基于HMM的单样本可变光照、姿态人脸识别

提出了一种基于HMM的单样本可变光照、姿态人脸识别算法.该算法首先利用人工配准的训练集对单张正面人脸输入图像与Candide3模型进行自动配准,在配准的基础上重建特定人脸三维模型.对重建模型进行各种角度的旋转可得到姿态不同的数字人脸,然后利用球面谐波基图像调整数字人脸的光照系数可产生光照不同的数字人脸.将产生的光照、姿态不同的数字人脸同原始样本图像一起作为训练数据,为每个用户建立其独立的人脸隐马尔可夫模型.将所提算法对现有人脸库进行识别,并与基于光照补偿和姿态校正的识别方法进行比较.结果显示,该算法能有效避免光照补偿、姿态校正方法因对某些光照、姿态校正不理想而造成的识别率低的情况,能更好地适应光照、姿态不同条件下的人脸识别.

半确定性的遗传算法

在采用遗传算法进行函数优化的过程中存在的一个严重的缺陷是 :算法能很快地收敛到最优点附近 ,但要达到最优点需要很长的时间 .针对这一缺点通过如下 3个新的遗传算子构建了一个新的遗传算法 :半确定性的变异算子 ,Hamming- decreasing和设计变量的自适应定标 ,以加强遗传算法的局部搜索能力 .该算法充分利用基于概率的遗传算子的全局搜索能力和新算子较强的局部搜索能力 .算例表明 ,新的遗传算法具有很强的鲁棒性和较快的计算速度 .

应用于人脸识别的基于Candide-3特定人脸三维重建

针对不同的姿态对人脸识别的影响,提出了一个基于Candide-3参数模型的特定人脸三维重建方法.该方法同时利用了主动形状模型和主动表观模型的优点,较好地提高了特定人脸三维重建的时间效率和准确程度.将该方法对输入的图像进行姿态校正之后再进行识别,极大提高了识别正确率.对CMU-PIE数据库中4种不同姿态集的识别结果表明了方法的有效性.

一种基于LEACH的能耗均衡多跳路由算法

针对LEACH协议中簇头选择的不合理以及多个簇头与基站远距离通信能量消耗过多的问题,提出一种新的能耗均衡的多跳路由算法.在簇头数最优的前提下,充分考虑节点的能量和位置因素,结合PEGASIS协议中节点成链思想构造簇头间的多跳路由,最后由链上担任Leader的节点完成与基站的数据通信.NS2仿真实验表明,与LEACH和LEACH-C相比,该算法能更好的优化簇的结构,均衡网络能耗,延长网络生命周期.

基于Gammatone滤波器组的听觉特征提取

目前主流说话人特征参数在噪声环境中的鲁棒性较差。为此,提出一种可用于说话人识别的听觉倒谱特征系数。分析人耳听觉模型的工作机理,采用Gammatone滤波器组代替传统的三角滤波器组模拟人耳耳蜗的听觉模型,用指数压缩代替固定的对数压缩,模拟人耳听觉模型处理信号的非线性特性。在基于高斯混合模型分类器的识别算法下进行仿真实验,结果表明,该听觉特征具有比梅尔频率倒谱系数和线性预测倒谱系数更好的抗噪声能力。

基于梅尔频率倒谱系数与翻转梅尔频率倒谱系数的说话人识别方法

为提高说话人识别系统的识别率,提出了基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)与翻转梅尔频率倒谱系数(IMFCC)为特征参数的特征提取新方法。该方法利用Fisher准则将MFCC和IMFCC相结合,构造了一种混合特征参数。实验结果表明,新的混合特征参数与MFCC相比,在纯净语音库及噪声环境中均具有较好的识别性能。

基于HSI颜色空间和行扫描的车牌定位算法

为实现在复杂环境下对车牌区域进行精确定位,提出一种基于HSI颜色空间和行扫描的车牌定位算法。根据车牌颜色特征对彩色车辆图像进行颜色分割,结合车牌几何特征牌筛选候选区域并按设定的规则标号;在经过预处理的图像中按序提取标号候选区域,利用行扫描算法分析该区域纹理特征,确定车牌上下边界;采用形态学及垂直投影法,设定阈值,精确定位车牌区域。实验结果表明该算法具有定位准确、适用性强等特点,应用前景广泛。

现代远程教育作业系统的设计与实现

通过研究分析现代远程教育的特点 ,提出基于 Web的现代远程教育作业系统 ,对系统进行整体分析与设计 ,并编程加以实现 .实现了远程教育中学生作业的自动提交。

基于多重特征和SURF算法的车牌定位研究

针对利用SIFT算法进行车牌精确定位时执行时间较长的问题,提出一种基于多重特征和SURF算法的车牌定位算法。在HSL颜色空间得到车牌候选区域,结合车牌几何特征与纹理特征筛选候选区域并按设定的规则标号;按序提取车牌标号候选区域,并用SURF算法对候选区域精确定位。实验结果表明,SURF算法与SIFT算法相比,在定位准确率相同情况下减少了运行时间,能满足实时性需要。

多维平均跳距值的Dv-hop定位算法研究

针对Dv-hop算法在计算到节点间的距离时引进较大误差的问题,提出了一种多维平均跳距值(ADMD)的Dv-hop定位的算法。根据Dv-hop算法定位过程,在平均每跳距离估计、未知节点到各参考节点之间距离的计算等两方面进行了改进,分析和仿真了不同通信半径与锚节点比率及节点密度情况下的定位性能。实验表明,提出的改进措施可较大地提高节点定位精度,改进措施不改变Dv-hop算法的定位过程,不需要增加网络通信量。

一种多视角眼镜试戴算法的研究与实现

针对眼镜试戴角度单一,自动化程度低,试戴效果不逼真等问题,提出一种基于特征检测的多视角眼镜试戴算法.首先采用人眼特征级联分类器的统计类检测方法,检测出多个人眼备选区域,使用约束条件挑选出正确的人眼位置,从而计算出瞳距.然后对瞳距进行突变纠错,以降低瞳距的检测误差.进一步使用几何透视投影模型对人头姿态进行精确地估计.最后根据人眼位置和人头姿态信息将眼镜图像融合到人脸图像序列中,实现了逼真有立体感的眼镜虚拟试戴.实验结果表明,该算法速度快,试戴效果真实自然,在电子商务领域有很大的应用价值.

区间范围内修正跳数值的Dv-hop定位算法

针对Dv-hop算法在估算跳数时引进较大误差的问题,提出了一种基于区间范围内修正跳数(RHWSR)的算法。根据Dv-hop算法定位过程,在平均每跳距离估算、未知节点到各参考节点之间距离的计算等两方面进行了改进,分析和仿真了不同通信半径与锚节点比率情况下的定位性能。结果表明,提出的改进措施可极大地提高节点定位精度。此外,改进措施不改变Dv-hop算法的定位过程,因此不需要增加网络通信量,是节点定位的一种可选方案。

湖南大学现代运程教育教学资源库系统

本文在对湖南大学现代远程教育的现状进行分析研究，提出了教学资源库系统的建设方案，并逐步实施和完善了网上的教学资源，提高了教学质量。

一种基于小波包分析的说话人识别算法

在通过对MFCC算法的研究和实验,发现在噪音环境下基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)的识别率受到了影响.为了提高在噪音环境下说话人识别系统的识别率,通过对MFCC参数提取过程进行改进,用小波包变换代替快速傅里叶变换和Mel滤波器组,获得了新参数newMFCC,然后将信号的频谱重心与newMFCC结合成新的特征参数进行提取.实验结果表明,新特征参数newMFCC+SC和newMFCC和原来的MFCC相比,在噪音情况下都有更好的识别率;在高信噪比条件下,newMFCC+SC的识别效果要优于newMFCC,而在低信噪比条件下,newMFCC的识别效果要优于newMFCC+SC;同时它们的动态参数要比新特征参数的静态参数识别率更好.

基于J2EE技术的办公自动化系统研究

以E-office办公系统的开发为背景,在功能设计、开发环境选取的基础上,重点阐述Struts、Spring、Hi-bernate框架技术,设计并整合Struts、Spring、Hibernate框架技术的系统架构。最后以用户登录实现为例说明Struts、Spring、Hibernate框架技术在办公自动化系统开发中的应用。

基于Web的作业评估系统的研究与实现

文章通过分析现代远程教育的特点 ,提出基于 Web的作业评估系统 ,并对系统进行了整体分析与设计 ,给出了具体的应用实例 ,实现了远程教育中学生作业的自动提交、评改记录与反馈等功能。

RFID技术和防冲撞算法的设计

本文针对RFID技术中标签碰撞问题进行了详细的分析和研究,提出了一种改进的基于序列号对时隙数运算的排序算法用于解决标签碰撞问题,通过算法仿真得到了较好的效果,具有一定的推广意义。

基于CATV+PSTN的远程教学系统

文章通过研究分析现代远程教育多媒体信息传输的需求 ,提出基于CATV+ PSTN的新的远程教学系统方案 ,对该系统进行分析与设计 ,并给出了部分关键系统的应用实例。

基于IP面向家庭低带宽的远程课件点播学习系统

本文对湖南大学现代远程教育的教学方法和手段进行分析研究,提出了基于IP面向家庭低带宽的远程课件点播学习系统的建设方案,并已逐步实施和完善,实现了网上现代远程教育的新的教学方法。

薄板V形自由折弯的回弹预测与分析

建立了薄板V形自由折弯的有限元模型,利用拉丁超立方抽样法确定了影响折弯回弹的主要因素组合方案,利用有限元模拟的回弹角度作为样本数据,对用于预测折弯回弹角度的BP神经网络模型进行了训练,采用平均影响值法对影响回弹角度的因素进行了敏感性分析,并利用蒙特卡罗法对折弯过程中的不可控因素进行了模拟,研究了折弯回弹角度的分布规律与变化区间。结果表明,建立的BP神经网络模型精度较高,可以准确预测V形自由折弯回弹角度;受不可控因素影响,折弯回弹角度基本符合正态分布,在置信系数为99.73%时,角度的波动达19.87%,表明不可控因素的波动对折弯回弹角度具有显著影响。