基于非抽样Contourlet变换的人脸特征点提取

提出了一种基于非抽样Contourlet变换的,从二维人脸图像自动提取人脸特征点的方法。非抽样Contourlet变换不仅可以提取图像的几何信息,而且能将这种信息分解到不同的方向上。但在一些方向的子带上,主要集中了一些对特征点提取无用,甚至是干扰的几何信息,如皱纹、体表标志等。所以先用非抽样金字塔分解和积分投影变换将嘴、鼻子、眼睛和眉毛从源图像中分割出来,再分别对每一个部分作非抽样Contourlet变换,提取出有用几何信息所在子带,最后根据这些子带提取出人脸特征点。实验表明,该方法有效抑制了噪声、皱纹等的影响,并能较精确地提取出人脸的特征点。

基于非抽样contourlet和PCNN的图像凹点检测方法研究

在目标识别中,人眼并不凝视整幅图像,为了获得更多图像信息,人眼会在不同区域中进行凹点(foveation points)检测。然而,从某些方向上获得的凹点对实际目标的识别可能是无用或者干扰的信息。为此提出了一种基于非抽样contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像凹点检测方法,该方法在传统凹点检测方法中引入非抽样contourlet变换,充分利用了非抽样contourlet变换对图像处理的高度方向选择性。最后,对影响凹点选取的脉冲耦合神经网络输出函数这一数学模型及其阈值的选择问题进行了研究。

论石油企业设备管理

石油企业设备管理的重要性可以从以下两个方面来理解:设备管理是石油企业生产管理的基础,是安全生产和环境保护的重要保障;设备管理是提高石油企业生产效益,获取国际竞争力的重要手段。加强石油企业设备管理可以采取的措施如下:加大对石油设备前期管理的重视程度;加强对石油企业现场设备的监督;完善激励和约束机制,加强对技术人员培训。

一种基于相空间重构的动态离散时间序列参数自适应求取算法

提出了自适应确定动态离散时间序列的最佳重构相空间嵌入维方法,为数据量不断变动的动态离散时间序列数据库实现自动连续分析提供了可能.讨论了在应用Wolf算法计算最大Lyapunov指数时遇到的因追踪轨线追踪到相空间终点而使计算意外终止的问题,提出最大Lyapunov指数的改进求解方法.基于最大Lyapunov指数进行验证性预测,说明了算法的有效性,并进一步分析了算法对实时分析短期稳定的混沌系统具有积极意义.

一种基于脉冲耦合神经网络的语音情感识别新方法

针对汉语语音情感识别问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的识别方法。该方法将语音转化为语谱图后输入到PCNN,得到输出图像的神经元点火序列及其熵序列作为语音情感的特征,利用其特征实现语音情感识别。实验结果表明,该方法可以有效地识别"高兴"与"平常"这两种不同的情感。该方法将PCNN引入到语音情感识别的应用研究中,开拓了语音和图像信号结合处理的新领域,同时对于PCNN的理论研究和实际应用具有重要的现实意义。

享受发现事物的那种快乐

物理学家理查德菲利普斯费曼在他的著作《物理学讲演录》中写道:“科学理论可以被更好的理论所取代,发现事物的那种快乐,却是所有科学赖以建立的基本原则。”这样看来,发现事物的快乐是如此重要。生活中有很多事物值得我们去发现,这种发现的过程会给我们带来快乐。请说出你的快乐吧!