基于Gabor的人脸识别技术研究

本文提出了基于Gabor小波变换的人脸识别技术研究。采用Ycb Cr作为人脸图像检测颜色空间,简单高斯模型表征颜色分布;采用Gabor小波变换提取人脸图关键特征作为输入向量,Direct LDA算法对人脸原始图像进行线性判别;采用支持向量机进行人脸识别。仿真实验表明,该方法能准确识别人脸,实时性满足实际要求。     

基于人脸识别技术的智能小区安防系统设计

文章针对目前智能小区存在的安全隐患,提出了利用人脸识别技术的智能安防管理系统设计。该设计基于AdaBoost算法,通过对输入图像的Haar-like特征进行训练构成级联式强分类器来实现人脸图像的检测,并利用欧式距离的计算比较最终完成身份的识别,解决使用中身份被盗用的问题。     

一种改进的分数阶Fourier变换目标检测算法

传统的信号检测和噪声分离方法只限于在时域或是频域进行,如果信号和背景噪声有很强的时频耦合,就难于在时频域得到好的检测结果。对此提出了分数阶Fourier变换检测算法做出改进,新的算法具有解除时频耦合和抑制噪声的特性,当选择合适的旋转角度使之与处理信号相匹配,就可以在分数阶Fourier域获得较好的检测结果。仿真实验中利用改进的分数阶Fourier变换算法对运动目标进行检测,结果表明新的分数阶Fourier算法的检测性能优于原分数阶Fourier变换。     

加快发展南京非公有制经济

总结出三种求解边界元非对称系数矩阵线性方程组的波前消元法，将建立方程和消元逐行交行交错实现，由此节省了大量的计算机存储量和计算机时，使较大的计算问题容易得到解决。讨论了三种方法求解不同类型的较高阶边界元方程组的效率，并给出了工程连接结构（多子域结构）的实例。     

基于四元数的彩色图像分割算法

本文提出了一种新的彩色图像分割算法。图像中的像素信息在本算法中均用四元数表示,用多层次聚集探测图像的分割区域。文中给出了算法的实验结果,证明切实有效。     

基于可拓物元模型的供应链系统风险评估研究

针对供应链系统风险因素的特征,建立了供应链系统风险评估的指标体系,提出一种基于可拓物元模型的供应链系统风险评估方法。该方法将待评估供应链系统风险、评价指标及其特征值作为物元,并建立风险关联函数,通过计算综合风险关联度得到供应链系统风险的大小。最后,通过实例对该模型和算法进行了验证分析,结果表明,该方法有效地解决了评估因素指标的非定量性、模糊性及其不相容性问题,并能够有效地保证风险评估的质量和效率。     

基于加权稀疏与加权核范数最小化的图像去噪

为提高图像去噪的性能,本文提出一种基于加权稀疏表示结合加权核范数最小化的图像去噪算法。通过高斯混合模型(GMM)学习算法,从自然图像中学习非局部自相似先验信息,利用加权稀疏编码来辅助重构图像的细节纹理,及低秩正则化来恢复噪声图像块矩阵的潜在结构。实验表明,该算法在保留图像的结构和纹理信息的同时能更好地去除噪声。     

成对点云对应关系优化的点云配准算法

针对点云配准过程中存在的迭代次数多、易收敛到局部最优、配准时间长等问题,提出一种基于成对点云对应关系优化的点云配准方法.首先利用快速特征直方图(FPFH)与特征优化生成初始的对应关系;然后通过检查对应点之间是否满足最邻近原则得到初始的对应点集,再对初始的点集进行L2范数比值判别,基本选择出正确对应关系的对应点集,最后通过交替优化计算点云的变换矩阵,实现点云的精确配准.实验结果表明,与传统算法相比,该算法配准速度快,配准精度较高,并且对重叠度低、噪声大的点云具有很好的稳健性.     

浅谈因材施教在线性代数教学中的应用

本文针对线性代数教学中存在的问题,提出了因材施教的教学策略.一是以线性代数教学大纲为指导,让全体学生掌握教学重点、基本概念、基本理论和基本运算技能.二是理科学生应侧重矩阵变换、向量空间的概念深度教学.三是计算机及电子信息类专业要侧重矩阵理论与线性方程组相关知识教学.四是建筑学院等工科专业侧重方程组计算教学.五是在经济学中侧重在数据处理上解多线性方程组以及广义矩阵运算教学.     

雾霾天气下交通标志识别技术研究

严重的雾霾天气,给出行带来不便。为保证在雾霾天气下的行车安全,减少由于雾霾干扰造成的交通事故,本文分析了雾霾天气道路图像特征,对去雾后的道路图像进行交通标志的提取及对识别方法进行研究。主要工作为两个方面:首先依据暗通道去雾理论对视频雾霾图像完成去雾预处理,其次利用HSV提取算法对于道路中基本的交通标志进行推测、识别。把雾霾天气下交通标志的先验知识应用到检测算法中,优化了算法的检测及检测与识别效率,而且具有良好的实时性。     

快速数论变换的原理与方法

本文提出一种快速数论变换算法,这种算法是以数论为基础,对样本点为N=2r的数论变换,按时间抽取的方法,得到一组等价的迭代方程,有效高速简化了方程中的计算公式.与直接计算相比,大大减少了运算次数.     

图像通信中SVD压缩算法研究

文章提出了一种奇异值分解(SVD)的图像压缩算法,即通过对数字图像矩阵进行奇异值分解,将一幅图像转换成包含几个非零值的奇异值矩阵,实现图像压缩,便于图像的储存和传输。实验仿真分析表明,矩阵的奇异值分解压缩方法具有较好的压缩性能,有效提高了压缩比。     

基于视频分析的行人检测

由于存储时间和空间的限制,现有的行人检测算法无法满足智能视频监控的实时性。针对该不足,提出了一种基于视频运动分析的方法。该方法只对图像中含有运动信息的物体进行梯度直方图特征提取和分析,避免了对整帧图像进行窗口式的扫描,又省去了对图像进行金字塔变换的处理,极大的提高了图像处理的效率。与常规行人检测方法进行了对比,实验表明该方法是快速和高效的,能够满足智能视频监控的实时性需要。     

基于Context模型与Wiener滤波的小波变换图像去噪方法

在分析图像小波分解系数分布特征的基础上提出了一种基于Context模型与Wiener滤波的小波变换图像去噪算法。算法利用Context模型建立小波分解后系数的分类模型,并对不同尺度和方向的小波分解系数根据分类使用不同的阈值去噪。实验表明,本方法能较好的去除图像噪声和保留图像细节信息,在提高去噪图像信噪比和改善主观视觉效果方面都表现出了良好的性能。     

一种基于线性四叉树的金字塔模型索引方法研究

本文在分析目前金字塔模型的索引算法基础上,提出了一种基于四叉树的金字塔模型的构建方式和数据结构,通过分析数据结构编码的特性(方向性、层次性、可压缩性及大小特征),使用四叉树求其邻域的新算法,达到金字塔模型快速索引的目的。这种算法在金字塔模型中求边、角邻域时,仅需通过一系列简单的坐标变换,快速计算出相应邻域。该算法结构简单,易于理解和实现,且查找速度快、定位准确。最后用实验证明了本方法的科学性。     

核k’-均值聚类算法及在生物医学上的应用研究

核k'-均值聚类算法在k'-均值聚类算法的基础上,通过核函数,将样本从原空间映射到高维特征空间,使得非线性样本在高维空间中线性可分,然后对高维空间中的线性样本进行聚类。由于核函数的本质是成对样本间的内积,可表示成对样本间的相似度。文章利用高维空间中不同样本之间的内积,构造核矩阵,使得核矩阵中的每一矩阵元均由任意两个样本间的内积组成。内积越大,表示两个样本越相似,内积越小,表示越不相似,因此,求所有样本到其聚类中心的最小距离平方和的聚类问题可转化为求核矩阵的迹最小问题。文章利用两组真实生物医学数据集进行了算法验证,结果表明,在同等条件下,核k'-均值算法的聚类准确率要高于k'-均值聚类算法。     

基于核函数的有监督哈希视频图像检索

在公安的电子物证检验工作中,经常会获取大量的影像、图像等信息,需要将这些信息与已掌握的视频图像内容进行比对,发现有价值的线索、证据。如果仅依靠人工检索,工作量巨大,耗时耗力,效率极低。这就需要开发出一套智能检索系统,通过使用一种高质量和高效率的大规模视频图像检索方法,准确、有效的关联出所需的视频图像内容。目前,常用的视频图像检索方法是哈希方法,被用来做相似性计算和检索。然而,现存的检索方法或者是缺乏足够好的性能,或者是陷入复杂的模型学习之中。文章提出了一种新的基于核函数的哈希模型应用于视频图像的人脸检索,该模型仅仅需要少量的监督信息,却能够在可行的训练时间下,获得高质量的哈希,有效提高检索质量和效率。     

基于PLS的陕西关中地区土壤pH高光谱预测

以陕西省扶风县、杨凌区、武功县的土壤pH为研究对象,使用ASD FieldSpec HR便携式地物波谱进行光谱反射率测定,分析其反射率特征。对土壤原始光谱反射率进行不同微分变换,结合偏最小二乘法建立土壤pH高光谱预测模型。结果表明:经过SNV预处理后的反射光谱结合微分变换后与土壤pH相关性显著提高;采用偏最小二乘法建立的土壤pH的最优预测模型为基于光谱反射率倒数对数的一阶微分建立的预测模型;主成分因子数Pc=10,建模决定系数Rc~2=0.995 9,建模均方根误差RMSEC=0.007 6,校正偏差SEC=0.007 7;验证决定系数Rv~2=0.9893,预测均方根误差RMSEP=0.015 7,预测校正偏差SEP=0.016,预测偏倚差Bias=0,模型稳定较好,拟合性和预测能力高,可以实现该区域土壤pH的快速测定。     

基于轮式移动机器人的无刷直驱电机控制优化配置

基于差动驱动和转向的轮式移动机器人,文章根据基本物理定律,由电机磁路结构推导出了瓦片形永磁体径向励磁的模型,进一步从影响硬件的极数、槽数、组分、排列等设置进行考虑,结合轮式移动机器人的实质指标要求提出可行性方案。该方案通过计算验证,在不变换硬件的情况下改用无刷电动机绕组使机器人增强起动力,结果具有实用价值。     

在线网络社区中舆论领袖识别模型的研究

目前,有许多理论被用来识别舆论领袖,一般使用节点的度数、紧密度、介数和不同领域的Page Rank算法等中心化指标来识别出舆论领袖,这些方法虽然简单,但是由于它们仅利用了节点自身的外部属性,因而识别率并不高。为此,文章提出了一种舆论领袖识别模型IDMS。该模型不但考虑了节点的外部属性,而且还综合考虑了节点的内部属性,如文本内容的相关度。最后通过实验,验证了该模型可以更准确地识别出舆论领袖。