潜在动机、信仰、态度或感情投射出来。
在投影技法中，并不要求被调查者描述自己的行为，而是要他们解释其他人的行为。
在解释他人的行为时，被调查者就间接地将他们自己的动机、信仰、态度或感情投影到了有关的情景之中。
因此，通过分析被调查者对那些没有结构的、不明确而且模棱两可的“剧本”的反应，他们的态度也就被揭示出来了。
投影技法的应用和心理学中的分类一样，投影技法可分成联想技法、完成技法、结构技法和表现技法。
1）联想技法：在投影技法中，将一种刺激物呈放在被调查者面前，然后询问被调查者最初联想到的事。
在这类技法中最常用的叫词语联想法。
在词语联想中，给出一连串的词语，每给一个词语，都让被调查者回答其最初联想到的词语（叫反应语）。
调研者感爱好的那些词语（叫试验词语或刺激词语）是散布在那一串展示的词语中的，在给出的一连串词语中，也有一些中性的或充数的词语，用于掩盖研究的目的。
例如在对百货商店顾客光顾情况的调研中，试验词语可以选择“位置”、“购物”、“停车场”、“质量”、“价格”之类的词语。
被调查者对每一个词的反应是逐字记录并且计时的，这样反应犹豫者（要花三秒钟以上往返答）也可以识别出来。
调查员记录反应的情况，这样被调查者书写反应语所要求的时间也就得到了控制。
这种技法的潜在假定是，联想可让反应者或被调查者暴露出他们对有关问题的内在感情。
对回答或反应的分析可计算如下几个量：每个反应词语出现的频数；在给出反应词语之前耽搁的时间长度；在合理的时间段内，对某一试验词语，完全无反应的被调查者的数目；根本无反应的被调查者就被判定为是情感卷入造成的反应阻塞。
研究者经常将这些联想分为赞成的、不赞成的和中性的三类。
一个被调查者的反应模式以及反应的细节，可用来决定其对所研究问题的潜在态度或情感。
2）完成技法：在完成技法中，给出不完全的一种刺激情景，要求被调查者来完成。
软件质量综合评价的投影寻踪模型
摘
要 ：软 件质 量评价 直接 影响 到 软件 开发 的 质 量 ，软 件 质 量 是 由 多维指 标 因素 决定 的 ，投 影
寻踪模 型 能够将 多维指 标综合投 影 成一 维投 影指 标 ，根 据 该投 影 指 标 值 的 大 小 可 以对软 件 质 量
进行优劣排序。为 了有效地利用投 影寻踪模型降维分析和处理数据的能力、粒子群算法和 多智 能体遗传算法全局快速搜索的能力 ，文中将 粒子群算法和 多智能体遗传算法应用于投影寻踪模 型，建立了软件质量的综合评价模型。实验 结果表 明投 影寻踪模 型为软件质量综合评价提供 了
ｆ ａ ｓ ｔ ｓ ｅ ｒｃ ａ ｈ ｃ ａ ｐ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗ ａ ｍ ｒ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ（ Ｐ Ｓ Ｏ）ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｈ ｔ ｍ ａ ｎ ｄ ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ — ａ ｇ ｅ ｎ ｔ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
３ ． Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ， Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ｏｒ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｃｈ ｅ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ｉ ａ ２ ０ ０ ０ ９ ３ ， Ｃ ｉｎ ｈ ａ）
ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｅ ｓ ｔ ｏ ｏ ｎ ｅ — ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｐ ｍｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ， ａ ｎ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ ｉ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍ ｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ 章编号： １ ０ ０ ９— ２ ５ ５ ２ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ３— ０ ０ ７ ２— ０ ４ 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ 文献标识码 ： Ａ