一种应用于人脸识别的超分辨率方法

为提高局部保持投影(LPP)在人脸图像超分辨率中的适用性,在LPP中引入典型相关分析(CCA),提出一种相关性增强的局部保持投影方法(CELPP)。CELPP用于提取高分辨率图像与低分辨率图像特征,根据关系学习建立低分辨率图像特征与高分辨率图像特征之间的映射变换,输入低分辨率图像,通过CELPP特征提取和关系映射,得到高分辨率图像,并将其用于人脸识别。对人脸库ORL和Yale进行的实验结果表明,该方法同时考虑了高分辨率图像与低分辨率图像的相似性及同类图像的局部结构性,在基于人脸识别的超分辨率应用中优于LPP和CCA。

浅析房地产市场营销策划

我国房地产营销策划的实践历史不长，相应的理论支持不足，现在的房地产市场营销策划还存在许多问题，制约了房地产行，业的整体发展和房地产企业的发展壮大，特别是这一领域的理论研究的不足，直接影响了房地产营销策划活动本身的发展。本文主要运用现代的经济学和管理学理论法，对房地产市场营销策划的存在的问题及意义进行了简单的分析，同时试图对其进行理论概括。

核正交判别局部正切空间对齐算法

针对现有的局部正切空间算法中存在的问题,文中提出一种基于核变换的特征提取方法——核正交判别局部正切空间对齐算法(KOTSDA).该算法首先利用核方法将人脸图像投影到一个高维非线性空间,提取其非线性信息;然后在目标函数中利用正切空间判别分析算法在保持样本的类内局部几何结构的同时最大化类间差异;最后添加正交约束,得到核正交判别局部正切空间对齐算法.该算法不需要经过PCA降维,有效避免判别信息的丢失,在ORL和Yale人脸库上的实验验证算法有效性.