基于CSVD-NMF的人脸识别算法

基于SVD的人脸识别算法具有共同的缺点,即不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致,从而造成识别率低下。该文分析2种改进的类估计基空间奇异值分解算法(CSVD),通过对比实验选择出其中一种具有优势的CSVD算法。并在特征提取环节,提出CSVD算法与非负矩阵因子算法特征数据相融合的人脸识别算法。在ORL数据库上的实验结果表明,该结合方法有效地提高了识别率和训练速度。

基于多小波统计特征的纹理图像检索

为了研究多小波性能,对多小波系数分布的统计特性进行了研究。多小波在实数域能同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性,单小波却不具有上述的性质,因此在理论上多小波比单小波具有更多的优势。提出并验证了多小波系数直方图服从于指数族分布;根据多小波的特点研究了其系数分布的一阶、二阶矩(共生矩阵)和系数直方图的统计特性,并应用于纹理特征的提取。通过理论分析和在纹理图像检索的对比实验说明在冗余预滤波方式下,采用二阶统计矩方法时多小波优于单小波。

提取多尺度光照不变量的人脸识别

光照变化条件下的人脸图像识别一直以来都是图像处理中的热点和难点问题,为了提高人脸图像的识别率,提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的算法。利用对数及二维小波变换的多尺度特性提取出人脸的光照不变量,然后运用PCA+LDA方法进行人脸特征提取,并采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行识别。通过Matlab编程实验,在YaleB人脸库中达到了较高的识别率。

历史概念中的“名不副实”

有许多历史概念如果单从字面上看很容易让人产生误解或不能进行全面认识。例如中学历史中经常遇到的一个概念——“麦哲伦的环球航行”，粗一想，会产生麦哲伦参与整个环球航行的认识。其实不然，麦哲伦带领其船队于1512年在西班牙王室的支持下开始了伟大的环球航行，他们从西班牙出发穿过大西洋，经过南美洲南端的麦哲伦海峡进入太平洋，但太平洋并不太平，当他们到达菲律宾的宿务岛后，麦哲伦在与当地人的冲突中丧生。

英国的“大陆均势”和“光荣孤立”政策

《世界近代现代史》上册(人教版·实验修订本)在介绍协约国家集团形成时,提到英国在英德矛盾成为帝国主义国家之间主要矛盾的情况下,“调整同法国、俄国的关系,在1904年和1907年分别签订了英法协约和英俄协约。”“三国协约”的形成表明英国的对外政策有了重大的调整。